✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
クエリ言語には、クエリを作成するためのさまざまな要素が用意されています。 これらは以下にまとめられています。
要素 | 概要 |
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申し込む | APPLY 演算子を使用すると、クエリの外部テーブル式によって返される各行に対してテーブル値関数を呼び出すことができます。 APPLY には 2 つの形式があります。 CROSS APPLY では、外部テーブルの行のうち、テーブル値関数から結果セットを生成する行のみが返されます。 OUTER APPLY は、結果セットを生成する行と返さない行の両方を返します。テーブル値関数によって生成される列には NULL 値が含まれます。 |
ケース | CASE は条件のリストを評価し、複数の可能な結果式のいずれかを返します |
合体 | COALESCE では、引数が順番に評価され、最初に NULL として評価されない 1 番目の式の値が返されます。 |
テーブルを作成 | CREATE TABLE は、Azure Stream Analytics に受信されるイベントのペイロードのスキーマを定義するために使用されます。 |
差出人 | FROM では、WITH 句で関連付けられている入力ストリームまたはステップ名が指定されます。 FROM 句は、 常に SELECT ステートメントに必要です。 |
GROUP BY | GROUP BY は、選択した一連の行を、1 つ以上の列または式の値でグループ化された一連の概要行にグループ化します。 |
HAVING | HAVING では、グループまたは集計の検索条件が指定されます。 HAVING は SELECT 式 でのみ 使用できます。 |
に | INTO は出力ストリームを明示的に指定し、 常に SELECT 式に関連付けられます。 指定しない場合は、デフォルトの出力ストリームが「出力」になります。 |
JOIN と 参照データ JOIN |
JOIN は、2 つ以上の入力ソースからのレコードを結合するために使用されます。 JOIN は本質的にテンポラルです。つまり、各 JOIN では、時間内に一致する行をどの程度分離できるのかを定義する必要があります。 JOIN は、永続化された履歴データまたは低速で変化するデータセット (参照データ) をリアルタイム イベント ストリームと関連付けて、システムに関するよりスマートな決定を行うためにも使用されます。 たとえば、IP アドレスを場所にマップする静的データセットにイベント ストリームを結合します。 これは、テンポラル バインドが必要ない Stream Analytics でサポートされている 唯一 の JOIN です。 |
MATCH_RECOGNIZE | MATCH_RECOGNIZE は、データ ストリーム上で一連のイベントを検索するために使用されます。 |
NULLIF | NULLIF は 2 つの引数を評価し、等しい場合は null を返します。 |
オーバー | OVER では、関連付けられた集計または分析関数が適用される前に、行のグループ化が定義されます。 |
選ぶ | SELECT は入力ストリームから行を取得するために使用され、Azure Stream Analytics の 1 つまたは複数の入力ストリームから 1 つまたは複数の列を選択できます。 |
組合 | UNION は、2 つ以上のクエリを 1 つの結果セットに結合します。このセットには、共用体内のすべてのクエリに属するすべての行が含まれます。 |
どこ | WHERE では、クエリで返される行の検索条件が指定されます。 |
で | WITH は、クエリ内の FROM 句で参照できる一時的な名前付き結果セットを指定します。 これは、1 つの SELECT ステートメントの実行スコープ内で定義されます。 |