共用方式為


prev()

適用於:✅Microsoft網狀架構Azure 數據✅總管 Azure 監視器✅Microsoft Sentinel

傳回指定數據列中特定數據行的值。 指定的數據列位於串行化數據列集中目前數據列的指定位移。

語法

prev(column, [ offset ], [ default_value ] )

深入瞭解 語法慣例

參數

姓名 類型​​ 必要 描述
column string ✔️ 要從中取得值的數據行。
offset int 要回到數據列中的位移。 預設值是 1。
default_value 純量 沒有要從中取得值的先前數據列時,要使用的預設值。 預設值為 null

範例

根據連續數據列之間的比較來篩選數據

下列查詢會傳回數據列,這些數據列會顯示在呼叫 sensor-9之間超過四分之一秒的中斷時間。

TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', Timestamp, prev(Timestamp, 1))
| where timeDiffInMilliseconds > 250

輸出

時間戳記 SensorName PublisherId MachineId timeDiff
2022-04-13T00:58:53.048506Z sensor-9 0.39217481975439894 fdbd39ab-82ac-4ca0-99ed-2f83daf3f9bb M100 251
2022-04-13T01:07:09.63713Z sensor-9 0.46645392778288297 e3ed081e-501b-4d59-8e60-8524633d9131 M100 313
2022-04-13T01:07:10.858267Z sensor-9 0.693091598493419 278ca033-2b5e-4f2c-b493-00319b275aea M100 254
2022-04-13T01:07:11.203834Z sensor-9 0.52415808840249778 4ea27181-392d-4947-b811-ad5af02a54bb M100 3:31
2022-04-13T01:07:14.431908Z sensor-9 0.35430645405452 0af415c2-59dc-4a50-89c3-9a18ae5d621f M100 268
... ... ... ... ... ...

根據連續數據列之間的比較執行匯總

下列查詢會計算呼叫 sensor-9之間的平均時間差異,以毫秒為單位。

TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', Timestamp, prev(Timestamp, 1))
| summarize avg(timeDiffInMilliseconds)

輸出

avg_timeDiffInMilliseconds
30.726900061254298

使用上一個數據列的數據擴充數據列

在下列查詢中,當使用串行化運算符完成的串行化時,會加入具有上一個數據列之數據的新previous_session_type數據行。 由於第一個會話之前沒有會話,因此數據行在第一個數據列中是空的。

ConferenceSessions
| where conference == 'Build 2019'
| serialize previous_session_type = prev(session_type)
| project time_and_duration, session_title, session_type, previous_session_type

輸出

time_and_duration session_title session_type previous_session_type
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