next()
S’applique à : ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
Retourne la valeur d’une colonne d’une ligne qui se trouve à un décalage suivant la ligne actuelle d’un ensemble de lignes sérialisées.
Syntaxe
next(column, [ offset, default_value ])
En savoir plus sur les conventions de syntaxe.
Paramètres
| Nom | Type | Requise | Description |
|---|---|---|---|
| column | string |
✔️ | Colonne à partir de laquelle obtenir les valeurs. |
| offset | int |
Quantité de lignes à déplacer à partir de la ligne active. 1 constitue la valeur par défaut. | |
| default_value | scalaire | Valeur par défaut lorsqu’il n’y a pas de valeur dans la ligne suivante. Quand aucune valeur par défaut n’est spécifiée, null elle est utilisée. |
Exemples
Filtrer les données en fonction de la comparaison entre les lignes adjacentes
La requête suivante retourne des lignes qui affichent des sauts de plus d’un quart de seconde entre les appels à sensor-9.
TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', next(Timestamp, 1), Timestamp)
| where timeDiffInMilliseconds > 250
Sortie
| Timestamp | SensorName | Valeur | PublisherId | MachineId | timeDiff |
|---|---|---|---|---|---|
| 2022-04-13T00:58:53.048506Z | capteur-9 | 0.39217481975439894 | fdbd39ab-82ac-4ca0-99ed-2f83daf3f9bb | M100 | 251 |
| 2022-04-13T01:07:09.63713Z | capteur-9 | 0.46645392778288297 | e3ed081e-501b-4d59-8e60-852463d9131 | M100 | 313 |
| 2022-04-13T01:07:10.858267Z | capteur-9 | 0.693091598493419 | 278ca033-2b5e-4f2c-b493-00319b275aea | M100 | 254 |
| 2022-04-13T01:07:11.203834Z | capteur-9 | 0.52415808840249778 | 4ea27181-392d-4947-b811-ad5af02a54bb | M100 | 331 |
| 2022-04-13T01:07:14.431908Z | capteur-9 | 0.35430645405452 | 0af415c2-59dc-4a50-89c3-9a18ae5d621f | M100 | 268 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Effectuer une agrégation en fonction de la comparaison entre les lignes adjacentes
La requête suivante calcule la différence de temps moyenne en millisecondes entre les appels à sensor-9.
TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', next(Timestamp, 1), Timestamp)
| summarize avg(timeDiffInMilliseconds)
Sortie
| avg_timeDiffInMilliseconds |
|---|
| 30.726900061254298 |
Étendre la ligne avec des données de la ligne suivante
Dans la requête suivante, dans le cadre de la sérialisation effectuée avec l’opérateur sérialiser, une nouvelle colonne next_session_type est ajoutée avec des données de la ligne suivante.
ConferenceSessions
| where conference == 'Build 2019'
| serialize next_session_type = next(session_type)
| project time_and_duration, session_title, session_type, next_session_type
Sortie
| time_and_duration | session_title | session_type | next_session_type |
|---|---|---|---|
| Mon, 6 mai, 8:30-10:00 | Vision Keynote - Satya Nadella | Présentation | Expo Session |
| Mon, 6 mai, 1:20-1:40 | Azure Data Explorer : Analyse avancée des séries chronologiques | Expo Session | Breakout |
| Mon, 6 mai, 2:00-3:00 | Plateforme de données Azure - Powering Modern Applications and Cloud Scale Analytics à l’échelle pétaoctet | Breakout | Expo Session |
| Mon, 6 mai, 4h00-17h20 | Utilisation d’Azure Data Services | Expo Session | Expo Session |
| Mon, 6 mai, 6h50 - 17h10 | Azure Data Explorer : Opérationnaliser vos modèles ML | Expo Session | Expo Session |
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