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Real-Time Intelligence 자습서 4부: KQL을 사용하여 스트리밍 데이터 쿼리

  • 아티클

참고 항목

이 자습서는 시리즈의 일부입니다. 이전 섹션에서는 Real-Time Intelligence 자습서 3부: KQL 데이터베이스데이터 변환을 참조하세요.

자습서의 이 부분에서는 KQL을 사용하여 스트리밍 데이터를 쿼리하는 방법을 알아봅니다. KQL 쿼리를 작성하고 시간 차트에서 데이터를 시각화합니다.

KQL 쿼리 작성

이전 단계의 업데이트 정책에서 만든 테이블의 이름은 TransformedData. 이 이름(대/소문자 구분)을 쿼리의 데이터 원본으로 사용합니다.

팁

구독이 충분한 경우 Copilot 기능을 사용하여 쿼리를 작성할 수 있습니다. Copilot은 테이블의 데이터 및 자연어 프롬프트를 기반으로 하는 쿼리를 제공합니다. 자세한 내용은 실시간 인텔리전스에 대한 Copilot(미리 보기)을 참조하세요.

  1. 다음 쿼리를 입력합니다. 그런 다음, Shift + Enter를 눌러 쿼리를 실행합니다.

    TransformedData
| where BikepointID > 100 and Neighbourhood == "Chelsea"
| project Timestamp, No_Bikes
| render timechart

    이 쿼리는 첼시 지역의 자전거 수를 시간 차트로 보여주는 시간 차트를 만듭니다.

    Real-Time Intelligence의 자전거 시간표 스크린샷

구체화된 뷰 만들기

이 단계에서는 집계 쿼리의 up-to-date 결과를 반환하는 구체화된 뷰를 만듭니다(항상 새로 고침). 구체화된 뷰를 쿼리하는 것은 원본 테이블에서 직접 집계를 실행하는 것보다 성능이 뛰어난다.

  1. 다음 명령을 복사/붙여넣고 실행하여 각 자전거 스테이션에서 가장 최근의 자전거 수를 보여 주는 구체화된 뷰를 만듭니다.

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

  2. 다음 쿼리를 복사/붙여넣고 실행하여 세로 막대형 차트로 시각화된 구체화된 뷰의 데이터를 확인합니다.

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

다음 단계에서 이 쿼리를 사용하여 Real-Time 대시보드를 만듭니다.

중요하다

테이블, 업데이트 정책, 함수 또는 구체화된 뷰를 만드는 데 사용된 단계를 놓쳤다면, 이 스크립트를 사용하여 필요한 모든 리소스를 생성하세요: Tutorial commands script.

관련 콘텐츠

이 자습서에서 수행하는 작업에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

다음 단계

자습서 5부: 실시간 대시보드 만들기