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Allgemeine Abfragemuster in Azure Stream Analytics

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Abfragen in Azure Stream Analytics werden in einer SQL-ähnlichen Abfragesprache ausgedrückt. Diese Sprachkonstrukte sind im Handbuch Referenz zur Stream Analytics-Abfragesprache dokumentiert.

Der Abfrageentwurf kann einfache Pass-Through-Logik zum Verschieben von Ereignisdaten aus einem Eingabestream in einen Ausgabedatenspeicher ausdrücken oder umfangreiche Musterabgleiche und temporale Analysen durchführen, um Aggregate in verschiedenen Zeitfenstern zu berechnen. Dieser Vorgang wird im Leitfaden Erstellen einer IoT-Lösung mithilfe von Stream Analytics erläutert. Sie können Daten aus mehreren Eingaben verknüpfen, um Streamingereignisse zu kombinieren. Zudem können Sie Suchvorgänge für statische Verweisdaten ausführen, um die Ereigniswerte zu ergänzen. Sie können auch Daten in mehrere Ausgaben schreiben.

Dieser Artikel zeigt anhand von Praxisbeispielen Lösungen für mehrere weit verbreitete Abfragemuster.

Unterstützte Datenformate

Azure Stream Analytics unterstützt die Verarbeitung von Ereignissen in den Datenformaten CSV, JSON und Avro. Die JSON- und Avro-Formate können komplexe Typen, z. B. geschachtelte Objekte (Datensätze) oder Arrays, enthalten. Weitere Informationen zum Umgang mit diesen komplexen Datentypen finden Sie unter Analysieren von JSON- und AVRO-Daten.

Senden von Daten an mehrere Ausgaben

Für die Ausgabe von Daten an unterschiedliche Ausgabesenken können mehrere SELECT-Anweisungen verwendet werden. Beispielsweise kann eine SELECT-Anweisung eine auf dem Schwellenwert basierende Warnung ausgeben, eine andere kann hingegen Ereignisse in einen Blobspeicher ausgeben.

Betrachten Sie die folgende Eingabe:

| Make | Time |
| --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make1 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |
| Make2 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make2 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |
| Make2 |2023-01-01T00:00:03.0000000Z |

Außerdem möchten Sie die folgenden beiden Ausgaben aus der Abfrage erhalten:

ArchiveOutput:

| Make | Time |
| --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make1 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |
| Make2 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make2 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |
| Make2 |2023-01-01T00:00:03.0000000Z |

AlertOutput:

| Make | Time | Count |
| --- | --- | --- |
| Make2 |2023-01-01T00:00:10.0000000Z |3 |

Abfrage mit zwei SELECT-Anweisungen mit ArchiveOutput und AlertOutput als Ausgaben:

SELECT
	*
INTO
	ArchiveOutput
FROM
	Input TIMESTAMP BY Time

SELECT
	Make,
	System.TimeStamp() AS Time,
	COUNT(*) AS [Count]
INTO
	AlertOutput
FROM
	Input TIMESTAMP BY Time
GROUP BY
	Make,
	TumblingWindow(second, 10)
HAVING
	[Count] >= 3

Mit der INTO-Klausel wird dem Stream Analytics-Dienst mitgeteilt, in welche Ausgabe die Daten geschrieben werden sollen. Die erste SELECT-Anweisung definiert eine Pass-Through-Abfrage, die Daten aus der Eingabe empfängt und sie an die Ausgabe mit dem Namen ArchiveOutput sendet. Die zweite Abfrage führt eine Aggregation und Filterung der Daten durch, bevor die Ergebnisse an ein nachgeschaltetes Warnsystem namens AlertOutput gesendet wird.

Mit der WITH-Klausel können mehrere Unterabfrageblöcke definiert werden. Diese Option hat den Vorteil, dass weniger Leser für die Eingabequelle geöffnet werden müssen.

Query (Abfrage):

WITH ReaderQuery AS (
	SELECT
		*
	FROM
		Input TIMESTAMP BY Time
)

SELECT * INTO ArchiveOutput FROM ReaderQuery

SELECT 
	Make,
	System.TimeStamp() AS Time,
	COUNT(*) AS [Count] 
INTO AlertOutput 
FROM ReaderQuery
GROUP BY
	Make,
	TumblingWindow(second, 10)
HAVING [Count] >= 3

Weitere Informationen finden Sie unter WITH-Klausel.

Einfache Pass-Through-Abfrage

Eine einfache Pass-Through-Abfrage kann verwendet werden, um die Daten des Eingabestreams in die Ausgabe zu kopieren. Wenn z. B. ein Datenstrom mit Echtzeit-Fahrzeuginformationen für eine spätere Analyse in einer SQL-Datenbank gespeichert werden muss, führt eine einfache Pass-Through-Abfrage den Auftrag aus.

Betrachten Sie die folgende Eingabe:

| Make | Time | Weight |
| --- | --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |"1000" |
| Make1 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |"2000" |

Sie möchten, dass die Ausgabe mit der Eingabe identisch ist:

| Make | Time | Weight |
| --- | --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |"1000" |
| Make1 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |"2000" |

Hier sehen Sie die Abfrage:

SELECT
	*
INTO Output
FROM Input

Diese SELECT *-Abfrage projiziert alle Felder eines eingehenden Ereignisses und sendet sie an die Ausgabe. Stattdessen können Sie nur die erforderlichen Felder in einer SELECT--Anweisung projizieren. Im folgenden Beispiel projiziert die SELECT-Anweisung nur die Felder Make und Time aus den Eingabedaten.

Betrachten Sie die folgende Eingabe:

| Make | Time | Weight |
| --- | --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |1000 |
| Make1 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |2000 |
| Make2 |2023-01-01T00:00:04.0000000Z |1500 |

Sie möchten, dass die Ausgabe nur die Felder „Make“ und „Time“ enthält:

| Make | Time |
| --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make1 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |
| Make2 |2023-01-01T00:00:04.0000000Z |

Hier sehen Sie die Abfrage, die nur die erforderlichen Felder projiziert:

SELECT
	Make, Time
INTO Output
FROM Input

Zeichenfolgenabgleich mit LIKE und NOT LIKE

Mit LIKE und NOT LIKE kann verifiziert werden, ob ein Feld mit einem bestimmten Muster übereinstimmt. Beispielsweise kann ein Filter erstellt werden, um nur die Nummernschilder zurückzugeben, die mit dem Buchstaben A beginnen und mit der Zahl 9 enden.

Betrachten Sie die folgende Eingabe:

| Make | License_plate | Time |
| --- | --- | --- |
| Make1 |ABC-123 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make2 |AAA-999 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |
| Make3 |ABC-369 |2023-01-01T00:00:03.0000000Z |

Sie möchten, dass die Ausgabe die Nummernschilder enthält, die mit dem Buchstaben A beginnen und mit der Zahl 9 enden:

| Make | License_plate | Time |
| --- | --- | --- |
| Make2 |AAA-999 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |
| Make3 |ABC-369 |2023-01-01T00:00:03.0000000Z |

Hier sehen Sie Abfrage, die die LIKE-Anweisung verwendet:

SELECT
	*
FROM
	Input TIMESTAMP BY Time
WHERE
	License_plate LIKE 'A%9'

Verwenden Sie die LIKE-Anweisung, um den Feldwert von License_plate zu überprüfen. Diese sollte mit dem Buchstaben A beginnen, von einer leeren Zeichenfolge oder einer Zeichenfolge mit einer beliebigen Anzahl von Zeichen gefolgt werden und schließlich mit der Zahl „9“ enden.

Berechnung für vergangene Ereignisse

Mit der LAG-Funktion können vergangene Ereignisse innerhalb eines Zeitfensters betrachtet und mit dem aktuellen Ereignis verglichen werden. Beispielsweise kann die aktuelle Fahrzeugmarke ausgegeben werden, wenn sie sich von der des letzten Fahrzeugs unterscheidet, das die Mautstation passiert hat.

Beispieleingabe:

| Make | Time |
| --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make2 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |

Beispielausgabe:

| Make | Time |
| --- | --- |
| Make2 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |

Beispielabfrage:

SELECT
	Make,
	Time
FROM
	Input TIMESTAMP BY Time
WHERE
	LAG(Make, 1) OVER (LIMIT DURATION(minute, 1)) <> Make

Mit LAG können Sie einen Blick in den Eingabestream des vorherigen Ereignisses werfen, den Wert Make abrufen, ihn mit dem Wert Make des aktuellen Ereignisses vergleichen und das Ereignis ausgeben.

Weitere Informationen finden Sie unter LAG.

Zurückgeben des letzten Ereignisses in einem Zeitfenster

Da Ereignisse vom System in Echtzeit verarbeitet werden, gibt es keine Funktion, die feststellen kann, ob ein Ereignis das letzte Ereignis ist, das für dieses Zeitfenster eintrifft. Dazu muss der Eingabestream mit einem anderen Stream verbunden werden, bei dem der Zeitpunkt eines Ereignisses die maximale Zeit für alle Ereignisse in diesem Fenster ist.

Beispieleingabe:

| License_plate | Make | Time |
| --- | --- | --- |
| DXE 5291 |Make1 |2023-07-27T00:00:05.0000000Z |
| YZK 5704 |Make3 |2023-07-27T00:02:17.0000000Z |
| RMV 8282 |Make1 |2023-07-27T00:05:01.0000000Z |
| YHN 6970 |Make2 |2023-07-27T00:06:00.0000000Z |
| VFE 1616 |Make2 |2023-07-27T00:09:31.0000000Z |
| QYF 9358 |Make1 |2023-07-27T00:12:02.0000000Z |
| MDR 6128 |Make4 |2023-07-27T00:13:45.0000000Z |

Beispielausgabe mit Informationen über die letzten Fahrzeuge in zwei 10-Minuten-Zeitfenstern:

| License_plate | Make | Time |
| --- | --- | --- |
| VFE 1616 |Make2 |2023-07-27T00:09:31.0000000Z |
| MDR 6128 |Make4 |2023-07-27T00:13:45.0000000Z |

Beispielabfrage:

WITH LastInWindow AS
(
	SELECT 
		MAX(Time) AS LastEventTime
	FROM 
		Input TIMESTAMP BY Time
	GROUP BY 
		TumblingWindow(minute, 10)
)

SELECT 
	Input.License_plate,
	Input.Make,
	Input.Time
FROM
	Input TIMESTAMP BY Time 
	INNER JOIN LastInWindow
	ON DATEDIFF(minute, Input, LastInWindow) BETWEEN 0 AND 10
	AND Input.Time = LastInWindow.LastEventTime

Der erste Schritt in der Abfrage sucht den maximalen Zeitstempel in 10-Minuten-Fenstern, d. h. den Zeitstempel des letzten Ereignisses für dieses Fenster. Im zweiten Schritt werden die Ergebnisse der ersten Abfrage mit dem ursprünglichen Stream zusammengeführt, um nach dem Ereignis zu suchen, das dem letzten Zeitstempel des jeweiligen Zeitfensters entspricht.

DATEDIFF ist eine datumsspezifische Funktion, die den Zeitunterschied zwischen zwei DateTime-Feldern vergleicht und zurückgibt. Weitere Informationen finden Sie unter date-Funktionen.

Weitere Informationen zum Verknüpfen von Streams finden Sie unter JOIN.

Datenaggregation im Zeitverlauf

Um Informationen über ein Zeitfenster zu berechnen, können Daten aggregiert werden. In diesem Beispiel wird für jede spezifische Fahrzeugmarke die Anzahl während der letzten 10 Sekunden berechnet.

Beispieleingabe:

| Make | Time | Weight |
| --- | --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |1000 |
| Make1 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |2000 |
| Make2 |2023-01-01T00:00:04.0000000Z |1500 |

Beispielausgabe:

| Make | Count |
| --- | --- |
| Make1 | 2 |
| Make2 | 1 |

Query (Abfrage):

SELECT
	Make,
	COUNT(*) AS Count
FROM
	Input TIMESTAMP BY Time
GROUP BY
	Make,
	TumblingWindow(second, 10)

Diese Aggregation gruppiert die Fahrzeuge nach dem Wert für Make und zählt sie alle 10 Sekunden. Die Ausgabe enthält die Werte für Make und Count für die Fahrzeuge, die die Mautstation passiert haben.

TumblingWindow ist eine Fensterfunktion zum Gruppieren von Ereignissen. Eine Aggregation kann auf alle gruppierten Ereignisse angewendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Fensterfunktionen.

Weitere Informationen zur Aggregation finden Sie unter Aggregatfunktionen.

Regelmäßige Ausgabewerte

Im Falle von unregelmäßigen oder fehlenden Ereignissen kann aus einer Eingabe mit wenigen Daten eine regelmäßige Intervallausgabe generiert werden. Generieren Sie z.B. alle 5 Sekunden ein Ereignis, das den zuletzt angezeigten Datenpunkt meldet.

Beispieleingabe:

| Time | Value |
| --- | --- |
| "2014-01-01T06:01:00" |1 |
| "2014-01-01T06:01:05" |2 |
| "2014-01-01T06:01:10" |3 |
| "2014-01-01T06:01:15" |4 |
| "2014-01-01T06:01:30" |5 |
| "2014-01-01T06:01:35" |6 |

Beispielausgabe (erste 10 Zeilen):

| Window_end | Last_event.Time | Last_event.Value |
| --- | --- | --- |
| 2014-01-01T14:01:00.000Z |2014-01-01T14:01:00.000Z |1 |
| 2014-01-01T14:01:05.000Z |2014-01-01T14:01:05.000Z |2 |
| 2014-01-01T14:01:10.000Z |2014-01-01T14:01:10.000Z |3 |
| 2014-01-01T14:01:15.000Z |2014-01-01T14:01:15.000Z |4 |
| 2014-01-01T14:01:20.000Z |2014-01-01T14:01:15.000Z |4 |
| 2014-01-01T14:01:25.000Z |2014-01-01T14:01:15.000Z |4 |
| 2014-01-01T14:01:30.000Z |2014-01-01T14:01:30.000Z |5 |
| 2014-01-01T14:01:35.000Z |2014-01-01T14:01:35.000Z |6 |
| 2014-01-01T14:01:40.000Z |2014-01-01T14:01:35.000Z |6 |
| 2014-01-01T14:01:45.000Z |2014-01-01T14:01:35.000Z |6 |

Beispielabfrage:

SELECT
	System.Timestamp() AS Window_end,
	TopOne() OVER (ORDER BY Time DESC) AS Last_event
FROM
	Input TIMESTAMP BY Time
GROUP BY
	HOPPINGWINDOW(second, 300, 5)

Diese Abfrage generiert alle fünf Sekunden Ereignisse und gibt das letzte zuvor empfangene Ereignis aus. Die Dauer eines HOPPINGWINDOW legt fest, wie weit die Abfrage zurückreicht, um das letzte Ereignis zu suchen.

Weitere Informationen finden Sie unter Springendes Fenster.

Korrelieren von Ereignissen in einem Stream

Das Korrelieren von Ereignissen im gleichen Stream kann durch die Betrachtung vergangener Ereignisse mithilfe der LAG-Funktion erfolgen. So kann z. B. jedes Mal eine Ausgabe generiert werden, wenn zwei Fahrzeuge derselben Marke (Make) in den letzten 90 Sekunden nacheinander die Mautstation passiert haben.

Beispieleingabe:

| Make | License_plate | Time |
| --- | --- | --- |
| Make1 |ABC-123 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make1 |AAA-999 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |
| Make2 |DEF-987 |2023-01-01T00:00:03.0000000Z |
| Make1 |GHI-345 |2023-01-01T00:00:04.0000000Z |

Beispielausgabe:

| Make | Time | Current_car_license_plate | First_car_license_plate | First_car_time |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |AAA-999 |ABC-123 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |

Beispielabfrage:

SELECT
	Make,
	Time,
	License_plate AS Current_car_license_plate,
	LAG(License_plate, 1) OVER (LIMIT DURATION(second, 90)) AS First_car_license_plate,
	LAG(Time, 1) OVER (LIMIT DURATION(second, 90)) AS First_car_time
FROM
	Input TIMESTAMP BY Time
WHERE
	LAG(Make, 1) OVER (LIMIT DURATION(second, 90)) = Make

Die LAG-Funktion kann in den Eingabestream des vorherigen Ereignisses schauen und den Make-Wert abrufen, um diesen mit dem Make-Wert des aktuellen Ereignisses zu vergleichen. Sobald die Bedingung erfüllt ist, können die Daten aus dem vorherigen Ereignis mithilfe von LAG in die SELECT-Anweisung projiziert werden.

Weitere Informationen finden Sie unter LAG.

Ermitteln der Dauer zwischen Ereignissen

Die Dauer eines Ereignisses kann berechnet werden, indem das letzte Startereignis betrachtet wird, sobald ein Endereignis empfangen wurde. Diese Abfrage kann nützlich sein, um die Zeit zu ermitteln, die ein Benutzer auf einer Seite oder mit einer Funktion verbringt.

Beispieleingabe:

| User | Feature | Event | Time |
| --- | --- | --- | --- |
| user@location.com |RightMenu |Start |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| user@location.com |RightMenu |End |2023-01-01T00:00:08.0000000Z |

Beispielausgabe:

| User | Feature | Duration |
| --- | --- | --- |
| user@location.com |RightMenu |7 |

Beispielabfrage:

SELECT
	[user],
	feature,
	DATEDIFF(
		second,
		LAST(Time) OVER (PARTITION BY [user], feature LIMIT DURATION(hour, 1) WHEN Event = 'start'),
		Time) as duration
FROM input TIMESTAMP BY Time
WHERE
	Event = 'end'

Die LAST-Funktion kann verwendet werden, um das letzte Ereignis innerhalb einer bestimmten Bedingung abzurufen. In diesem Beispiel ist die Bedingung ein Ereignis vom Typ „Start“, das die Suche nach PARTITION BY-Benutzer und -Funktion partitioniert. Auf diese Weise werden alle Benutzer*innen und Funktionen bei der Suche nach dem Startereignis unabhängig voneinander behandelt. LIMIT DURATION begrenzt die zeitliche Rückwärtssuche auf 1 Stunde zwischen dem End- und dem Startereignis.

Zählen eindeutiger Werte

COUNT und DISTINCT zählen die Anzahl eindeutiger Feldwerte, die im Stream innerhalb eines bestimmten Zeitraums vorkommen. Sie können eine Abfrage erstellten, um zu berechnen, wie viele individuelle Fahrzeugmarken (Make) in einem Zeitraum von 2 Sekunden die Mautstation passieren.

Beispieleingabe:

| Make | Time |
| --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make1 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |
| Make2 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make2 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |
| Make2 |2023-01-01T00:00:03.0000000Z |

Beispielausgabe:

| Count_make | Time |
| --- | --- |
| 2 |2023-01-01T00:00:02.000Z |
| 1 |2023-01-01T00:00:04.000Z |

Beispielabfrage:

SELECT
     COUNT(DISTINCT Make) AS Count_make,
     System.TIMESTAMP() AS Time
FROM Input TIMESTAMP BY TIME
GROUP BY 
     TumblingWindow(second, 2)

COUNT (DISTINCT Make) gibt die Anzahl der unterschiedlichen Werte der Spalte Make innerhalb eines Zeitfensters zurück. Weitere Informationen finden Sie unter COUNT-Aggregationsfunktion.

Abrufen des ersten Ereignisses in einem Zeitfenster

Sie können IsFirst verwenden, um das erste Ereignis in einem Zeitfenster abzurufen. Beispiel: Ausgabe der ersten Fahrzeuginformationen alle 10 Minuten.

Beispieleingabe:

| License_plate | Make | Time |
| --- | --- | --- |
| DXE 5291 |Make1 |2023-07-27T00:00:05.0000000Z |
| YZK 5704 |Make3 |2023-07-27T00:02:17.0000000Z |
| RMV 8282 |Make1 |2023-07-27T00:05:01.0000000Z |
| YHN 6970 |Make2 |2023-07-27T00:06:00.0000000Z |
| VFE 1616 |Make2 |2023-07-27T00:09:31.0000000Z |
| QYF 9358 |Make1 |2023-07-27T00:12:02.0000000Z |
| MDR 6128 |Make4 |2023-07-27T00:13:45.0000000Z |

Beispielausgabe:

| License_plate | Make | Time |
| --- | --- | --- |
| DXE 5291 |Make1 |2023-07-27T00:00:05.0000000Z |
| QYF 9358 |Make1 |2023-07-27T00:12:02.0000000Z |

Beispielabfrage:

SELECT 
	License_plate,
	Make,
	Time
FROM 
	Input TIMESTAMP BY Time
WHERE 
	IsFirst(minute, 10) = 1

IsFirst kann die Daten auch partitionieren und das erste Ereignis für jede spezifische Fahrzeugmarke berechnen, die in jedem 10-Minuten-Intervall gefunden wird.

Beispielausgabe:

| License_plate | Make | Time |
| --- | --- | --- |
| DXE 5291 |Make1 |2023-07-27T00:00:05.0000000Z |
| YZK 5704 |Make3 |2023-07-27T00:02:17.0000000Z |
| YHN 6970 |Make2 |2023-07-27T00:06:00.0000000Z |
| QYF 9358 |Make1 |2023-07-27T00:12:02.0000000Z |
| MDR 6128 |Make4 |2023-07-27T00:13:45.0000000Z |

Beispielabfrage:

SELECT 
	License_plate,
	Make,
	Time
FROM 
	Input TIMESTAMP BY Time
WHERE 
	IsFirst(minute, 10) OVER (PARTITION BY Make) = 1

Weitere Informationen finden Sie unter IsFirst.

Entfernen duplizierter Ereignisse in einem Fenster

Wenn Sie einen Vorgang ausführen, wie z. B. die Berechnung von Durchschnittswerten für Ereignisse in einem bestimmten Zeitfenster, müssen doppelte Ereignisse herausgefiltert werden. Im folgenden Beispiel ist das zweite Ereignis ein Duplikat des ersten.

Beispieleingabe:

| DeviceId | Time | Attribute | Value |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 |2018-07-27T00:00:01.0000000Z |Temperature |50 |
| 1 |2018-07-27T00:00:01.0000000Z |Temperature |50 |
| 2 |2018-07-27T00:00:01.0000000Z |Temperature |40 |
| 1 |2018-07-27T00:00:05.0000000Z |Temperature |60 |
| 2 |2018-07-27T00:00:05.0000000Z |Temperature |50 |
| 1 |2018-07-27T00:00:10.0000000Z |Temperature |100 |

Beispielausgabe:

| AverageValue | DeviceId |
| --- | --- |
| 70 | 1 |
|45 | 2 |

Beispielabfrage:

WITH Temp AS (
	SELECT Value, DeviceId
	FROM Input TIMESTAMP BY Time
	GROUP BY Value, DeviceId, System.Timestamp()
)
 

SELECT
	AVG(Value) AS AverageValue, DeviceId
INTO Output
FROM Temp
GROUP BY DeviceId,TumblingWindow(minute, 5)

Wenn die erste Anweisung ausgeführt wird, werden die doppelten Datensätze miteinander kombiniert, da die Felder in der Gruppe nach Klausel alle gleich sind. Daher werden die Duplikate entfernt.

Logik für verschiedene Fälle/Werte (CASE-Anweisungen)

CASE-Anweisungen können basierend auf einem bestimmten Kriterium verschiedene Berechnungen für verschiedene Felder durchführen. Weisen Sie beispielsweise Spur A Fahrzeugen der Marke Make1 und Spur B allen anderen Fahrzeugmarken zu.

Beispieleingabe:

| Make | Time |
| --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make2 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |
| Make2 |2023-01-01T00:00:03.0000000Z |

Beispielausgabe:

| Make |Dispatch_to_lane | Time |
| --- | --- | --- |
| Make1 |"A" |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make2 |"B" |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |

Beispielabfrage:

SELECT
	Make
	CASE
		WHEN Make = "Make1" THEN "A"
		ELSE "B"
	END AS Dispatch_to_lane,
	System.TimeStamp() AS Time
FROM
	Input TIMESTAMP BY Time

Der CASE-Ausdruck vergleicht einen Ausdruck mit einem Set von einfachen Ausdrücken, um das Ergebnis zu ermitteln. In diesem Beispiel werden Fahrzeuge der Marke Make1 zu Spur A weitergeleitet, während Fahrzeuge aller anderen Marken Spur B zugewiesen werden.

Weitere Informationen finden Sie unter case-Ausdruck.

Datenkonvertierung

Daten können mithilfe der CAST-Methode in Echtzeit umgewandelt werden. Beispielsweise kann das Fahrzeuggewicht vom Typ nvarchar(max) in den Typ bigint konvertiert und in einer numerischen Berechnung verwendet werden.

Beispieleingabe:

| Make | Time | Weight |
| --- | --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |"1000" |
| Make1 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |"2000" |

Beispielausgabe:

| Make | Weight |
| --- | --- |
| Make1 |3000 |

Beispielabfrage:

SELECT
	Make,
	SUM(CAST(Weight AS BIGINT)) AS Weight
FROM
	Input TIMESTAMP BY Time
GROUP BY
	Make,
	TumblingWindow(second, 10)

Verwenden Sie eine CAST-Anweisung, um den jeweiligen Datentyp anzugeben. Die Liste der unterstützten Datentypen finden Sie unter Datentypen (Azure Stream Analytics).

Weitere Informationen finden Sie unter Funktionen für die Datenkonvertierung.

Ermitteln der Dauer einer Bedingung

Für Bedingungen, die mehrere Ereignisse umfassen, kann mit der LAG-Funktion die Dauer der Bedingung bestimmt werden. Beispiel: Aufgrund eines Fehlers wurde für alle Fahrzeuge ein falsches Gewicht (über 20.000 Pfund) erfasst. Nun soll ermittelt werden, wie lange dieser Fehler aufgetreten ist.

Beispieleingabe:

| Make | Time | Weight |
| --- | --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |2000 |
| Make2 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |25000 |
| Make1 |2023-01-01T00:00:03.0000000Z |26000 |
| Make2 |2023-01-01T00:00:04.0000000Z |25000 |
| Make1 |2023-01-01T00:00:05.0000000Z |26000 |
| Make2 |2023-01-01T00:00:06.0000000Z |25000 |
| Make1 |2023-01-01T00:00:07.0000000Z |26000 |
| Make2 |2023-01-01T00:00:08.0000000Z |2000 |

Beispielausgabe:

| Start_fault | End_fault |
| --- | --- |
| 2023-01-01T00:00:02.000Z |2023-01-01T00:00:07.000Z |

Beispielabfrage:

WITH SelectPreviousEvent AS
(
SELECT
	*,
	LAG([time]) OVER (LIMIT DURATION(hour, 24)) as previous_time,
	LAG([weight]) OVER (LIMIT DURATION(hour, 24)) as previous_weight
FROM input TIMESTAMP BY [time]
)

SELECT 
	LAG(time) OVER (LIMIT DURATION(hour, 24) WHEN previous_weight < 20000 ) [Start_fault],
	previous_time [End_fault]
FROM SelectPreviousEvent
WHERE
	[weight] < 20000
	AND previous_weight > 20000

Der erste SELECT-Anweisung korreliert die aktuelle Gewichtungsmessung mit der vorherigen Messung und projiziert sie zusammen mit der aktuellen Messung. Die zweite SELECT-Anweisung geht zum letzten Ereignis zurück, bei dem der Wert für previous_weight kleiner als 20.000 ist, das aktuelle Gewicht kleiner als 20.000 ist und der Wert für previous_weight des aktuellen Ereignisses größer als 20.000 war.

„End_fault“ ist das aktuelle nicht fehlerhafte Ereignis, bei dem das vorherige Ereignis fehlerhaft war, und „Start_fault“ ist das letzte nicht fehlerhafte Ereignis vor diesem Ereignis.

Verarbeiten von Ereignissen mit unabhängiger Zeit (Teilstreams)

Eintreffen von Ereignissen mit Verzögerung oder in falscher Reihenfolge aufgrund von Uhrabweichungen zwischen Ereignisproduzenten oder Partitionen bzw. Netzwerklatenz. Im folgenden Beispiel liegt die Geräteuhr für TollID 2 fünf Sekunden hinter TollID 1 und die Geräteuhr für TollID 3 zehn Sekunden hinter TollID 1. Eine Berechnung kann unabhängig für jede Mautstation erfolgen, wobei nur die eigenen Uhrendaten als Zeitstempel berücksichtigt werden.

Beispieleingabe:

| LicensePlate | Make | Time | TollID |
| --- | --- | --- | --- |
| DXE 5291 |Make1 |2023-07-27T00:00:01.0000000Z | 1 |
| YHN 6970 |Make2 |2023-07-27T00:00:05.0000000Z | 1 |
| QYF 9358 |Make1 |2023-07-27T00:00:01.0000000Z | 2 |
| GXF 9462 |Make3 |2023-07-27T00:00:04.0000000Z | 2 |
| VFE 1616 |Make2 |2023-07-27T00:00:10.0000000Z | 1 |
| RMV 8282 |Make1 |2023-07-27T00:00:03.0000000Z | 3 |
| MDR 6128 |Make3 |2023-07-27T00:00:11.0000000Z | 2 |
| YZK 5704 |Make4 |2023-07-27T00:00:07.0000000Z | 3 |

Beispielausgabe:

| TollID | Count |
| --- | --- |
| 1 | 2 |
| 2 | 2 |
| 1 | 1 |
| 3 | 1 |
| 2 | 1 |
| 3 | 1 |

Beispielabfrage:

SELECT
      TollId,
      COUNT(*) AS Count
FROM input
      TIMESTAMP BY Time OVER TollId
GROUP BY TUMBLINGWINDOW(second, 5), TollId

Die TIMESTAMP BY OVER-Klausel betrachtet die Zeitachse jedes Geräts unabhängig voneinander mit Teilstreams. Die Ausgabeereignisse für jede TollID werden beim Berechnen generiert. Das bedeutet, dass die Ereignisse gemäß der jeweiligen TollID sortiert werden. Sie werden nicht neu angeordnet, als würden alle Geräte dieselbe Uhrzeit anzeigen.

Weitere Informationen finden Sie unter TIMESTAMP BY OVER.

Sitzungsfenster

Ein Sitzungsfenster ist ein Fenster, das beim Auftreten von Ereignissen immer größer wird und sich für die Berechnung schließt, wenn nach einer bestimmten Zeitspanne kein Ereignis empfangen wird oder wenn das Fenster seine maximale Dauer erreicht. Dieses Fenster ist besonders nützlich, wenn Benutzerinteraktionsdaten berechnet werden. Ein Fenster beginnt, wenn ein Benutzer mit dem System zu interagieren beginnt, und schließt sich, wenn keine weiteren Ereignisse mehr registriert werden, d. h. wenn der Benutzer die Interaktion beendet hat. Wenn ein Benutzer beispielsweise mit einer Webseite interagiert, auf der die Anzahl der Klicks protokolliert wird, kann mithilfe eines Sitzungsfensters bestimmt werden, wie lange der Benutzer mit der Website interagiert hat.

Beispieleingabe:

| User_id | Time | URL |
| --- | --- | --- |
| 0 | 2017-01-26T00:00:00.0000000Z | "www.example.com/a.html" |
| 0 | 2017-01-26T00:00:20.0000000Z | "www.example.com/b.html" |
| 1 | 2017-01-26T00:00:55.0000000Z | "www.example.com/c.html" |
| 0 | 2017-01-26T00:01:10.0000000Z | "www.example.com/d.html" |
| 1 | 2017-01-26T00:01:15.0000000Z | "www.example.com/e.html" |

Beispielausgabe:

| User_id | StartTime | EndTime | Duration_in_seconds |
| --- | --- | --- | --- |
| 0 | 2017-01-26T00:00:00.0000000Z | 2017-01-26T00:01:10.0000000Z | 70 |
| 1 | 2017-01-26T00:00:55.0000000Z | 2017-01-26T00:01:15.0000000Z | 20 |

Beispielabfrage:

SELECT
	user_id,
	MIN(time) as StartTime,
	MAX(time) as EndTime,
	DATEDIFF(second, MIN(time), MAX(time)) AS duration_in_seconds
FROM input TIMESTAMP BY time
GROUP BY
	user_id,
	SessionWindow(minute, 1, 60) OVER (PARTITION BY user_id)

Die SELECT-Anweisung projiziert die für die Benutzerinteraktion relevanten Daten zusammen mit der Dauer der Interaktion. Die Daten werden nach Benutzer und nach einem SessionWindow gruppiert, das sich schließt, wenn innerhalb von 1 Minute keine Interaktion stattfindet. Die maximale Fenstergröße beträgt 60 Minuten.

Weitere Informationen zu „SessionWindow“ finden Sie unter Sitzungsfenster.

Benutzerdefinierte Funktionen in JavaScript und C#

Die Azure Stream Analytics-Abfragesprache kann mithilfe von benutzerdefinierten Funktionen erweitert werden, die in JavaScript oder C# geschrieben werden. Benutzerdefinierte Funktionen (User Defined Functions, UDF) sind benutzerdefinierte/komplexe Berechnungen, die nicht ohne weiteres mithilfe der SQL-Sprache ausgedrückt werden können. Diese UDFs können einmalig definiert und mehrmals innerhalb einer Abfrage verwendet werden. Eine UDF kann beispielsweise zum Konvertieren eines hexadezimalen Werts nvarchar (max) in einen Wert bigint verwendet werden.

Beispieleingabe:

| Device_id | HexValue |
| --- | --- |
| 1 | "B4" |
| 2 | "11B" |
| 3 | "121" |

Beispielausgabe:

| Device_id | Decimal |
| --- | --- |
| 1 | 180 |
| 2 | 283 |
| 3 | 289 |

function hex2Int(hexValue){
	return parseInt(hexValue, 16);
}

public static class MyUdfClass {
	public static long Hex2Int(string hexValue){
		return int.Parse(hexValue, System.Globalization.NumberStyles.HexNumber);
	}
}

SELECT
	Device_id,
	udf.Hex2Int(HexValue) AS Decimal
From
	Input

Die benutzerdefinierte Funktion berechnet den bigint-Wert aus dem HexValue-Wert für jedes verarbeitete Ereignis.

Weitere Informationen finden Sie unter JavaScript und C#.

Erweiterter Musterabgleich mit MATCH_RECOGNIZE

MATCH_RECOGNIZE ist ein erweiterter Mechanismus zum Musterabgleich, mit dem eine Sequenz von Ereignissen mit einem klar definierten Muster an regulären Ausdrücken abgeglichen werden kann. Beispielsweise wird ein Geldautomat in Echtzeit auf Ausfälle überwacht. Wenn während des Betriebs des Geldautomaten zwei aufeinander folgende Warnmeldungen auftreten, muss der Administrator benachrichtigt werden.

Eingabe:

| ATM_id | Operation_id | Return_Code | Time |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | "Entering Pin" | "Success" | 2017-01-26T00:10:00.0000000Z |
| 2 | "Opening Money Slot" | "Success" | 2017-01-26T00:10:07.0000000Z |
| 2 | "Closing Money Slot" | "Success" | 2017-01-26T00:10:11.0000000Z |
| 1 | "Entering Withdraw Quantity" | "Success" | 2017-01-26T00:10:08.0000000Z |
| 1 | "Opening Money Slot" | "Warning" | 2017-01-26T00:10:14.0000000Z |
| 1 | "Printing Bank Balance" | "Warning" | 2017-01-26T00:10:19.0000000Z |

Ausgabe:

| ATM_id | First_Warning_Operation_id | Warning_Time |
| --- | --- | --- |
| 1 | "Opening Money Slot" | 2017-01-26T00:10:14.0000000Z |

SELECT *
FROM input TIMESTAMP BY time OVER ATM_id
MATCH_RECOGNIZE (
	LIMIT DURATION(minute, 1)
	PARTITION BY ATM_id
	MEASURES
		First(Warning.ATM_id) AS ATM_id,
		First(Warning.Operation_Id) AS First_Warning_Operation_id,
		First(Warning.Time) AS Warning_Time
	AFTER MATCH SKIP TO NEXT ROW
	PATTERN (Success+ Warning{2,})
	DEFINE
		Success AS Success.Return_Code = 'Success',
		Warning AS Warning.Return_Code <> 'Success'
) AS patternMatch

Diese Abfrage gleicht mindestens zwei aufeinander folgende Fehlerereignisse ab und generiert einen Alarm, wenn die Bedingungen erfüllt sind. PATTERN (MUSTER) definiert den regulären Ausdruck, der für den Abgleich verwendet werden soll. In diesem Fall ist dies mindestens ein erfolgreicher Vorgang, gefolgt von mindestens zwei aufeinander folgenden Warnungen. Erfolg und Warnung werden mit dem Wert „Return_Code“ definiert. Sobald die Bedingung erfüllt ist, wird der Wert für MEASURES mit ATM_id, der erste Warnvorgang und der Zeitpunkt der ersten Warnung, projiziert.

Weitere Informationen finden Sie unter MATCH_RECOGNIZE.

Geofencing und räumliche Abfragen

Im Lieferumfang von Azure Stream Analytics sind räumliche Funktionen enthalten, die verwendet werden können, um Anwendungen für Szenarios wie Flottenmanagement, Fahrgemeinschaften, vernetzte Autos und Asset Tracking zu implementieren. Räumliche Daten können entweder im Format GeoJSON oder im Format WKT als Teil von Ereignisdatenströmen oder Referenzdaten erfasst werden. Ein Unternehmen, das beispielsweise auf die Herstellung von Maschinen für den Druck von Pässen spezialisiert ist, vermietet diese an Behörden und Konsulate. Der Standort dieser Maschinen wird streng kontrolliert, um die Verlagerung und den möglichen Einsatz zur Fälschung von Pässen zu vermeiden. Jedes Gerät ist mit einem GPS-Tracker ausgestattet, der diese Informationen an einen Azure Stream Analytics-Auftrag weiterleitet. Der Hersteller möchte den Standort dieser Maschinen im Auge behalten und benachrichtigt werden, wenn eine davon einen autorisierten Bereich verlässt. So kann er die Maschine ferngesteuert abschalten, die Behörden alarmieren und die Ausrüstung zurückholen.

Eingabe:

| Equipment_id | Equipment_current_location | Time |
| --- | --- | --- |
| 1 | "POINT(-122.13288797982818 47.64082002051315)" | 2017-01-26T00:10:00.0000000Z |
| 1 | "POINT(-122.13307252987875 47.64081350934929)" | 2017-01-26T00:11:00.0000000Z |
| 1 | "POINT(-122.13308862313283 47.6406508603241)" | 2017-01-26T00:12:00.0000000Z |
| 1 | "POINT(-122.13341048821462 47.64043760861279)" | 2017-01-26T00:13:00.0000000Z |

Verweisdateneingabe:

| Equipment_id | Equipment_lease_location |
| --- | --- |
| 1 | "POLYGON((-122.13326028450979 47.6409833866794,-122.13261655434621 47.6409833866794,-122.13261655434621 47.64061471602751,-122.13326028450979 47.64061471602751,-122.13326028450979 47.6409833866794))" |

Ausgabe:

| Equipment_id | Equipment_alert_location | Time |
| --- | --- | --- |
| 1 | "POINT(-122.13341048821462 47.64043760861279)" | 2017-01-26T00:13:00.0000000Z |

SELECT
	input.Equipment_id AS Equipment_id,
	input.Equipment_current_location AS Equipment_current_location,
	input.Time AS Time
FROM input TIMESTAMP BY time
JOIN
	referenceInput 
	ON input.Equipment_id = referenceInput.Equipment_id
	WHERE 
		ST_WITHIN(input.Equipment_current_location, referenceInput.Equipment_lease_location) = 1

Mit der Abfrage kann der Hersteller den Standort der Maschinen automatisch überwachen und erhält Warnmeldungen, wenn eine Maschine den zulässigen Geofence verlässt. Dank der integrierten räumlichen Funktion können Benutzer GPS-Daten innerhalb der Abfrage ohne Bibliotheken von Drittanbietern verwenden.

Weitere Informationen finden Sie im Artikel Geofencing and geospatial aggregation scenarios with Azure Stream Analytics (Szenarios mit Geofencing und räumlicher Aggregation mit Azure Stream Analytics).

Hilfe erhalten

Weitere Unterstützung finden Sie auf der Frageseite von Microsoft Q&A (Fragen und Antworten) zu Azure Stream Analytics.

Nächste Schritte