Operador de resumo

Aplica-se a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

Produz uma tabela que agrega o conteúdo da tabela de entrada.

Sintaxe

T| summarize [ SummarizeParameters ] [[Coluna=] Agregação [, ...]] [by [Coluna=] GroupExpression [, ...]]

Saiba mais sobre convenções de sintaxe.

Parâmetros

Designação	Tipo	Necessário	Descrição
Coluna	string		O nome da coluna de resultados. O padrão é um nome derivado da expressão.
Agregação	string	✔️	Uma chamada para uma função de agregação como count() ou avg(), com nomes de colunas como argumentos.
GroupExpression	escalar	✔️	Uma expressão escalar que pode fazer referência aos dados de entrada. A saída terá tantos registros quantos forem valores distintos de todas as expressões do grupo.
SummarizeParameters	string		Zero ou mais parâmetros separados por espaço na forma de Nome=Valor que controlam o comportamento. Consulte parâmetros suportados.

Observação

Quando a tabela de entrada está vazia, a saída depende se GroupExpression é usada:

• Se GroupExpression não for fornecida, a saída será uma única linha (vazia).
• Se GroupExpression for fornecida, a saída não terá linhas.

Parâmetros suportados

Designação	Descrição
hint.num_partitions	Especifica o número de partições usadas para compartilhar a carga de consulta em nós de cluster. Consulte consulta aleatória
hint.shufflekey=<key>	A consulta shufflekey compartilha a carga de consulta em nós de cluster, usando uma chave para particionar dados. Consulte consulta aleatória
hint.strategy=shuffle	A consulta de estratégia shuffle compartilha a carga de consulta em nós de cluster, onde cada nó processará uma partição dos dados. Consulte consulta aleatória

Devoluções

As linhas de entrada são organizadas em grupos com os mesmos valores das expressões by. Em seguida, as funções de agregação especificadas são calculadas sobre cada grupo, produzindo uma linha para cada grupo. O resultado contém as by colunas e também pelo menos uma coluna para cada agregado calculado. (Algumas funções de agregação retornam várias colunas.)

O resultado tem tantas linhas quantas as combinações distintas de valores de by (que podem ser zero). Se não houver chaves de grupo fornecidas, o resultado terá um único registro.

Para resumir sobre intervalos de valores numéricos, use bin() para reduzir intervalos para valores discretos.

Observação

• Embora você possa fornecer expressões arbitrárias para as expressões de agregação e agrupamento, é mais eficiente usar nomes de colunas simples ou aplicábin() a uma coluna numérica.
• Os compartimentos automáticos por hora para colunas datetime não são mais suportados. Em vez disso, use a vinculação explícita. Por exemplo, summarize by bin(timestamp, 1h).

Valores padrão de agregações

A tabela a seguir resume os valores padrão das agregações:

Operador	Valor padrão
count(), countif(), dcount(), dcountif(), count_distinct(), sum(), sumif(), variance(), varianceif(), stdev(), stdevif()	0
make_bag(), make_bag_if(), make_list(), make_list_if(), make_set(), make_set_if()	matriz dinâmica vazia ([])
Todos os outros	nulo

Observação

Ao aplicar essas agregações a entidades que incluem valores nulos, os valores nulos são ignorados e não são considerados no cálculo. Para obter exemplos, consulte Agrega valores padrão.

Exemplos

O exemplo nesta seção mostra como usar a sintaxe para ajudá-lo a começar.

Os exemplos neste artigo usam tabelas disponíveis publicamente, como a tabela StormEvents na análise do tempo dados de exemplo.

Combinação única

A consulta a seguir determina quais combinações exclusivas de State e EventType existem para tempestades que resultaram em ferimentos diretos. Não há funções de agregação, apenas teclas agrupadas. A saída mostrará apenas as colunas para esses resultados.

StormEvents
| where InjuriesDirect > 0
| summarize by State, EventType

Output

A tabela a seguir mostra apenas as primeiras 5 linhas. Para ver a saída completa, execute a consulta.

Estado	Tipo de Evento
TEXAS	Vento Trovoada
TEXAS	Inundação repentina
TEXAS	Tempo de inverno
TEXAS	Vento forte
TEXAS	Inundação
...	...

Carimbo de data/hora mínimo e máximo

Encontra o mínimo e o máximo de tempestades fortes no Havaí. Não há cláusula de agrupamento por, portanto, há apenas uma linha na saída.

StormEvents
| where State == "HAWAII" and EventType == "Heavy Rain"
| project Duration = EndTime - StartTime
| summarize Min = min(Duration), Max = max(Duration)

Output

Min	Máximo
01:08:00	11:55:00

Contagem distinta

A consulta a seguir calcula o número de tipos de eventos de tempestade exclusivos para cada estado e classifica os resultados pelo número de tipos de tempestade exclusivos:

Executar a consulta

StormEvents
| summarize TypesOfStorms=dcount(EventType) by State
| sort by TypesOfStorms

Output

A tabela a seguir mostra apenas as primeiras 5 linhas. Para ver a saída completa, execute a consulta.

Estado	TiposdeTempestades
TEXAS	27
CALIFÓRNIA	26
PENSILVÂNIA	25
GEÓRGIA	24
ILLINOIS	23
...	...

Histograma

O exemplo a seguir calcula um histograma tipos de evento de tempestade que tiveram tempestades durando mais de 1 dia. Como Duration tem muitos valores, use bin() para agrupar seus valores em intervalos de 1 dia.

Executar a consulta

StormEvents
| project EventType, Duration = EndTime - StartTime
| where Duration > 1d
| summarize EventCount=count() by EventType, Length=bin(Duration, 1d)
| sort by Length

Output

Tipo de Evento	Comprimento	EventCount
Seca	30.00:00:00	1646
Incêndio florestal	30.00:00:00	11
Calor	30.00:00:00	14
Inundação	30.00:00:00	20
Chuva forte	29.00:00:00	42
...	...	...

Agrega valores padrão

Quando a entrada de summarize operador tem pelo menos uma chave agrupada vazia, seu resultado também está vazio.

Quando a entrada de summarize operador não tem uma chave agrupada vazia, o resultado são os valores padrão das agregações usadas no summarize Para obter mais informações, consulte Valores padrão de agregações.

Executar a consulta

datatable(x:long)[]
| summarize any_x=take_any(x), arg_max_x=arg_max(x, *), arg_min_x=arg_min(x, *), avg(x), buildschema(todynamic(tostring(x))), max(x), min(x), percentile(x, 55), hll(x) ,stdev(x), sum(x), sumif(x, x > 0), tdigest(x), variance(x)

Output

any_x	arg_max_x	arg_min_x	avg_x	schema_x	max_x	min_x	percentile_x_55	hll_x	stdev_x	sum_x	sumif_x	tdigest_x	variance_x
			NaN						0	0	0		0

O resultado de avg_x(x) é NaN devido à divisão por 0.

Executar a consulta

datatable(x:long)[]
| summarize  count(x), countif(x > 0) , dcount(x), dcountif(x, x > 0)

Output

count_x	countif_	dcount_x	dcountif_x
0	0	0	0

Executar a consulta

datatable(x:long)[]
| summarize  make_set(x), make_list(x)

Output

set_x	list_x
[]	[]

A média agregada soma todos os não-nulos e conta apenas aqueles que participaram do cálculo (não levará em conta os nulos).

Executar a consulta

range x from 1 to 4 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize sum(y), avg(y)

Output

sum_y	avg_y
15	5

A contagem regular contará nulos:

Executar a consulta

range x from 1 to 2 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize count(y)

Output

count_y
2

Executar a consulta

range x from 1 to 2 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize make_set(y), make_set(y)

Output

set_y	set_y1
[5.0]	[5.0]