prev()
Dotyczy: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
Zwraca wartość określonej kolumny w określonym wierszu. Określony wiersz znajduje się na określonym przesunięcie z bieżącego wiersza w serializowanym zestawie wierszy.
Składnia
prev(column, [ offset ], [ default_value ] )
Dowiedz się więcej na temat konwencji składni.
Parametry
| Nazwisko | Type | Wymagania | opis |
|---|---|---|---|
| kolumna | string |
✔️ | Kolumna, z której mają być uzyskiwane wartości. |
| offset | int |
Przesunięcie, aby wrócić do wierszy. Wartość domyślna to 1. | |
| default_value | skalar | Wartość domyślna, która ma być używana, gdy nie ma poprzednich wierszy, z których ma zostać pobrana wartość. Wartość domyślna to null. |
Przykłady
Filtrowanie danych na podstawie porównania między sąsiednimi wierszami
Następujące zapytanie zwraca wiersze, które pokazują podziały dłuższe niż jedna czwarta sekundy między wywołaniami .sensor-9
TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', Timestamp, prev(Timestamp, 1))
| where timeDiffInMilliseconds > 250
Wyjście
| Sygnatura czasowa | SensorName | Wartość | Identyfikator wydawcy | Identyfikator maszyny | timeDiff |
|---|---|---|---|---|---|
| 2022-04-13T00:58:53.048506Z | czujnik-9 | 0.39217481975439894 | fdbd39ab-82ac-4ca0-99ed-2f83daf3f9bb | M100 | 251 |
| 2022-04-13T01:07:09.63713Z | czujnik-9 | 0.46645392778288297 | e3ed081e-501b-4d59-8e60-8524633d9131 | M100 | 313 |
| 2022-04-13T01:07:10.858267Z | czujnik-9 | 0.693091598493419 | 278ca033-2b5e-4f2c-b493-00319b275aea | M100 | 254 |
| 2022-04-13T01:07:11.203834Z | czujnik-9 | 0.52415808840249778 | 4ea27181-392d-4947-b811-ad5af02a54bb | M100 | 331 |
| 2022-04-13T01:07:14.431908Z | czujnik-9 | 0.35430645405452 | 0af415c2-59dc-4a50-89c3-9a18ae5d621f | M100 | 268 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Wykonywanie agregacji na podstawie porównania między sąsiednimi wierszami
Poniższe zapytanie oblicza średnią różnicę czasu w milisekundach między wywołaniami funkcji sensor-9.
TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', Timestamp, prev(Timestamp, 1))
| summarize avg(timeDiffInMilliseconds)
Wyjście
| avg_timeDiffInMilliseconds |
|---|
| 30.726900061254298 |
Rozszerzanie wiersza danymi z poprzedniego wiersza
W poniższym zapytaniu w ramach serializacji wykonanej z operatorem serializacji nowa kolumna previous_session_type jest dodawana z danymi z poprzedniego wiersza. Ponieważ nie było sesji przed pierwszą sesją, kolumna jest pusta w pierwszym wierszu.
ConferenceSessions
| where conference == 'Build 2019'
| serialize previous_session_type = prev(session_type)
| project time_and_duration, session_title, session_type, previous_session_type
Wyjście
| time_and_duration | session_title | session_type | previous_session_type |
|---|---|---|---|
| Pon, 6 maja, 8:30-10:00 | Prezentacja wizja — Satya Nadella | Prezentacja | |
| Pon, 6 maja, 1:20-13:40 | Azure Data Explorer: zaawansowana analiza szeregów czasowych | Sesja Expo | Prezentacja |
| Pon, 6 maja, 2:00-15:00 | Platforma danych platformy Azure — obsługa nowoczesnych aplikacji i analizy skalowania w chmurze na dużą skalę petabajtów | Breakout | Sesja Expo |
| Pon, 6 maja, 16:00-16:20 | W jaki sposób USŁUGA RIGHTS korzysta z usług Azure Data Services | Sesja Expo | Breakout |
| Pon, 6 maja, 6:50 - 19:10 | Azure Data Explorer: Operacjonalizacja modeli uczenia maszynowego | Sesja Expo | Sesja Expo |
| ... | ... | ... | ... |