Dela via

Utforska exempelgalleriet

Använd Azure Data Explorer-exempelgalleriet för att lära dig och öva Kusto Query Language (KQL) med utvalda datamängder i det kostnadsfria offentliga hjälpklustret. Kör färdiga självstudier, redigera frågor och se resultat direkt – ingen Azure-prenumeration krävs. Logga in med ett Microsoft-konto eller en Microsoft Entra-identitet och börja utforska exempeldatabaser, tabeller, lagrade funktioner, externa tabeller och materialiserade vyer.

Förutsättningar

Logga in på hjälpklustret med ett Microsoft-konto eller en Microsoft Entra-användaridentitet. Du behöver ingen Azure-prenumeration.

Get started

Följande diagram är en övergripande vy över de databaser som är tillgängliga i exempelgalleriet.

Diagram som visar ett flödesdiagram över de databaser som är tillgängliga i exempelgalleriet för Azure Data Explorer.

Vidta åtgärder för exempeldata

Kom igång med att lära dig om KQL-frågor med en datauppsättning från exempelgalleriet.

  1. Logga in på Azure Data Explorer-webbgränssnittet med ditt Microsoft-konto eller din Microsoft Entra-användaridentitet.

  2. På sidan Start väljer du Utforska exempeldata med KQL.

    Skärmbild av Azure Data Explorer web U I som visar startsidan.

  3. I dialogrutan Utforska dataexempel väljer du en exempeldatauppsättning och väljer sedan Utforska.

    Skärmbild av dialogrutan Utforska dataexempel som visar exempeldatabasalternativ.

    I fönstret klusteranslutningar visas hjälpklustret med exempeldatabaser som visar lagrade funktioner, externa tabeller, materialiserade vyer och databastabeller. Databasen som valts i dialogrutan för exempeldata är markerad.

    Skärmbild av anslutningsfönstret för Azure Data Explorer U I-kluster som visar exempeldatabaser och tabeller i ett träddiagram.

    Det här diagrammet visar en övergripande vy över arkitekturdataflödet, från rådata till inmatning, bearbetning och materialiserade vyer.

    Flödesdiagram som visar en process från rådatainmatning till transformerade data och materialiserade vyer.

Följ självstudierna

Frågeredigerarens fönster, som finns till höger om fönstret klusteranslutningar, innehåller användbara självstudier i form av vanliga frågor tillsammans med detaljerade förklaringar.

Vi tar en titt på måttdatabasen , märkt som SampleMetrics i fönstret klusteranslutningar.

SampleMetrics-datamängden består av följande tabeller:

  • RawServerMetrics: där rådata matas in för tillfällig lagring.
  • TransformServerMetrics: där parsade och bearbetade data lagras.
  • SQLServersLocation: innehåller referensdata för servrarnas plats.

Tips/Råd

Du kan navigera till andra självstudier från frågeredigerarens fönster. Välj Öppna>öppna självstudier och välj sedan den specifika självstudiekurs som du vill utforska.

Skärmbild som visar den nedrullningsbara menyn Azure Data Explorer web U I för att välja exempel på självstudier i frågefönstret.

Utföra en sökning

I frågeredigeringsfönstret placerar du markören i en fråga och väljer Kör överst i fönstret, eller trycker på Skift + Retur för att köra en fråga. Resultaten visas i frågeresultatfönstret direkt under frågeredigerarens fönster.

Innan du kör en fråga eller ett kommando kan du läsa kommentarerna ovan. Kommentarerna innehåller viktig information. Till exempel varför vissa hanteringskommandon inte fungerar i hjälpklustret på grund av bristande behörigheter. Frågeredigeraren innehåller förslag och varningar när du skriver frågor. Information om hur du anpassar vilka förslag och varningar du får finns i Ange frågerekommendationer.

Skärmbild som visar frågeredigerarens fönster med exempel på självstudier.

Lär dig hanteringskommandon

Eftersom vissa hanteringskommandon inte kan köras i hjälpklustret kan du skapa ett eget kostnadsfritt kluster för att utforska dessa kommandon ytterligare. Några exempel på dessa kommandon beskrivs i följande tabell.

Tabell Description Command
RawServerMetrics Inmatningsbatchprincipen kan konfigureras för att minska standardfördröjningen för inmatning från 5 minuter till 20 sekunder enligt beskrivningen. .alter table RawServerMetrics policy ingestionbatching @'{"MaximumBatchingTimeSpan": "00:00:20", "MaximumNumberOfItems": 500,"MaximumRawDataSizeMB": 1024}'
RawServerMetrics Datakvarhållningsprincipen kan konfigureras till 10 dagar för att undvika duplicering av data i råa och transformerade tabeller. Om det behövs kan du behålla rådata längre. Om det till exempel finns några problem med tabellen TransformServerMetrics kan du referera till data i tabellen RawServerMetrics i stället för att gå tillbaka till källdata. .alter table RawServerMetrics policy retention '{"SoftDeletePeriod": "10.00:00:00", "Recoverability": "Enabled"}'
TransformServerMetrics Uppdateringsprincipen kan tillämpas på transformering och parsning av rådata. .alter table TransformedServerMetrics policy update @'[{"IsEnabled": true, "Source": "RawServerMetrics", "Query": "Transform_RawServerMetrics()", "IsTransactional": true, "PropagateIngestionProperties": false}]'

Relaterat innehåll