Noções básicas de linguagem de consulta
As organizações geralmente coletam uma ampla gama de dados sobre recursos de TI e usuários. Consultar dados é uma ferramenta poderosa para trabalhar e agir sobre os dados que você coleta.
Aqui, você aprenderá sobre o que é uma consulta e o que pode fazer usando o KQL.
O que é uma consulta?
Uma consulta é uma solicitação de informações de uma fonte de dados, como um banco de dados ou tabela. Uma consulta simples pode retornar:
- Informações sobre um usuário de uma tabela de usuários registrados.
- Todas as informações em uma tabela específica.
- Todas as informações registradas por um computador específico em um determinado momento.
Uma linguagem de consulta permite definir como apresentar os dados retornados pela consulta. Por exemplo, você pode especificar a ordem de classificação dos resultados, o intervalo de linhas a serem retornadas, se linhas duplicadas devem ser retornadas e se os dados devem ser exibidos em um gráfico.
O que é uma linguagem de consulta?
Há várias maneiras de retornar dados de um banco de dados, incluindo:
- Selecionar parâmetros de pesquisa a partir de um menu.
- Escolher os campos e valores que definem a consulta através de uma interface de utilizador.
- Usando uma linguagem de consulta para solicitar informações de um banco de dados em uma chamada de API ou por meio de uma interface de usuário. Usar uma linguagem de consulta é a maneira mais complexa de consultar dados, mas também é a mais flexível.
Uma linguagem de consulta consiste em um conjunto de palavras-chave, operadores e regras de sintaxe para escrever instruções que retornam dados de um banco de dados.
Há muitas linguagens de consulta e cada uma tem sua própria sintaxe, recursos e pontos fortes. As linguagens de consulta comuns incluem:
- SQL (Structured Query Language): uma linguagem padrão para armazenar, manipular e recuperar dados em bancos de dados.
- XQuery: Uma linguagem de consulta para dados XML.
Porquê usar o KQL?
O KQL foi desenvolvido como parte do Azure Data Explorer, uma plataforma de análise de big data para análise quase em tempo real de grandes volumes de dados transmitidos de várias fontes. Ao garantir a confiabilidade, o desempenho e a segurança de serviços e recursos, o Azure Data Explorer e o KQL formam a base perfeita para serviços que exigem monitoramento e análise quase em tempo real.
Em uma unidade posterior neste módulo, daremos uma olhada rápida nos serviços do Azure que aplicam a capacidade do KQL de analisar rapidamente grandes volumes de dados variados.
Em comparação com o SQL, o KQL é mais conciso e melhor otimizado para consultas ad-hoc e exploração de dados.
O que pode fazer com o KQL?
Todos os serviços da Microsoft que usam clusters do Azure Data Explorer fornecem um conjunto de ferramentas de análise de dados prontas para uso que não exigem conhecimento de KQL, mas um pouco de conhecimento de KQL permite que você faça muito mais. Por exemplo, pode:
- Investigar ou analisar: use o KQL para solucionar problemas ou obter informações específicas.
- Defina seus próprios alertas: dispare um alerta com base na lógica que você define usando o KQL.
- Criar visualizações personalizadas: crie painéis e pastas de trabalho que visualizem os resultados das consultas KQL.
- Transformar dados: transforme dados antes de armazená-los ou apresentá-los. Por exemplo, você pode usar o KQL para converter dados de um formato para outro. Alguns serviços permitem que você use o KQL para filtrar dados de uma fonte de dados para economizar custos na ingestão e armazenamento de dados que você não precisa.