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 | 值 | 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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