쿼리 언어 기본 사항
조직은 종종 IT 리소스와 사용자에 대한 광범위한 데이터를 수집합니다. 데이터 쿼리는 수집한 데이터를 사용하고 작업하기 위한 강력한 도구입니다.
여기서는 쿼리의 내용과 KQL을 사용하여 수행할 수 있는 작업을 알아봅니다.
쿼리란?
쿼리는 데이터베이스 또는 테이블과 같은 데이터 원본의 정보에 대한 요청입니다. 간단한 쿼리는 다음을 반환할 수 있습니다.
- 등록된 사용자 테이블의 사용자에 대한 정보입니다.
- 특정 테이블의 모든 정보입니다.
- 특정 시간에 특정 컴퓨터에서 기록된 모든 정보입니다.
쿼리 언어를 사용하면 쿼리가 반환하는 데이터를 표시하는 방법을 정의할 수 있습니다. 예를 들어 결과의 정렬 순서, 반환할 행 범위, 중복 행 반환 여부, 차트 또는 그래프에 데이터를 표시할지 여부를 지정할 수 있습니다.
쿼리 언어란?
다음을 포함하여 데이터베이스에서 데이터를 반환할 수 있는 다양한 방법이 있습니다.
- 메뉴에서 검색 매개 변수 선택.
- 사용자 인터페이스를 통해 쿼리를 정의하는 필드 및 값 선택.
- 쿼리 언어를 사용하여 API 호출 또는 사용자 인터페이스를 통해 데이터베이스에서 정보 요청. 쿼리 언어를 사용하는 것이 데이터를 쿼리하는 가장 복잡한 방법이지만 가장 유연한 방법이기도 합니다.
쿼리 언어는 데이터베이스에서 데이터를 반환하는 문을 작성하기 위한 키워드, 연산자, 구문 규칙 집합으로 구성됩니다.
쿼리 언어는 다양하며 각 언어에는 고유한 구문, 기능 및 장점이 있습니다. 일반적인 쿼리 언어는 다음과 같습니다.
- SQL(구조적 쿼리 언어) 데이터베이스에서 데이터를 저장, 조작 및 검색하기 위한 표준 언어입니다.
- XQuery: XML 데이터에 대한 쿼리 언어입니다.
KQL을 사용하는 이유는 무엇인가요?
KQL은 여러 원본에서 스트리밍된 대량의 데이터를 거의 실시간으로 분석하기 위한 빅 데이터 분석 플랫폼인 Azure Data Explorer의 일부로 개발되었습니다. 서비스 및 리소스 안정성, 성능 및 보안을 보장함으로써 Azure Data Explorer 및 KQL은 거의 실시간 모니터링 및 분석이 필요한 서비스를 위한 완벽한 기반을 형성합니다.
이 모듈의 후반부에서는 대용량의 다양한 데이터를 신속하게 분석하는 KQL 기능을 적용하는 Azure 서비스를 간략하게 살펴보겠습니다.
SQL에 비해 KQL은 더 간결하며 임시 쿼리와 데이터 탐색에 더 최적화됩니다.
KQL로 무엇을 할 수 있나요?
Azure Data Explorer 클러스터를 사용하는 모든 Microsoft 서비스는 KQL 지식이 필요하지 않지만 즉시 사용할 수 있는 데이터 분석 도구 세트를 제공하지만, KQL 지식이 약간만 있으면 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 이렇게 시작할 수 있는 작업의 예는 다음과 같습니다.
- 조사 또는 분석: KQL을 사용하여 문제를 해결하거나 특정 인사이트를 얻습니다.
- 사용자 고유의 경고 정의: KQL을 사용하여 정의한 논리에 따라 경고를 트리거합니다.
- 사용자 지정 시각화 만들기: KQL 쿼리의 결과를 시각화하는 대시보드 및 통합 문서를 만듭니다.
- 데이터 변환: 데이터를 저장하거나 표시하기 전에 변환합니다. 예를 들어 KQL을 사용하여 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환할 수 있습니다. 일부 서비스를 사용하면 KQL을 사용하여 데이터 원본에서 데이터를 필터링하여 필요하지 않은 데이터를 수집하고 저장하는 비용을 절감할 수 있습니다.