Динамический тип данных

Переключайте службы с помощью раскрывающегося списка Версия. Дополнительные сведения о навигации.
Область применения: ✅ Microsoft Fabric ✅ Azure Data Explorer ✅ Azure Monitor ✅ Microsoft Sentinel

Скалярный dynamic тип данных может быть любым из следующих значений:

• Массив значений dynamic, содержащих ноль или более значений с индексацией с нуля.
• Контейнер свойств, который сопоставляет уникальные значения string со значениями dynamic. Контейнер свойств может не содержать или содержать сопоставления (называемые "слотами"), индексируемые по уникальным значениям string. Слоты при этом не упорядочены.
• Значение любого из примитивных скалярных типов данных: bool, datetime, guid, int, long, real, string и timespan.
• NULL. Дополнительные сведения см. в разделе "Значения NULL".

Динамические литералы

Чтобы указать dynamic литерал, используйте один из следующих вариантов синтаксиса:

Дополнительные сведения о соглашениях синтаксиса.

Методы доступа к динамическим объектам

Чтобы создать нижний индекс словаря, используйте точечную нотацию (dict.key) или скобочную нотацию (dict["key"]). Если нижний индекс является строковой константой, оба параметра являются эквивалентными.

В приведенных ниже примерах dict и arr являются столбцами динамического типа:

При доступе к подчиненному объекту значения dynamic выдается другое значение dynamic, даже если подчиненный объект имеет другой базовый тип. Используйте функцию gettype, чтобы найти фактический базовый тип значения, и любую указанную ниже функцию приведения, чтобы привести его к фактическому типу.

Приведение динамических объектов

После создания нижнего индекса динамического объекта необходимо привести значение к простому типу.

Функции приведения:

• tolong()
• todouble()
• todatetime()
• totimespan()
• tostring()
• toguid()
• parse_json()

Создание динамических объектов

Существует несколько функций, которые позволяют создавать новые объекты dynamic:

• bag_pack() создает контейнер свойств из пар name/value.
• pack_array() создает массив из списка значений (может быть списком столбцов, для каждой строки он создаст массив из указанных столбцов).
• range() создает массив с арифметическими последовательностями чисел.
• zip() объединяет "параллельные" значения из двух массивов в один массив.
• repeat() создает массив с повторяющимся значением.

Кроме того, существует несколько функций агрегирования, которые создают массивы dynamic для хранения статистических значений:

• buildschema() возвращает статистическую схему для нескольких значений dynamic.
• make_bag() возвращает контейнер свойств динамических значений в группе.
• make_bag_if() возвращает контейнер свойств динамических значений в группе (с предикатом).
• make_list() возвращает массив, содержащий все значения, в последовательности.
• make_list_if() возвращает массив, содержащий все значения, в последовательности (с предикатом).
• make_list_with_nulls() возвращает массив, содержащий все значения, в последовательности (в том числе значения NULL).
• make_set() возвращает массив, содержащий все уникальные значения.
• make_set_if() возвращает массив, содержащий все уникальные значения (с предикатом).

Операторы и функции для динамических типов

Полный список скалярных функций для динамических типов и массивов см. в этом разделе.

Индексирование динамических данных

Каждое поле индексируется во время приема данных. Областью индекса является один сегмент данных.

Чтобы индексировать динамические столбцы, процесс приема перечисляет все "атомарные" элементы в динамическом значении (имена свойств, значения, элементы массива) и перенаправляет их в построителе индексов. В противном случае динамические поля имеют тот же инвертированные индекс терминов, что и строковые поля.

Примеры

Динамическая сумка свойств

Следующий запрос создает динамический контейнер свойств.

print o=dynamic({"a":123, "b":"hello", "c":[1,2,3], "d":{}})
| extend a=o.a, b=o.b, c=o.c, d=o.d

Для удобства литералы dynamic, отображаемые в самом тексте запроса, могут также включать другие литералы Kusto с типами: datetime, timespan, real, long, guid, bool и dynamic. Это расширение для JSON недоступно при синтаксическом анализе строк (например, при использовании функции parse_json или при приеме данных), но позволяет выполнять следующие действия:

print d=dynamic({"a": datetime(1970-05-11)})

Чтобы преобразовать значение string, соответствующее правилам кодировки JSON, в значение dynamic, используйте функцию parse_json. Например:

• parse_json('[43, 21, 65]') — массив чисел;
• parse_json('{"name":"Alan", "age":21, "address":{"street":432,"postcode":"JLK32P"}}') — словарь.
• parse_json('21') — одно значение динамического типа, содержащее число;
• parse_json('"21"') — одно значение динамического типа, содержащее строку.
• parse_json('{"a":123, "b":"hello", "c":[1,2,3], "d":{}}') — дает то же значение, что и o в приведенном выше примере.

Прием данных в динамические столбцы

В следующем примере показано, как определить таблицу, содержащую dynamic столбец (а также datetime столбец), а затем получить в нее одну запись. В нем также показано, как кодировать строки JSON в CSV-файлах.

// dynamic is just like any other type:
.create table Logs (Timestamp:datetime, Trace:dynamic)

// Everything between the "[" and "]" is parsed as a CSV line would be:
// 1. Since the JSON string includes double-quotes and commas (two characters
//    that have a special meaning in CSV), we must CSV-quote the entire second field.
// 2. CSV-quoting means adding double-quotes (") at the immediate beginning and end
//    of the field (no spaces allowed before the first double-quote or after the second
//    double-quote!)
// 3. CSV-quoting also means doubling-up every instance of a double-quotes within
//    the contents.

.ingest inline into table Logs
  [2015-01-01,"{""EventType"":""Demo"", ""EventValue"":""Double-quote love!""}"]

Выходные данные

Связанный контент

• Пример запроса с помощью динамических объектов и методов доступа к объектам см. в разделе "Сопоставление значений" из одного набора в другой.