O tipo de dados dynamic

Aplica-se a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

O dynamic tipo de dados escalar pode ser qualquer um dos seguintes valores:

• Uma matriz de valores dynamic, contendo zero ou mais valores com indexação baseada em zero.
• Um recipiente de propriedades que mapeia valores de string exclusivos para valores dynamic. O recipiente de propriedades tem zero ou mais desses mapeamentos (chamados de "slots"), indexados pelos valores de string exclusivos. Os slots não são ordenados.
• Um valor de qualquer um dos tipos de dados escalares primitivos: bool, datetime, guid, int, long, real, string e timespan.
• Nulo. Para obter mais informações, consulte Valores nulos.

Literais dinâmicos

Para especificar um dynamic literal, use uma das seguintes opções de sintaxe:

Saiba mais sobre as convenções de sintaxe.

Acessadores de objeto dinâmico

Para adicionar um subscrito a um dicionário, use a notação de ponto (dict.key) ou de colchetes (dict["key"]). Quando o subscrito é uma constante de cadeia de caracteres, as duas opções são equivalentes.

Nos seguintes exemplos, dict e arr são colunas do tipo dinâmico:

Acessar um objeto secundário de um valor dynamic produz outro valor dynamic, mesmo que o objeto secundário tenha um tipo subjacente diferente. Use a função gettype para descobrir o tipo subjacente real do valor e qualquer função de conversão listada abaixo para convertê-lo no tipo real.

Convertendo objetos dinâmicos

Depois de adicionar um subscrito a um objeto dinâmico, você deve converter o valor em um tipo simples.

As funções de conversão são:

• tolong()
• todouble()
• todatetime()
• totimespan()
• tostring()
• toguid()
• parse_json()

Criando objetos dinâmicos

Várias funções permitem que você crie objetos dynamic:

• bag_pack() cria um recipiente de propriedades a partir de pares de nome/valor.
• pack_array() cria um array a partir da lista de valores (pode ser lista de colunas, para cada linha ele criará um array a partir das colunas especificadas).
• range() cria uma matriz com uma série aritmética de números.
• zip() emparelha valores "paralelos" de duas matrizes em uma só matriz.
• repeat() cria uma matriz com um valor repetido.

Além disso, há várias funções de agregação que criam matrizes dynamic para armazenar valores agregados:

• buildschema() retorna o esquema de agregação de vários valores de dynamic.
• make_bag() retorna um recipiente de propriedades de valores dinâmicos dentro do grupo.
• make_bag_if() retorna um recipiente de propriedades de valores dinâmicos dentro do grupo (com um predicado).
• make_list() retorna uma matriz que contém todos os valores, em sequência.
• make_list_if() retorna uma matriz que contém todos os valores, em sequência (com um predicado).
• make_list_with_nulls() retorna uma matriz que contém todos os valores, em sequência, incluindo valores nulos.
• make_set() retorna uma matriz que contém todos os valores exclusivos.
• make_set_if() retorna uma matriz que contém todos os valores exclusivos (com um predicado).

Operadores e funções sobre tipos dinâmicos

Para obter uma lista completa de funções escalares dinâmicas/de matriz, consulte funções dinâmicas/de matriz.

Indexação para dados dinâmicos

Cada campo é indexado durante a ingestão de dados. O escopo do índice é um único fragmento de dados.

Para indexar colunas dinâmicas, o processo de ingestão enumera todos os elementos "atômicos" dentro do valor dinâmico (nomes de propriedade, valores, elementos de matriz) e os encaminha para o construtor de índices. Caso contrário, os campos dinâmicos têm o mesmo índice de termo invertido que os campos de cadeia de caracteres.

Exemplos

Recipiente de propriedades dinâmico

A consulta a seguir cria um recipiente de propriedades dinâmicas.

print o=dynamic({"a":123, "b":"hello", "c":[1,2,3], "d":{}})
| extend a=o.a, b=o.b, c=o.c, d=o.d

Por conveniência, literais dynamic que aparecem no texto da consulta também podem incluir outros literais do Azure Data Explorer dos tipos: datetime, timespan, real, long, guid, bool e dynamic. Essa extensão de JSON não está disponível ao analisar cadeias de caracteres (por exemplo, ao usar a função parse_json ou ao ingerir dados), mas permite que você faça o seguinte:

print d=dynamic({"a": datetime(1970-05-11)})

Para analisar um valor de string que segue as regras de codificação de JSON em um valor dynamic, use a função parse_json. Por exemplo:

• parse_json('[43, 21, 65]') - uma matriz de números
• parse_json('{"name":"Alan", "age":21, "address":{"street":432,"postcode":"JLK32P"}}') – um dicionário
• parse_json('21') - um único valor de tipo dinâmico que contém um número
• parse_json('"21"') - um único valor de tipo dinâmico que contém uma cadeia de caracteres
• parse_json('{"a":123, "b":"hello", "c":[1,2,3], "d":{}}') – fornece o mesmo valor que o no exemplo acima.

Ingerir dados em colunas dinâmicas

O exemplo a seguir mostra como você pode definir uma tabela que contém uma dynamic coluna (bem como uma datetime coluna) e, em seguida, ingerir um único registro nela. Ele também demonstra como você pode codificar cadeias de caracteres JSON em arquivos CSV.

// dynamic is just like any other type:
.create table Logs (Timestamp:datetime, Trace:dynamic)

// Everything between the "[" and "]" is parsed as a CSV line would be:
// 1. Since the JSON string includes double-quotes and commas (two characters
//    that have a special meaning in CSV), we must CSV-quote the entire second field.
// 2. CSV-quoting means adding double-quotes (") at the immediate beginning and end
//    of the field (no spaces allowed before the first double-quote or after the second
//    double-quote!)
// 3. CSV-quoting also means doubling-up every instance of a double-quotes within
//    the contents.

.ingest inline into table Logs
  [2015-01-01,"{""EventType"":""Demo"", ""EventValue"":""Double-quote love!""}"]

Saída

Conteúdo relacionado

• Para obter um exemplo de como consultar usando objetos dinâmicos e acessadores de objetos, consulte Mapear valores de um conjunto para outro.