Armazenar e consultar dados em tempo real

15 minutos

Os eventhouses são onde você armazena dados em tempo real, geralmente ingeridos por um fluxo de eventos e carregados em tabelas para processamento e análise adicionais.

Captura de tela de uma casa de eventos no Microsoft Fabric.

Em uma casa de eventos, você pode criar:

Bancos de dados KQL: armazenamentos de dados otimizados em tempo real que hospedam uma coleção de tabelas, funções armazenadas, exibições materializadas e atalhos.
Conjuntos de consultas KQL: Coleções de consultas KQL que você pode usar para trabalhar com dados em tabelas de banco de dados KQL. Um conjunto de consultas KQL dá suporte a consultas escritas usando KQL (Linguagem de Consulta Kusto) e um subconjunto da linguagem Transact-SQL.

Consulta de dados

Para consultar dados de uma tabela em um banco de dados KQL, você pode usar a KQL (Linguagem de Consulta Kusto), que é usada para gravar consultas no Azure Data Explorer, Azure Monitor Log Analytics, Microsoft Sentinel e Microsoft Fabric. KQL é uma solicitação somente leitura para processar dados e retornar resultados. As consultas KQL são compostas por uma ou mais instruções de consulta.

Instruções de consulta KQL

Uma instrução de consulta consiste em um nome de tabela seguido por um ou mais operadores que take, filter, transform, aggregate ou join dados. Por exemplo, a consulta a seguir recupera 10 linhas de uma tabela chamada stock:

stock
| take 10

Um exemplo mais complexo pode agregar os dados para encontrar o preço médio das ações por símbolo de ação nos últimos cinco minutos:

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

Dica

Para saber mais sobre KQL, consulte Visão geral do KQL (Linguagem de Consulta Kusto).

Como usar o SQL

O KQL é otimizado para consultar grandes volumes de dados, especialmente com um elemento baseado em tempo; portanto, é uma ótima opção para análise de dados em tempo real. No entanto, muitos profissionais de dados já estão familiarizados com a sintaxe do SQL; portanto, os bancos de dados KQL em casas de eventos dão suporte a um subconjunto de expressões SQL comuns.

Por exemplo, o SQL equivalente à consulta KQL take 10 discutida anteriormente seria:

SELECT TOP 10 * FROM stock;

Usando o Copilot para ajudar com consultas

O Microsoft Fabric inclui o Copilot for Real-Time Intelligence, que pode ajudá-lo a escrever as consultas necessárias para extrair insights de seus dados do eventhouse. O Copilot usa a IA para entender as informações que você está procurando e pode gerar o código de consulta necessário para você.