prev()
適用対象: ✅Microsoft Fabric✅Azure データ エクスプローラー✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
指定された行の特定の列の値を返します。 指定された行は、シリアル化された行セット内の現在の行から、指定の分だけオフセットされた位置にあります。
構文
prev(column, [ offset ], [ default_value ] )
構文規則について詳しく知る。
パラメーター
| 件名 | タイプ | Required | 説明 |
|---|---|---|---|
| column | string |
✔️ | 値の取得元となる列。 |
| オフセット | int |
行単位で戻るオフセット。 既定値は 1 です。 | |
| default_value | スカラー型 | 値を取得する前の行がない場合に使用される既定値。 既定値は、null です。 |
例
隣接する行間の比較に基づいてデータをフィルター処理する
次のクエリは、 sensor-9の呼び出しの間に 1 秒の 4 分の 1 を超える中断を示す行を返します。
TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', Timestamp, prev(Timestamp, 1))
| where timeDiffInMilliseconds > 250
出力
| タイムスタンプ | SensorName | 値 | PublisherId | MachineId | timeDiff |
|---|---|---|---|---|---|
| 2022-04-13T00:58:53.048506Z | sensor-9 | 0.39217481975439894 | fdbd39ab-82ac-4ca0-99ed-2f83daf3f9bb | M100 | 251 |
| 2022-04-13T01:07:09.63713Z | sensor-9 | 0.46645392778288297 | e3ed081e-501b-4d59-8e60-8524633d9131 | M100 | 313 |
| 2022-04-13T01:07:10.858267Z | sensor-9 | 0.693091598493419 | 278ca033-2b5e-4f2c-b493-00319b275aea | M100 | 254 |
| 2022-04-13T01:07:11.203834Z | sensor-9 | 0.52415808840249778 | 4ea27181-392d-4947-b811-ad5af02a54bb | M100 | 331 |
| 2022-04-13T01:07:14.431908Z | sensor-9 | 0.35430645405452 | 0af415c2-59dc-4a50-89c3-9a18ae5d621f | M100 | 268 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
隣接する行間の比較に基づいて集計を実行する
次のクエリでは、 sensor-9の呼び出し間の平均時間差をミリ秒単位で計算します。
TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', Timestamp, prev(Timestamp, 1))
| summarize avg(timeDiffInMilliseconds)
出力
| avg_timeDiffInMilliseconds |
|---|
| 30.726900061254298 |
前の行のデータを使用して行を拡張する
次のクエリでは、 erialize 演算子を使用したシリアル化の一環として前の行のデータを含む新しい列 previous_session_type が追加されます。 最初のセッションの前にセッションが存在しなくなったため、最初の行の列は空です。
ConferenceSessions
| where conference == 'Build 2019'
| serialize previous_session_type = prev(session_type)
| project time_and_duration, session_title, session_type, previous_session_type
出力
| time_and_duration | session_title | session_type | previous_session_type |
|---|---|---|---|
| 5 月 6 日 8:30-10:00 | ビジョン・キーノート - サティア・ナデラ | 基調講演 | |
| 5月6日(月)1:20-1:40 pm | Azure Data Explorer: 高度な時系列分析 | エキスポセッション | 基調講演 |
| 5月6日(月)2:00~15:00 | Azure のデータ プラットフォーム - ペタバイト 規模で最新のアプリケーションとクラウド スケール分析を強化する | ブレイク アウト | エキスポセッション |
| 5月6日(月)4:00~16:20 | AZURE Data Services を使用する方法 | エキスポセッション | ブレイク アウト |
| 5月6日(月)6:50~19:10 | Azure Data Explorer: ML モデルを運用化する | エキスポセッション | エキスポセッション |
| ... | ... | ... | ... |