Plug-In-Operator „evaluate“
Gilt für: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer
Ruft eine dienstseitige Abfrageerweiterung (Plug-In) auf.
Der evaluate Operator ist ein tabellarischer Operator, mit dem Sie Abfragesprachenerweiterungen aufrufen können, die als Plug-Ins bezeichnet werden. Im Gegensatz zu anderen Sprachkonstrukten können Plug-Ins aktiviert oder deaktiviert werden. Plugins sind nicht durch die relationale Natur der Sprache "gebunden". Mit anderen Worten, sie verfügen möglicherweise nicht über ein vordefiniertes, statisch festgelegtes Ausgabeschema.
Hinweis
- Syntaktisch
evaluateverhält sich ähnlich wie der Aufrufoperator, der tabellarische Funktionen aufruft. - Plugins, die über den Auswertungsoperator bereitgestellt werden, sind nicht an die regulären Regeln der Abfrageausführung oder Argumentauswertung gebunden.
- Bestimmte Plug-Ins können bestimmte Einschränkungen haben. Plug-Ins, deren Ausgabeschema von den Daten abhängt. So können z . B. bag_unpack Plug-Ins und Pivot-Plug-Ins nicht zum Ausführen von Clusterabfragen verwendet werden.
Syntax
[T |] evaluate [ evaluateParameters ] PluginName ([ PluginArgs ])
Erfahren Sie mehr über Syntaxkonventionen.
Parameter
| Name | Type | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| T | string |
Tabellarische Eingabe für das Plug-In. Einige Plug-Ins nehmen keine Eingaben und fungieren als tabellarische Datenquelle. | |
| evaluateParameters | string |
Null oder mehr durch Leerzeichen getrennte Auswerten von Parametern in Form von Name = Value, die das Verhalten des auswertenden Vorgangs und des Ausführungsplans steuern. Jedes Plug-In kann anders entscheiden, wie jeder Parameter behandelt wird. In der Dokumentation der einzelnen Plug-Ins finden Sie spezifisches Verhalten. |
|
| PluginName | string |
✔️ | Der obligatorische Name des aufgerufenen Plug-Ins. |
| PluginArgs | string |
Null oder mehr kommagetrennte Argumente, die für das Plug-In bereitgestellt werden sollen. |
Auswerten von Parametern
Die folgenden Parameter werden unterstützt:
| Name | Werte | Beschreibung |
|---|---|---|
hint.distribution |
single, per_nodeper_shard |
Verteilungshinweise |
hint.pass_filters |
true, false |
Zulassen, dass evaluate der Operator alle übereinstimmenden Filter vor dem Plug-In durchgibt. Der Filter wird als "übereinstimmend" betrachtet, wenn er auf eine spalte verweist, die vor dem evaluate Operator vorhanden ist. Standard: false |
hint.pass_filters_column |
column_name | Zulassen, dass der Plug-In-Operator Durchlauffilter, die auf column_name verweisen, vor dem Plug-In übergeben. Der Parameter kann mehrmals mit unterschiedlichen Spaltennamen verwendet werden. |
Plug-Ins
Die folgenden Plug-Ins werden unterstützt:
- Autocluster-Plug-In
- Azure-digital-twins-query-request-Plug-In
- Bag-Unpack-Plug-In
- Korb-Plug-In
- cosmosdb-sql-request plugin
- dcount-intersect plugin
- diffpatterns-Plug-In
- diffpatterns-text plugin
- Infer-Storage-Schema-Plug-In
- ipv4-Lookup-Plug-In
- ipv6-Lookup-Plug-In
- mysql-request-plugin
- Schmales Plug-In
- Pivot-Plug-In
- Vorschau-Plug-In
- R-Plug-In
- Roll-Quantil-Plug-In
- Rows-Near-Plug-In
- Schemazusammenführungs-Plug-In
- Sql-Request-Plug-In
- Sequenzerkennungs-Plug-In
Verteilungshinweise
Verteilungshinweise geben an, wie die Plug-In-Ausführung über mehrere Clusterknoten verteilt wird. Jedes Plug-In kann eine andere Unterstützung für die Verteilung implementieren. Die Dokumentation des Plug-Ins gibt die Verteilungsoptionen an, die vom Plug-In unterstützt werden.
Mögliche Werte:
single: Eine einzelne Instanz des Plug-Ins wird über die gesamten Abfragedaten ausgeführt.per_node: Wenn die Abfrage vor dem Plugin-Aufruf über Knoten verteilt wird, wird eine Instanz des Plug-Ins auf jedem Knoten über die darin enthaltenen Daten ausgeführt.per_shard: Wenn die Daten vor dem Plug-In-Aufruf über Shards verteilt werden, wird eine Instanz des Plug-Ins über jeden Shard der Daten ausgeführt.