Real-Time 智能教程第 4 部分：使用 KQL 查询流数据

2025-05-19

注意

本教程是系列教程的一部分。有关上一部分，请参阅：Real-Time Intelligence 教程第 3 部分：转换 KQL 数据库中的数据。

本教程的这一部分介绍如何查询流数据。您使用几种不同的方法来查询：使用 T-SQL，以及使用 explain 将 SQL 转换为 KQL。使用 Copilot 生成 KQL 查询，并编写 KQL 查询。还可以使用 KQL 查询在时间图表中可视化数据。

编写 KQL 查询

你在上一步更新策略中创建的表名是 TransformedData。将此表名称（区分大小写）用作查询的数据源。

输入以下查询。然后按 Shift + Enter 运行查询。
```
TransformedData
| where BikepointID > 100 and Neighbourhood == "Chelsea"
| project Timestamp, No_Bikes
| render timechart
```
此查询将创建一个时间图表，以时间图表的形式显示切尔西邻里自行车的数量。

Real-Time Intelligence 中自行车时间表的

创建具体化视图

在此步骤中，创建一个具体化视图，该视图返回聚合查询的最新结果（始终是全新的）。与直接通过源表运行聚合相比，查询具体化视图的性能更高。

复制/粘贴并运行以下命令以创建具体化视图，该视图显示每个自行车站的最新自行车数量：

.create-or-alter materialized-view with (folder="Gold") AggregatedData on table TransformedData
{
   TransformedData
   | summarize arg_max(Timestamp,No_Bikes) by BikepointID
}

复制/粘贴并运行以下查询，以查看可视化为柱形图的具体化视图中的数据：

AggregatedData
| sort by BikepointID
| render columnchart with (ycolumns=No_Bikes,xcolumn=BikepointID)

稍后将使用此查询来创建 Real-Time 仪表板。

重要

如果错过了用于创建表、更新策略、函数或具体化视图的任何步骤，请使用此脚本创建所有必需的资源：教程命令脚本。

使用 T-SQL 进行查询

查询编辑器支持使用 T-SQL。

输入以下查询。然后按 Shift + Enter 运行查询。

SELECT top(10) *
FROM AggregatedData
ORDER BY No_Bikes DESC

此查询返回拥有最多自行车的前 10 个自行车站，并按自行车数量降序排列。

将 SQL 查询转换为 KQL

若要获取 T-SQL SELECT 语句的等效 KQL，请在查询之前添加关键字 explain 。输出将是查询的 KQL 版本，然后可在 KQL 查询编辑器中复制并运行。

输入以下查询。然后按 Shift + Enter 运行查询。

explain
SELECT top(10) *
FROM AggregatedData
ORDER BY No_Bikes DESC

此查询返回与输入的 T-SQL 查询等效的 KQL。 KQL 查询显示在输出窗格中。尝试复制/粘贴输出并运行查询。请注意，此查询可能不会用优化的 KQL 编写。

使用 Copilot 生成 KQL 查询

如果你不熟悉编写 KQL，则可以使用自然语言提问，Copilot 将为你生成 KQL 查询。

在 KQL 查询集中，从菜单栏中选择 Copilot 图标。
以自然语言输入问题。例如，“哪个车站现在拥有最多的自行车。使用具体化视图以获取最新的数据。在您的问题中包含具体化视图的名称可能有所帮助。

副驾驶将根据您的问题提出查询建议。
选择 “插入 ”按钮，将查询插入到 KQL 编辑器中。
选择运行以运行查询。

可以提出后续问题或更改查询的范围。使用此功能可帮助你了解 KQL 并快速生成查询。

有关本教程中执行的任务的详细信息，请参阅：

下一步

教程第 5 部分：创建 Real-Time 仪表板

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