실시간 데이터 저장 및 쿼리

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이벤트하우스는 실시간 데이터를 저장하는 위치로, 이벤트스트림에서 수집되고 추가 처리 및 분석을 위해 테이블에 로드되는 경우가 많습니다.

Microsoft Fabric의 이벤트하우스 스크린샷.

이벤트하우스 내에서 다음을 만들 수 있습니다.

  • KQL 데이터베이스: 테이블 컬렉션, 저장된 함수, 구체화된 뷰 및 바로 가기를 호스트하는 실시간 최적화 데이터 저장소입니다.
  • KQL 쿼리 세트: KQL 데이터베이스 테이블의 데이터 작업에 사용할 수 있는 KQL 쿼리 컬렉션입니다. KQL 쿼리 세트는 KQL(Kusto 쿼리 언어) 및 Transact-SQL 언어의 하위 집합을 사용하여 작성된 쿼리를 지원합니다.

데이터 쿼리

KQL 데이터베이스의 테이블에서 데이터를 쿼리하려면 Azure Data Explorer, Azure Monitor Log Analytics, Microsoft Sentinel 및 Microsoft Fabric에서 쿼리를 작성하는 데 사용되는 KQL(Kusto 쿼리 언어)을 사용할 수 있습니다. KQL은 데이터를 처리하고 결과를 반환하기 위한 읽기 전용 요청입니다. KQL 쿼리는 하나 이상의 쿼리 문으로 구성됩니다.

KQL 쿼리 문

쿼리 문은 테이블 이름 뒤에 데이터를 take, filter, transform, aggregate 또는 join하는 하나 이상의 연산자로 구성됩니다. 예를 들어 다음 쿼리는 stock 테이블에서 10개의 행을 검색합니다.

stock
| take 10

좀 더 복잡한 예로 데이터를 집계하여 지난 5분 동안의 주식 종목별 평균 주가를 구할 수 있습니다.

 stock
 | where ["time"] > ago(5m)
 | summarize avgPrice = avg(todecimal(bidPrice)) by symbol
 | project symbol, avgPrice

팁

KQL에 대해 자세히 알아보려면 KQL(Kusto 쿼리 언어) 개요를 참조합니다.

SQL 사용

KQL은 특히 시간 기반 요소가 있는 대용량 데이터 쿼리에 최적화되어 있으므로 실시간 데이터 분석에 매우 적합합니다. 그러나 많은 데이터 전문가들이 이미 SQL 구문에 익숙하기 때문에 이벤트하우스의 KQL 데이터베이스는 일반적인 SQL 식의 하위 집합을 지원합니다.

예를 들어, 앞서 설명한 take 10 KQL 쿼리와 동등한 SQL은 다음과 같습니다.

SELECT TOP 10 * FROM stock;

Copilot을 사용하여 쿼리 지원

Microsoft Fabric에는 실시간 인텔리전스용 Copilot가 포함되어 있어 이벤트하우스 데이터에서 인사이트를 추출하는 데 필요한 쿼리를 작성하는 데 도움이 됩니다. Copilot은 AI를 사용하여 찾고 있는 정보를 이해하고 필요한 쿼리 코드를 생성할 수 있습니다.

팁

실시간 인텔리전스를 위한 Copilot에 대한 자세한 내용은 실시간 인텔리전스의 Copilot을 참조하세요.