Exercice : Utiliser des requêtes pour explorer vos données

  • 7 minutes

Vous avez eu la chance d’examiner les données brutes d’un jeu de données météorologique inconnu et d’explorer certaines de ses propriétés dans la grille de résultats dans l’IU web d’Azure Data Explorer.

Ici, vous utiliserez des requêtes pour caractériser davantage la taille et la variabilité des données.

Comptez les enregistrements

La requête la plus basique que vous utiliserez comptera le nombre de lignes dans la table.

Exécutez la requête suivante.

Exécuter la requête

StormEvents
| count

Vous devez obtenir des résultats qui ressemblent à l’image suivante :

Capture d’écran des résultats de l’opérateur de comptage.

Trouvez les valeurs minimum et maximum

Il est utile de savoir quelles plages de valeurs existent dans le jeu de données. Par exemple, vous avez vu dans la dernière leçon qu’il y a des timestamps pour chaque événement. Exécutez la requête suivante pour afficher les valeurs minimales et maximales de la colonne StartTime :

Exécuter la requête

StormEvents
| summarize min(StartTime), max(StartTime)

Vous devez obtenir des résultats qui ressemblent à l’image suivante :

Capture d’écran des résultats maximaux et minimaux.

Obtenez le schéma de table

Rappelez-vous que dans la dernière leçon vous avez examiné plusieurs lignes de données pour en déduire les types de données. Vous pouvez utiliser une requête pour trouver le schéma réel de la table de données. Le schéma est un mappage entre le nom de la colonne et le type de données.

  1. Exécutez la requête suivante.

    Exécuter la requête

    StormEvents
| getschema

    Vous devez obtenir des résultats qui ressemblent à l’image suivante :

    Capture d’écran de la grille de résultats montrant les métadonnées.

  2. Examinez chaque colonne. La première, ColumnName montre les colonnes que vous avez étudiées dans la dernière leçon. ColumnOrdinal numérote les colonnes dans l’ordre de leur apparition dans la table. DataType n’est pas nécessaire pour cette caractérisation. ColumnType affiche le type de données pour chaque colonne. Notez que la dernière colonne, StormSummary, est un objet dynamique. Un objet dynamique peut contenir des sacs ou des tableaux de propriétés.