Поделиться через


next()

Область применения: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data ExplorerAzure MonitorMicrosoft Sentinel

Возвращает значение столбца в строке, которая находится в некотором смещение после текущей строки в сериализованном наборе строк.

Синтаксис

next(столбец [ смещение, default_value ] ,)

Дополнительные сведения о соглашениях синтаксиса.

Параметры

Имя (название) Type Обязательно Описание
column string ✔️ Столбец, из которого нужно получить значения.
offset int Количество строк для перемещения из текущей строки. По умолчанию 1.
default_value скаляр Значение по умолчанию, если в следующей строке нет значения. Если значение по умолчанию не указано, null используется.

Примеры

Фильтрация данных на основе сравнения смежных строк

Следующий запрос возвращает строки, показывающие разрывы дольше четверти секунды между вызовами sensor-9.

TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', next(Timestamp, 1), Timestamp)
| where timeDiffInMilliseconds > 250

Выходные данные

Метка времени SensorName Значение PublisherId MachineId TimeDiff
2022-04-13T00:58:53.048506Z датчик-9 0.39217481975439894 fdbd39ab-82ac-4ca0-99ed-2f83daf3f9bb M100 251
2022-04-13T01:07:09.63713Z датчик-9 0.46645392778288297 e3ed081e-501b-4d59-8e60-8524633d9131 M100 313
2022-04-13T01:07:10.858267Z датчик-9 0.693091598493419 278ca033-2b5e-4f2c-b493-00319b275aea M100 254
2022-04-13T01:07:11.203834Z датчик-9 0.52415808840249778 4ea27181-392d-4947-b811-ad5af02a54bb M100 331
2022-04-13T01:07:14.431908Z датчик-9 0.35430645405452 0af415c2-59dc-4a50-89c3-9a18ae5d621f M100 268
... ... ... ... ... ...

Выполнение агрегирования на основе сравнения смежных строк

Следующий запрос вычисляет среднее различие времени в миллисекундах между вызовами sensor-9.

TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', next(Timestamp, 1), Timestamp)
| summarize avg(timeDiffInMilliseconds)

Выходные данные

avg_timeDiffInMilliseconds
30.726900061254298

Расширение строки с данными из следующей строки

В следующем запросе в рамках сериализации, выполненной с помощью оператора сериализации, новый столбец next_session_type добавляется с данными из следующей строки.

ConferenceSessions
| where conference == 'Build 2019'
| serialize next_session_type = next(session_type)
| project time_and_duration, session_title, session_type, next_session_type

Выходные данные

time_and_duration session_title session_type next_session_type
Мон, 6 мая, 8:30-10:00 утра Ключевое представление - Сатя Наделла Основное занятие Сеанс экспоненциального сеанса
Мон, 6 мая, 1:20-1:40 вечера Azure Data Explorer: расширенный анализ временных рядов Сеанс экспоненциального сеанса Прорыва
Мон, 6 мая, 2:00-3:00 вечера Платформа данных Azure — powering Modern Applications and Cloud Scale Analytics at Petabyte Scale Прорыва Сеанс экспоненциального сеанса
Мон, 6 мая, 4:00-4:20 вечера Как BASF использует службы данных Azure Сеанс экспоненциального сеанса Сеанс экспоненциального сеанса
Мон, 6 мая, 6:50 - 7:10 вечера Azure Data Explorer: эксплуатация моделей машинного обучения Сеанс экспоненциального сеанса Сеанс экспоненциального сеанса
... ... ... ...