Comportamento de ingestão de dados inválidos
Os dados malformados, não analisáveis, muito grandes ou que não estão em conformidade com o esquema podem não ser ingeridos corretamente. As tabelas a seguir descrevem o que esperar ao ingerir dados inválidos no Azure Data Explorer.
Observação
Para obter mais informações sobre os motivos de falha de uma ingestão, confira Falhas de ingestão e Códigos de erro de ingestão no Azure Data Explorer.
Falha com código de erro
A tabela a seguir mostra casos em que a ingestão de dados inválidos falha com um código de erro:
| Problema de ingestão | Código do erro |
|---|---|
| Formato inválido ou corrompido (os dados reais não correspondem ao formato especificado) | BadRequest_InvalidBlob |
| Dados vazios | BadRequest_NoRecordsOrWrongFormat |
| Registros malformados em dados JSON ingeridos com format="multijson" (por exemplo, chaves ou aspas ausentes) | BadRequest_InvalidBlob |
| Linhas CSV com número inconsistente de campos | Stream_WrongNumberOfFields |
Falha sem código de erro
A tabela a seguir mostra casos em que a assimilação é bem-sucedida sem um erro, manipulando silenciosamente os dados inválidos:
| Problema de ingestão | Observações |
|---|---|
| Registros malformados em dados JSON ingeridos com format="json". Por exemplo: novas linhas inesperadas, chaves ou aspas ausentes. | Registros malformados são ignorados e não ingeridos |
| Valor maior que 1 MB ingerido em uma coluna de cadeia de caracteres | Valor truncado até 1 MB |
| Valor maior que 1 MB (padrão, consulte Política de codificação) ingerido em uma coluna dinâmica | Valor NULL preenchido |
Valor que não corresponde ao tipo de dados do esquema de tabela. Por exemplo: valor de ponto flutuante ingerido em uma int coluna. |
Valor NULL preenchido |
| Os campos mapeados estão ausentes dos dados | Valor NULL preenchido |