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time_weighted_val_fl()

  • 아티클

적용 대상: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

이 함수 time_weighted_val_fl() 는 이전 지점 및 다음 지점 값의 시간 가중 평균을 기준으로 메트릭 값을 선형으로 보간하는 UDF(사용자 정의 함수) 입니다.

구문

T | invoke time_weighted_avg_fl(, t_col y_col, key_col , stime etime, , dt)

구문 규칙에 대해 자세히 알아봅니다.

매개 변수

이름 Type 필수 설명
t_col string ✔️ 레코드의 타임스탬프를 포함하는 열의 이름입니다.
y_col string ✔️ 레코드의 메트릭 값을 포함하는 열의 이름입니다.
key_col string ✔️ 레코드의 파티션 키를 포함하는 열의 이름입니다.
stime datetime ✔️ 집계 창의 시작 시간입니다.
etime datetime ✔️ 집계 창의 종료 시간입니다.
dt timespan ✔️ 집계 시간 bin입니다.

함수 정의

다음과 같이 해당 코드를 쿼리 정의 함수로 포함하거나 데이터베이스에 저장된 함수로 만들어 함수를 정의할 수 있습니다.

다음 let 문을 사용하여 함수를 정의합니다. 사용 권한이 필요 없습니다.

Important

let 문은 자체적으로 실행할 수 없습니다. 그 뒤에 테이블 형식 식 문이 있어야 합니다. 작업 예제 time_weighted_avg_fl()를 실행하려면 예제를 참조 하세요.

let time_weighted_val_fl=(tbl:(*), t_col:string, y_col:string, key_col:string, stime:datetime, etime:datetime, dt:timespan)
{
    let tbl_ex = tbl | extend _ts = column_ifexists(t_col, datetime(null)), _val = column_ifexists(y_col, 0.0), _key = column_ifexists(key_col, '');
    let gridTimes = range _ts from stime to etime step dt | extend _val=real(null), grid=1, dummy=1;
    let keys = materialize(tbl_ex | summarize by _key | extend dummy=1);
    gridTimes
    | join kind=fullouter keys on dummy
    | project-away dummy, dummy1
    | union (tbl_ex | extend grid=0)
    | where _ts between (stime..etime)
    | partition hint.strategy=native by _key (
      order by _ts desc, _val nulls last
    | scan declare(val1:real=0.0, t1:datetime) with (                // fill backward null values
        step s: true => val1=iff(isnull(_val), s.val1, _val), t1=iff(isnull(_val), s.t1, _ts);)
    | extend dt1=(t1-_ts)/1m
    | order by _ts asc, _val nulls last
    | scan declare(val0:real=0.0, t0:datetime) with (                // fill forward null values
        step s: true => val0=iff(isnull(_val), s.val0, _val), t0=iff(isnull(_val), s.t0, _ts);)
    | extend dt0=(_ts-t0)/1m
    | extend _twa_val=iff(dt0+dt1 == 0, _val, ((val0*dt1)+(val1*dt0))/(dt0+dt1))
    | scan with (                                                    // fill forward null twa values
        step s: true => _twa_val=iff(isnull(_twa_val), s._twa_val, _twa_val);)
    | where grid == 0 or (grid == 1 and _ts != prev(_ts))
    )
    | project _ts, _key, _twa_val, orig_val=iff(grid == 1, 0, 1)
    | order by _key asc, _ts asc
};
// Write your query to use the function here.

예시

다음 예제에서는 호출 연산자를 사용하여 함수를 실행합니다.

쿼리 정의 함수를 사용하려면 포함된 함수 정의 후에 호출합니다.

let time_weighted_val_fl=(tbl:(*), t_col:string, y_col:string, key_col:string, stime:datetime, etime:datetime, dt:timespan)
{
    let tbl_ex = tbl | extend _ts = column_ifexists(t_col, datetime(null)), _val = column_ifexists(y_col, 0.0), _key = column_ifexists(key_col, '');
    let gridTimes = range _ts from stime to etime step dt | extend _val=real(null), grid=1, dummy=1;
    let keys = materialize(tbl_ex | summarize by _key | extend dummy=1);
    gridTimes
    | join kind=fullouter keys on dummy
    | project-away dummy, dummy1
    | union (tbl_ex | extend grid=0)
    | where _ts between (stime..etime)
    | partition hint.strategy=native by _key (
      order by _ts desc, _val nulls last
    | scan declare(val1:real=0.0, t1:datetime) with (                // fill backward null values
        step s: true => val1=iff(isnull(_val), s.val1, _val), t1=iff(isnull(_val), s.t1, _ts);)
    | extend dt1=(t1-_ts)/1m
    | order by _ts asc, _val nulls last
    | scan declare(val0:real=0.0, t0:datetime) with (                // fill forward null values
        step s: true => val0=iff(isnull(_val), s.val0, _val), t0=iff(isnull(_val), s.t0, _ts);)
    | extend dt0=(_ts-t0)/1m
    | extend _twa_val=iff(dt0+dt1 == 0, _val, ((val0*dt1)+(val1*dt0))/(dt0+dt1))
    | scan with (                                                    // fill forward null twa values
        step s: true => _twa_val=iff(isnull(_twa_val), s._twa_val, _twa_val);)
    | where grid == 0 or (grid == 1 and _ts != prev(_ts))
    )
    | project _ts, _key, _twa_val, orig_val=iff(grid == 1, 0, 1)
    | order by _key asc, _ts asc
};
let tbl = datatable(ts:datetime,  val:real, key:string) [
    datetime(2021-04-26 00:00), 100, 'Device1',
    datetime(2021-04-26 00:45), 300, 'Device1',
    datetime(2021-04-26 01:15), 200, 'Device1',
    datetime(2021-04-26 00:00), 600, 'Device2',
    datetime(2021-04-26 00:30), 400, 'Device2',
    datetime(2021-04-26 01:30), 500, 'Device2',
    datetime(2021-04-26 01:45), 300, 'Device2'
];
let minmax=materialize(tbl | summarize mint=min(ts), maxt=max(ts));
let stime=toscalar(minmax | project mint);
let etime=toscalar(minmax | project maxt);
let dt = 1h;
tbl
| invoke time_weighted_val_fl('ts', 'val', 'key', stime, etime, dt)
| project-rename val = _twa_val
| order by _key asc, _ts asc

출력

_ts _열쇠 val orig_val
2021-04-26 00:00:00.0000000 Device1 100 1
2021-04-26 00:45:00.0000000 Device1 300 1
2021-04-26 01:00:00.0000000 Device1 250 0
2021-04-26 01:15:00.0000000 Device1 200 1
2021-04-26 00:00:00.0000000 Device2 600 1
2021-04-26 00:30:00.0000000 Device2 400 1
2021-04-26 01:00:00.0000000 Device2 450 0
2021-04-26 01:30:00.0000000 Device2 500 1
2021-04-26 01:45:00.0000000 Device2 300 1