在 KQL 中按属性聚合数据
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【中文标题】在 KQL 中按属性聚合数据【英文标题】:Aggregate data by properties in KQL 【发布时间】:2021-05-05 11:37:32 【问题描述】:这个问题是here的延续 我正在开展项目,目标是将荷兰的多家银行连接到我们的平台。
每次用户连接到一家银行时,我们都希望发送一个指标并将其显示在 Azure 仪表板中。我们已经在做,但我们想扩展它的功能。
customMetrics
| where name == "CustomerGrantedConsent" and customDimensions.IsInitialConsent == "True"
| extend BankName = customDimensions.BankName
| summarize Count = count() by tostring(BankName), bin(timestamp, 1d)
| order by BankName asc, timestamp asc
| serialize FirstConsents = row_cumsum(Count, BankName != prev(BankName))
通过此查询,我们能够汇总银行同意的总和,当它们发生时。这是迄今为止的结果。如您所见,我们希望将金额与时间相加。
我的意思是,如果昨天我们有 4 个同意,那么今天的总数将是:
yesterday_count + today_count
4 + today_count
现在,如果今天没有同意,我们不会显示前一天的总和,这就是问题所在。 如果昨天我们对 BUNQ 有 4 个同意,今天我想显示至少 4 个:
-
BUNQ 有 4 个连接 31-01-2021
BUNQ 今天总共至少有 4 个连接..
我们怎样才能做到这一点?
【问题讨论】:
以后请提供datatable
格式的样例输入数据,方便复制粘贴,方便查询。您可以在 Kusto Explorer 中轻松完成此操作,方法是在结果窗格中选择几条记录,右键单击所选内容,然后选择“复制为 datatable() 运算符”。谢谢。
【参考方案1】:
您需要使用make-series
而不是summarize
才能拥有0
s。方法如下:
datatable(Timestamp: datetime, BankName: string) [
datetime(2021-01-29 08:00:00), "ABN AMRO",
datetime(2021-01-29 09:00:00), "ABN AMRO",
datetime(2021-01-28 09:00:00), "Invers",
datetime(2021-01-28 10:00:00), "Invers",
datetime(2021-01-28 11:00:00), "Invers",
datetime(2021-01-29 08:00:00), "Invers",
datetime(2021-01-29 09:00:00), "Invers",
]
| make-series Count = count() on Timestamp to now() step 1d by tostring(BankName)
| mv-expand Count to typeof(long), Timestamp to typeof(string)
| order by BankName asc, Timestamp asc
| extend FirstConsents = row_cumsum(Count, BankName != prev(BankName))
输出将是:
BankName | Count | Timestamp | FirstConsents |
---|---|---|---|
ABN AMRO | 2 | 2021-01-28 11:12:50 | 2 |
ABN AMRO | 0 | 2021-01-29 11:12:50 | 2 |
ABN AMRO | 0 | 2021-01-30 11:12:50 | 2 |
ABN AMRO | 0 | 2021-01-31 11:12:50 | 2 |
Invers | 3 | 2021-01-27 11:12:50 | 3 |
Invers | 2 | 2021-01-28 11:12:50 | 5 |
Invers | 0 | 2021-01-29 11:12:50 | 5 |
Invers | 0 | 2021-01-30 11:12:50 | 5 |
Invers | 0 | 2021-01-31 11:12:50 | 5 |
【讨论】:
这正是我想要的!以上是关于在 KQL 中按属性聚合数据的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章