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|---|---|---|
Diffusez des données depuis le cloud
confluent Kafka avec Azure Stream
Analytics
Article • 09/12/2023
Cet article explique comment connecter votre travail Azure Stream Analytics directement
au cloud confluent Kafka en tant qu'entrée.
Vous disposez d’un cluster Kafka cloud confluent.
Vous disposez d'un fichier de clé AP... | [
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1. Cliquez sur l'onglet Identité managée sous Configurer.
2. Sélectionnez Changer d'identité et sélectionnez l'identité à utiliser avec la tâche :
identité affectée par le système ou identité affectée par l'utilisateur.
3. Pour l'identité affectée par l'utilisateur, sélectionnez l'abonnement dans lequel se
trouve votre... | [
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Azure Stream Analytics s'intègre parfaitement à Azure Key Vault pour accéder aux
secrets stockés nécessaires à l'authentification et au chiffrement. Votre tâche Azure
Stream Analytics se connecte à votre coffre de clés Azure à l'aide d'une identité
managée afin de garantir une connexion sécurisée et d'éviter l'exfiltra... | [
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Vérifiez qu’Azure CLI est configuré et installé localement avec PowerShell. Vous pouvez
consulter cette page pour obtenir des conseils sur la configuration d’Azure CLI : Prise en
main d’Azure CLI
Se connecter à l'interface Azure CLI :
PowerShell
Connectez-vous à votre abonnement contenant votre coffre de clés :
PowerSh... | [
-0.009347198531031609,
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Pour que votre travail Azure Stream Analytics lise le secret dans votre coffre de clés, le
travail doit avoir l’autorisation d’accéder au coffre de clés. Procédez comme suit pour
accorder des autorisations spéciales à votre travail Stream Analytics :
1. Dans votre coffre de clés, sélectionnez Contrôle d’accès (IAM).
2.... | [
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1. Dans votre tâche d'analyse de flux, sélectionnez Entrées sous Topologie de la
tâche
2. Sélectionnez Ajouter une entrée>Kafka pour ouvrir le panneau de configuration
de nouvelle entrée Kafka.
3. Utilisez la configuration suivante :
Nom de la
propriété
Description
Alias d’entrée
Un nom convivial utilisé dans les requê... | [
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Paramètre
Valeur
Nom d’utilisateur
Clé API Confluent Cloud
Mot de passe
secret de l'API cloud confluent
Nom du coffre de clés
nom du coffre-fort Azure Key avec le certificat téléchargé
Certificats de magasin de
confiance
nom du Key Vault Secret qui contient le certificat ISRG Root
X1
ﾉ
Expand table | [
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"total... |
Enregistrez votre configuration. Votre travail Azure Stream Analytics est validé à l’aide de
la configuration fournie. Une connexion réussie indique sur le portail si vos analyses de
flux peuvent se connecter à votre cluster Kafka.
Enregistrer la configuration et tester la connexion | [
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Le certificat téléchargé sur Key Vault doit être au format PEM.
La version minimale de kafka doit être la version 0.10.
Azure Stream Analytics ne prend pas en charge l'authentification sur le cloud
confluent à l'aide de l'authentification unique (SSO) OAuth ou SAML. Vous devez
utiliser la clé API via le protocole SASL_... | [
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Diffuser en streaming des données
d’Azure Stream Analytics vers Confluent
Cloud
Article • 18/11/2023
Cet article décrit comment connecter votre travail Azure Stream Analytics directement à
Confluent Cloud Kafka en tant que sortie.
Vous avez un cluster Confluent Cloud Kafka.
Vous avez un fichier de clé API pour votre cl... | [
0.033894576132297516,
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... | {
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1. Cliquez sur l'onglet Identité managée sous Configurer.
2. Sélectionnez Changer d'identité et sélectionnez l'identité à utiliser avec la tâche :
identité affectée par le système ou identité affectée par l'utilisateur.
3. Pour l'identité affectée par l'utilisateur, sélectionnez l'abonnement dans lequel se
trouve votre... | [
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Azure Stream Analytics s’intègre en toute transparence à Azure Key Vault pour accéder
aux secrets stockés nécessaires à l’authentification et au chiffrement lors de l’utilisation
de mTLS ou de protocoles de sécurité SASL_SSL. Votre tâche Azure Stream Analytics se
connecte à votre coffre de clés Azure à l'aide d'une ide... | [
-0.0049133989959955215,
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Vérifiez qu’Azure CLI est configuré et installé localement avec PowerShell. Vous pouvez
consulter cette page pour obtenir des conseils sur la configuration d’Azure CLI : Prise en
main d’Azure CLI
Se connecter à l'interface Azure CLI :
PowerShell
Connectez-vous à votre abonnement contenant votre coffre de clés :
PowerSh... | [
-0.0031127221882343292,
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Pour que votre travail Azure Stream Analytics lise le secret dans votre coffre de clés, le
travail doit avoir l’autorisation d’accéder au coffre de clés. Procédez comme suit pour
accorder des autorisations spéciales à votre travail Stream Analytics :
1. Dans votre coffre de clés, sélectionnez Contrôle d’accès (IAM).
2.... | [
0.019365837797522545,
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Nom de la propriété
Description
Adresses des serveurs
d’amorçage
Liste des paires hôte/port pour établir la connexion à votre cluster
Confluent Cloud Kafka. Exemple : pkc-
56d1g.eastus.azure.confluent.cloud:9092
Rubrique Kafka
Nom de votre rubrique Kafka dans votre cluster Confluent Cloud Kafka.
Protocole de sécurité
S... | [
-0.01613578200340271,
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0.039... | {
"azure_component": "other",
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"total... |
unique SAML (SSO). Azure Stream Analytics ne prend pas
en charge l'authentification à l'aide d'OAuth ou de l'authentification unique SAML
(SSO). Vous pouvez vous connecter à Confluent Cloud en utilisant une clé d'API qui
a un accès au niveau du sujet via le protocole de sécurité SASL_SSL. Pour vous
authentifier auprès ... | [
0.027037490159273148,
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-0.07419994473457336,
-0.09465684741735458,
0.023... | {
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Enregistrez votre configuration. Votre travail Azure Stream Analytics est validé avec la
configuration fournie. Une connexion de test réussie s’affiche dans le portail si votre
Enregistrer la configuration et tester la connexion | [
0.02340979501605034,
-0.024421779438853264,
-0.00878234300762415,
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0.04598443955183029,
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travail Stream Analytics peut se connecter à votre cluster Kafka.
Le certificat que vous chargez dans le coffre de clés doit être au format PEM.
La version minimale de Kafka doit être Kafka version 0.10.
Azure Stream Analytics ne prend pas en charge l’authentification auprès de
Confluent Cloud avec OAuth ou l’authentif... | [
0.026271026581525803,
-0.018939504399895668,
-0.02617247775197029,
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0.017324618995189667,
0.03780345991253853,
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Informations de référence sur le langage de
requête Azure Stream Analytics
&Eventstream
10/07/2025
Azure Stream Analytics offre un langage de requête SQL pour effectuer des transformations et
des calculs sur des flux d’événements.
Ce document décrit la syntaxe, l’utilisation et les meilleures pratiques pour le langage ... | [
0.013262040913105011,
-0.010422976687550545,
0.008101051673293114,
0.0015314231859520078,
0.062304895371198654,
0.0029123246204108,
0.0325494147837162,
0.054222870618104935,
-0.03282928094267845,
-0.07209274917840958,
-0.013669048435986042,
-0.035359565168619156,
-0.08800102025270462,
0.01... | {
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notre système représente un point dans le temps. Cet horodatage peut être une heure
d’application que l’utilisateur peut spécifier dans la requête ou le système peut affecter en
fonction de l’heure d’arrivée. L’heure d’arrivée a des significations différentes en fonction des
sources d’entrée. Pour les événements d’Azur... | [
-0.012123683467507362,
0.007631158921867609,
-0.005496128927916288,
0.005857046693563461,
0.06850489974021912,
0.0105138523504138,
0.0043221269734203815,
0.04864932596683502,
-0.0484495535492897,
-0.0679197609424591,
-0.0031665100250393152,
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0.015... | {
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capturer ou analyser des données. Si l’utilisateur souhaite utiliser une heure d’application, il
peut le faire à l’aide du mot clé TIMESTAMP BY . Dans le scénario ci-dessus, il s’agit de l’entrée
du véhicule à la cabine de péage. Il est essentiel d’identifier le « timestamp » dans le flux de
données entrant, il est imp... | [
-0.006376402918249369,
0.013415472581982613,
0.002482836367562413,
-0.007589495740830898,
0.04625415802001953,
0.01394745334982872,
0.006568212527781725,
0.05134392902255058,
-0.03135644271969795,
-0.06828023493289948,
0.02189774625003338,
-0.05593935027718544,
-0.06644224375486374,
-0.003... | {
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noms de champs d’un travail créé à l’aide du niveau de compatibilité 1.0 sont modifiés en
minuscules (sans respect de la casse) lors du traitement par le moteur Azure Stream Analytics.
Pour les formats d’entrée qui prennent en charge le schéma sensible à la casse, par exemple
JSON, vous pouvez construire des événements... | [
-0.01648225449025631,
0.0039741829968988895,
0.0018177441088482738,
0.006933997385203838,
0.047232937067747116,
0.024090321734547615,
0.012802737765014172,
0.03345601633191109,
-0.04212256520986557,
-0.05078687146306038,
0.009250299073755741,
0.002103074686601758,
-0.07671502977609634,
0.0... | {
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"tota... |
Reportez-vous aux rubriques suivantes pour obtenir des conseils sur l’utilisation du langage de
requête Stream Analytics.
Fonctions intégrées
Types de données
Éléments du langage de requête
Gestion du temps
Fenêtrage
Stream Analytics REST API
Dans cette section
Voir aussi | [
-0.007868603803217411,
-0.0493135079741478,
0.005199362989515066,
0.006250199396163225,
0.030881470069289207,
0.038099586963653564,
0.03569485992193222,
0.052352577447891235,
-0.06652242690324783,
-0.028330422937870026,
-0.023528387770056725,
-0.0028724034782499075,
-0.08157563954591751,
0... | {
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Fonctions intégrées
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Catégorie de fonction
Descriptif
Fonctions d’agrégation
Effectuent des opérations sur une collection de valeurs mais renvoient une
valeur de synthèse unique.
Fonctions analytiques
Retournent une valeur en fonction de contraintes définies.
Fonc... | [
0.02791893295943737,
-0.05766940489411354,
0.018008476123213768,
-0.026693131774663925,
0.04386075213551521,
0.0516706183552742,
0.009919662028551102,
0.03891952708363533,
-0.036094728857278824,
-0.03821897506713867,
-0.003480384359136224,
-0.04845458269119263,
-0.06708730757236481,
0.0185... | {
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Catégorie de
fonction
Descriptif
Fonctions de date et
d’heure
Ces fonctions vous permettent d’effectuer des opérations sur les formats
DateHeure.
Fonctions
mathématiques
Représente les fonctions scalaires qui effectuent un calcul, généralement en
fonction des valeurs d’entrée fournies en tant qu’arguments et retournent... | [
-0.004247033502906561,
0.02166542410850525,
-0.02123660035431385,
-0.013639976270496845,
0.042111270129680634,
0.03726814314723015,
0.015317476354539394,
0.019948961213231087,
-0.02815704233944416,
-0.014035193249583244,
-0.012650640681385994,
0.011312762275338173,
-0.0603560209274292,
-0.... | {
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Fonctions d’agrégation
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Les fonctions d’agrégation effectuent un calcul sur un ensemble de valeurs et renvoient une
valeur unique. À l’exception de la fonction COUNT, les fonctions d’agrégation ignorent les
valeurs Null. Les fonctions d’agrégation sont fréquemment... | [
0.01013711467385292,
-0.0323895700275898,
0.016204742714762688,
-0.025780200958251953,
0.033192358911037445,
0.02781197987496853,
0.013644469901919365,
0.012698981910943985,
-0.03244804963469505,
-0.023696914315223694,
-0.014004350639879704,
-0.02989356592297554,
-0.08055415749549866,
0.03... | {
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Fonctions mathématiques
Fonctions d’enregistrement
Fonctions de chaîne | [
-0.02057972364127636,
0.03623981028795242,
0.00788052100688219,
-0.018505068495869637,
0.026328835636377335,
0.05637218803167343,
0.015042283572256565,
0.0101496372371912,
-0.009438635781407356,
-0.025286590680480003,
0.011875277385115623,
0.0070810625329613686,
-0.04035213217139244,
-0.00... | {
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"tota... |
AVG
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne la moyenne des valeurs d’un groupe. Les valeurs NULL sont ignorées.
SQL
expression
Expression de la catégorie de type de données numérique exacte ou approximative. AVG peut
être utilisé avec des colonnes bigintes et flottantes. Les fonctions d’agréga... | [
0.005317804403603077,
-0.001664326642639935,
0.05085217207670212,
-0.04312333092093468,
0.025648998096585274,
0.02790091559290886,
0.0653667226433754,
0.027995381504297256,
-0.048878952860832214,
-0.036259546875953674,
-0.03452787175774574,
-0.0882163941860199,
-0.06669820100069046,
0.0061... | {
"azure_component": "other",
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"tota... |
CLAUSE GROUP BY
CLAUSE OVER
SELECT System.Timestamp() AS OutTime, TollId, AVG (Toll)
FROM Input TIMESTAMP BY EntryTime
GROUP BY TollId, TumblingWindow(minute,3)
Voir aussi | [
-0.024550074711441994,
0.005567983258515596,
0.035811275243759155,
-0.02290542609989643,
0.04968076944351196,
-0.0154458899050951,
0.049400486052036285,
-0.004876360297203064,
-0.0034766511525958776,
-0.030995748937129974,
-0.006742408499121666,
-0.0014925877330824733,
-0.03999915346503258,
... | {
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"tota... |
COMPTER
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne le nombre d'éléments figurant dans un groupe. COUNT retourne toujours une valeur
de type de données bigint.
SQL
TOUT
Applique la fonction d'agrégation à toutes les valeurs. ALL est l'argument par défaut.
DISTINCT
Spécifie que COUNT retourne le no... | [
-0.02304460108280182,
-0.04031248390674591,
0.02523210272192955,
-0.049065329134464264,
0.0012952692341059446,
0.05343357473611832,
0.025535061955451965,
0.0354694165289402,
-0.03993174433708191,
-0.040562231093645096,
-0.03773282468318939,
-0.04264051467180252,
-0.047269485890865326,
0.02... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"tota... |
OVER ([<CLAUSE LIMIT DURATION de clause>>< PARTITION BY [<clause> WHEN]]
Détermine le groupe de lignes sur lequel COUNT est appliqué. La clause PARTITION BY spécifie
que les lignes avec la même clé de partition seront regroupées. La clause LIMIT DURATION
spécifie la quantité d’historique incluse dans le groupe. La clau... | [
-0.04370274394750595,
-0.005357838235795498,
0.013514582067728043,
-0.05882973596453667,
0.026043115183711052,
-0.01674446277320385,
0.05422293394804001,
0.03301899880170822,
-0.04534868523478508,
-0.02884618379175663,
-0.05418802425265312,
-0.024845892563462257,
-0.04061012715101242,
0.00... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1337",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Recueillir
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne un tableau avec toutes les valeurs d’enregistrement de la fenêtre.
SQL
Collect prend une expression scalaire facultative qui vous permet de spécifier une projection
sur les événements collectés. Sans le paramètre, les enregistrements d’événeme... | [
0.012204435653984547,
-0.00890476256608963,
0.04128778353333473,
-0.05705713480710983,
0.04151748865842819,
0.02517162263393402,
-0.012096800841391087,
0.04041995108127594,
-0.049759626388549805,
-0.03403790667653084,
-0.001329686725512147,
-0.035841941833496094,
-0.03893048316240311,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1578,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1338",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Collectez les sommes des a champs et b des événements d’entrée dans une fenêtre de 10
secondes.
SQL
SELECT Collect() AS allEvents
FROM Input
GROUP BY Tumbling(second, 10)
SELECT Collect(a + b) AS allab
FROM Input
GROUP BY Tumbling(second,10) | [
-0.023348256945610046,
0.007248689420521259,
0.02654365263879299,
-0.04680728539824486,
0.023096885532140732,
0.02997535467147827,
0.0012469716602936387,
0.02870573289692402,
-0.04748107120394707,
-0.018176104873418808,
-0.019314954057335854,
-0.012188500724732876,
-0.02390287071466446,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1579,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1339",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
CollectTOP
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne un tableau d’enregistrements classés, où le classement définit la position de
classement de l’événement dans la fenêtre en fonction de l’ordre spécifié. L’ordre/classement
est basé sur les colonnes d’événements et peut être spécifié dans la cl... | [
-0.024712957441806793,
-0.032030973583459854,
0.024967804551124573,
-0.0402412936091423,
0.023693982511758804,
-0.018530208617448807,
-0.005777813494205475,
0.035528045147657394,
-0.05608668923377991,
-0.03431950509548187,
-0.039821404963731766,
-0.04812396317720413,
-0.0433582179248333,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1580,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1340",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
une condition booléenne pour que les lignes soient incluses dans le groupe. Pour plus
d’informations sur l’utilisation, consultez la clause OVER .
Tableau d’enregistrements de type { « rank » : bigint, « value » : <projected_type> }, où
<projected_type> est le type du <scalar_expression> ou un enregistrement si aucune... | [
-0.039312198758125305,
0.022924382239580154,
0.034914530813694,
-0.0397866889834404,
0.02283295802772045,
0.0036659762263298035,
0.04221989959478378,
0.013541940599679947,
-0.05072129890322685,
-0.03282492235302925,
-0.00681433966383338,
-0.027204614132642746,
-0.07262791693210602,
0.03468... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1581,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1341",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
SQL
SELECT
value1,
CollectTop(2, x + y) OVER (ORDER BY value2 ASC, value3 DESC) as top1
FROM testinput timestamp by time
GROUP BY TumblingWindow(second, 5), value1 | [
-0.017098840326070786,
0.010862288065254688,
0.025326671078801155,
0.008447092957794666,
0.05147107318043709,
0.012953291647136211,
0.004293599631637335,
0.014533632434904575,
0.016355471685528755,
-0.05382286012172699,
-0.004332561045885086,
-0.018785271793603897,
-0.040451083332300186,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1582,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1342",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
MAX
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne la valeur maximale dans l’expression.
SQL
expression
Est une constante, un nom de colonne ou une fonction et toute combinaison d’opérateurs
arithmétiques. Les fonctions d'agrégation et les sous-requêtes ne sont pas autorisées.
MAX peut être utilisé a... | [
-0.010859026573598385,
-0.001009203027933836,
0.025112129747867584,
-0.04181969165802002,
0.04555262252688408,
0.01788112334907055,
0.05758281797170639,
0.040517356246709824,
-0.012452803552150726,
-0.03887505829334259,
-0.028934022411704063,
-0.049881547689437866,
-0.025178059935569763,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1583,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1343",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Retourne une valeur identique à l’expression.
Avec la syntaxe d’agrégation, nous allons réduire le nombre de lignes. Ici, nous sélectionnons le
tarif maximal à chaque péage toutes les heures :
SQL
Avec la syntaxe d’analyse, nous maintenons la cardinalité d’entrée. Ici pour chaque véhicule
passant par le péage, nous com... | [
-0.039071209728717804,
0.043272167444229126,
0.01815701276063919,
-0.013290638104081154,
0.025459883734583855,
0.013288279995322227,
0.03232869505882263,
0.03988879919052124,
0.020867174491286278,
-0.05920635163784027,
0.002509877784177661,
-0.009390011429786682,
-0.05016319826245308,
0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1584,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1344",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
MINI
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne la valeur minimale dans l’expression.
SQL
expression
Est une constante, un nom de colonne ou une fonction et toute combinaison d’opérateurs
arithmétiques. Les fonctions d'agrégation et les sous-requêtes ne sont pas autorisées.
Min peut être utilisé ... | [
-0.006712857633829117,
0.009645053185522556,
0.03827787563204765,
-0.037702396512031555,
0.0408041775226593,
0.038856592029333115,
0.0485985204577446,
0.03719547763466835,
-0.025649797171354294,
-0.03157282993197441,
-0.03468123450875282,
-0.03178315609693527,
-0.024617115035653114,
0.0209... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1585,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1345",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Retourne une valeur identique à l’expression.
Avec la syntaxe d’agrégation, nous allons réduire le nombre de lignes. Ici, nous sélectionnons le
tarif minimal à chaque péage toutes les heures :
SQL
Avec la syntaxe d’analyse, nous maintenons la cardinalité d’entrée. Ici pour chaque véhicule
passant par le péage, nous com... | [
-0.038230545818805695,
0.04572030156850815,
0.025946766138076782,
-0.01162819005548954,
0.021648181602358818,
0.022639881819486618,
0.033203501254320145,
0.039978962391614914,
0.01248325314372778,
-0.05477793887257576,
0.001038560876622796,
-0.0027386373840272427,
-0.050528865307569504,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1586,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1346",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Percentile_Cont
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Calcule un centile en fonction d’une distribution continue de l’ensemble du jeu de données. Le
résultat est interpolé et peut ne pas être égal à l’une des valeurs spécifiques du jeu d’entrée.
SQL
numeric_literal
Percentile à calculer. La valeur do... | [
0.01033184863626957,
-0.048048075288534164,
-0.01610533334314823,
-0.0007007650565356016,
0.04388287663459778,
0.03100011497735977,
0.014593658968806267,
0.011511335149407387,
-0.038375090807676315,
-0.017155183479189873,
-0.053387146443128586,
-0.06157156452536583,
-0.0403706319630146,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1587,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1347",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Exemple d’entrée :
Régions
Disponibilité du service
Un
0.98
B
0.93
C
0.78
D
0.99
E
0.89
Exemple de sortie :
0.988
SELECT PERCENTILE_CONT(0.95) OVER (ORDER BY serviceAvailability)
FROM testInput
GROUP BY SlidingWindow(hours, 1)
ﾉ
Agrandir le tableau | [
-0.04593507573008537,
-0.03198744356632233,
0.011332389898598194,
0.01143121812492609,
0.05589887499809265,
0.0362049862742424,
0.033942125737667084,
-0.005807740613818169,
-0.025347478687763214,
-0.04690570756793022,
-0.03228037431836128,
-0.028294052928686142,
-0.03317173570394516,
0.023... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1588,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1348",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Percentile_Disc
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Calcule un centile en fonction de l’ensemble du jeu de données. Pour une valeur de centile
donnée P, PERCENTILE_DISC trie les valeurs de l’expression dans la clause ORDER BY et
retourne la valeur dans la plus petite distance cumulative supérieure ... | [
-0.022551311179995537,
-0.029879122972488403,
-0.02368748001754284,
0.0030039639677852392,
0.043415918946266174,
0.03960219398140907,
0.008512106724083424,
-0.0063385264948010445,
-0.031025569885969162,
-0.02587934583425522,
-0.04547230154275894,
-0.03945304453372955,
-0.04390856623649597,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1589,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1349",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
Exemple d’entrée :
Régions
Disponibilité du service
Un
0.98
B
0.93
C
0.78
D
0.99
E
0.89
Exemple de sortie :
0.99
SELECT PERCENTILE_DISC(0.95) OVER (ORDER BY serviceAvailability)
FROM testInput
GROUP BY SlidingWindow(hours, 1)
ﾉ
Agrandir le tableau | [
-0.05734345316886902,
-0.016070643439888954,
0.013841221109032631,
0.02071012370288372,
0.050011564046144485,
0.011801274493336678,
0.029256222769618034,
-0.0008110516937449574,
-0.01252780668437481,
-0.05266740545630455,
-0.03856256231665611,
-0.022696204483509064,
-0.03663602098822594,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1590,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1350",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
STDEV
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne l'écart type statistique de toutes les valeurs d'un groupe. Les valeurs NULL sont
ignorées.
SQL
expression
Expression de la catégorie de type de données numérique exacte ou approximative. STDEV
peut être utilisé avec des colonnes bigintes et flotta... | [
0.025032414123415947,
0.012159029021859169,
0.020931590348482132,
0.02796497568488121,
0.005508036818355322,
0.07183674722909927,
0.03203742206096649,
0.05474844574928284,
-0.014966507442295551,
-0.0632464811205864,
-0.02026749588549137,
-0.06437864154577255,
-0.05846216157078743,
0.013200... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1591,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1351",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
STDEVP
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne l’écart type statistique de la population pour toutes les valeurs d’un groupe. Les
valeurs NULL sont ignorées.
SQL
expression
Expression de la catégorie de type de données numérique exacte ou approximative. STDEVP
peut être utilisé avec des colonn... | [
0.01374143734574318,
-0.002673184033483267,
0.003713276470080018,
0.04791511967778206,
-0.0026168227195739746,
0.07645229250192642,
0.03149256482720375,
0.046546194702386856,
-0.021007554605603218,
-0.07598293572664261,
-0.019926946610212326,
-0.06611889600753784,
-0.06260354816913605,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1592,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1352",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SOMME
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne la somme de toutes les valeurs de l’expression. SUM peut être utilisé uniquement
avec des colonnes numériques. Les valeurs NULL sont ignorées. Pour toutes les valeurs NULL, le
résultat est également NULL.
SQL
expression
Est une constante, une colon... | [
0.0025076705496758223,
-0.012707287445664406,
0.042437657713890076,
-0.03815174475312233,
0.03293671831488609,
0.03426388278603554,
0.04991946369409561,
0.03955632448196411,
-0.03963232412934303,
-0.03410005569458008,
-0.03845134750008583,
-0.041231829673051834,
-0.041709739714860916,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1593,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1353",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
CLAUSE GROUP BY
CLAUSE OVER
SELECT System.Timestamp() AS OutTime, TollId, SUM (Toll)
FROM Input TIMESTAMP BY EntryTime
GROUP BY TollId, TumblingWindow(minute,3)
Voir aussi | [
-0.023278644308447838,
0.010838023386895657,
0.04355964809656143,
-0.024690939113497734,
0.05274680256843567,
-0.021332591772079468,
0.04931345954537392,
0.011928945779800415,
0.0005597653216682374,
-0.023421870544552803,
-0.005013881716877222,
0.015457788482308388,
-0.03464420884847641,
-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1594,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1354",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
TopOne
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne l’enregistrement de classement supérieur, où le classement définit la position de
classement de l’événement dans la fenêtre en fonction de l’ordre spécifié. L’ordre/classement
est basé sur les colonnes d’événements et peut être spécifié dans la cl... | [
-0.029144233092665672,
-0.002966475673019886,
0.024473994970321655,
-0.05265302211046219,
0.05060236528515816,
-0.013341067358851433,
0.03407836705446243,
0.025992807000875473,
-0.034394074231386185,
-0.012738004326820374,
-0.03560212254524231,
-0.03346007317304611,
-0.05417397990822792,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1595,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1355",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Valeur projetée par le <scalar_expression> paramètre ou valeur d’enregistrement si aucun
paramètre n’est fourni.
SQL
SQL
Types de retour
Exemples
SELECT
TopOne() OVER (ORDER BY value DESC) as topEvent
FROM input
GROUP BY Tumbling(second, 10)
SELECT
TopOne(x * y) OVER (ORDER BY value DESC) as top... | [
-0.04027354344725609,
0.03530614450573921,
0.020449426025152206,
-0.025425270199775696,
0.035375747829675674,
0.034526292234659195,
0.024708542972803116,
0.012880499474704266,
-0.03635403886437416,
-0.03002583235502243,
-0.014093135483562946,
-0.028398504480719566,
-0.035668496042490005,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1596,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1356",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
VAR
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne la variance statistique de toutes les valeurs d’un groupe. Les valeurs NULL sont
ignorées.
SQL
expression
Expression de la catégorie de type de données numérique exacte ou approximative. VAR peut
être utilisé avec des colonnes bigintes et flottantes.... | [
0.031228357926011086,
0.006048803683370352,
0.04190605878829956,
-0.014437451958656311,
0.017972201108932495,
0.05364270880818367,
0.056100089102983475,
0.054348174482584,
-0.016935700550675392,
-0.05565865710377693,
-0.00668118242174387,
-0.054548971354961395,
-0.06051569804549217,
0.0145... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1597,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1357",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Programme d'analyse de variance (VARP)
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne la variance statistique de la population pour toutes les valeurs d’un groupe. Les
valeurs NULL sont ignorées.
SQL
expression
Expression de la catégorie de type de données numérique exacte ou approximative. VARP peut... | [
0.03897086903452873,
0.007604026235640049,
0.03802528604865074,
-0.002688080072402954,
0.0060102869756519794,
0.055300936102867126,
0.05274178832769394,
0.03248687461018562,
-0.02631446160376072,
-0.06514404714107513,
-0.010746502317488194,
-0.054633017629384995,
-0.060646191239356995,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1598,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1358",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Fonctions analytiques
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Fonctions analytiques
...
...
ISFIRST
RETARD
DERNIER
AnomalyDetection_SpikeAndDip
AnomalyDetection_ChangePoint
Notez que les fonctions analytiques dans le langage de requête Stream Analytics,
contrairement à T-SQL, sont évaluées en premier. ... | [
-0.0010107510024681687,
-0.0383957177400589,
0.03031240962445736,
-0.032845743000507355,
0.06708264350891113,
0.04066509008407593,
0.025025980547070503,
0.029810873791575432,
-0.027584310621023178,
-0.03376128897070885,
-0.00876446533948183,
-0.029060635715723038,
-0.07475544512271881,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1599,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1359",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
AnomalyDetection_SpikeAndDip
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Détecte les anomalies temporaires dans un événement de série chronologique.
Le modèle Machine Learning sous-jacent utilise l’algorithme d’estimation de densité de noyau
adaptatif.
SQL
scalar_expression
Colonne d’événement ou champ cal... | [
-0.0026476674247533083,
-0.02659059315919876,
-0.0035065561532974243,
-0.02390993945300579,
0.030840376392006874,
0.008859986439347267,
0.042316876351833344,
0.023846786469221115,
-0.04511679336428642,
-0.04670776426792145,
0.024379419162869453,
-0.02398165687918663,
-0.03720880299806595,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1600,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1360",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Nombre d’événements dans une fenêtre glissante à partir de laquelle le modèle apprend en
permanence et utilise pour noter l’événement suivant pour une anomalie. En règle générale,
cela doit représenter la période de comportement normal pour permettre au modèle de
marquer une anomalie ultérieure. Commencez par une estim... | [
-0.04646481201052666,
-0.026086177676916122,
-0.019053539261221886,
-0.034555964171886444,
0.014533890411257744,
0.003472924930974841,
0.05856955796480179,
0.028588080778717995,
-0.07257936149835587,
-0.05179885774850845,
0.014120505191385746,
-0.004094262141734362,
-0.04178589954972267,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1601,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1361",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
L’exemple suivant suppose un taux d’entrée uniforme de 1 événement par seconde dans une
fenêtre glissante de 2 minutes avec une taille d’historique de 120 événements. L’instruction
SELECT finale extrait et génère le score et l’état d’anomalie avec un niveau de confiance de
95%.
SQL
Exemple avec un flux d’entrée non uni... | [
-0.02372690662741661,
0.009887027554214,
-0.012484608218073845,
0.01599552296102047,
0.056633297353982925,
-0.0030624703504145145,
0.04054783284664154,
0.028040621429681778,
-0.022425346076488495,
-0.059453461319208145,
0.019802650436758995,
0.002915126970037818,
-0.03340981900691986,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1602,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1362",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Exemple avec une requête partitionnée pour entraîner un modèle distinct par capteur :
SQL
)
SELECT
time,
temp,
CAST(GetRecordPropertyValue(SpikeAndDipScores, 'Score') AS FLOAT) As
SpikeAndDipScore,
CAST(GetRecordPropertyValue(SpikeAndDipScores, 'IsAnomaly') AS BIGINT) AS
IsSpikeAndDipAnomaly
INT... | [
-0.030302301049232483,
-0.008384821005165577,
-0.018752126023173332,
0.04409128800034523,
0.08031876385211945,
0.0134113859385252,
0.040973711758852005,
-0.007461692672222853,
-0.02624012716114521,
-0.06036519259214401,
0.013028141111135483,
-0.011071614921092987,
-0.0461493656039238,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1603,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1363",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
AnomalyDetection_ChangePoint
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Détecte les anomalies persistantes dans un flux d’événements de série chronologique. Le
modèle Machine Learning sous-jacent utilise l’algorithme Exchangeability Martingales.
SQL
scalar_expression
Colonne d’événement ou champ calculé s... | [
-0.008393618278205395,
-0.04749147966504097,
0.011753952130675316,
-0.03658604621887207,
0.048683181405067444,
0.015563174150884151,
0.04698958992958069,
0.03688884153962135,
-0.05578608065843582,
-0.06976540386676788,
0.01032925583422184,
-0.0175961684435606,
-0.035735003650188446,
0.0204... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1604,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1364",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
cela doit représenter la période de comportement normal pour permettre au modèle de
marquer une anomalie ultérieure. Commencez par une estimation instruite à l’aide des
journaux historiques et ajustez en fonction des résultats observés dans le développement ou le
test.
OVER ([ partition_by_clause ] limit_duration_claus... | [
-0.04362841323018074,
-0.0033840173855423927,
-0.02368825301527977,
-0.053364165127277374,
0.029417870566248894,
-0.008774119429290295,
0.05857328325510025,
0.032837580889463425,
-0.05439487099647522,
-0.030254095792770386,
0.010411695577204227,
0.000700012082234025,
-0.051512859761714935,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1605,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1365",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Exemple en supposant un taux d’entrée uniforme de 1 événement par seconde dans une
fenêtre glissante de 20 minutes avec une taille d’historique de 1200 événements. L’instruction
SELECT finale extrait et génère le score et l’état d’anomalie avec un niveau de confiance de
80%.
SQL
Exemple avec un flux d’entrée non unifor... | [
-0.026615237817168236,
-0.0052991765551269054,
-0.013295786455273628,
0.0014876603381708264,
0.06471139192581177,
-0.004959576763212681,
0.04176682233810425,
0.04260268434882164,
-0.025849560275673866,
-0.07629752159118652,
0.01032940298318863,
0.0073929717764258385,
-0.020655637606978416,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1606,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1366",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Exemple avec une requête partitionnée pour entraîner un modèle distinct par capteur :
SQL
SELECT
time,
temp,
AnomalyDetection_ChangePoint(temp, 80, 1200)
OVER(LIMIT DURATION(minute, 20)) as ChangePointScores
FROM SmootheningStep
)
SELECT
time,
temp,
CAST(GetRecordPropertyValue(ChangePointScores, 'Score') as float) as
... | [
-0.0427258163690567,
-0.02300458587706089,
-0.0016348902136087418,
0.01635310798883438,
0.09247643500566483,
0.009499242529273033,
0.04120171442627907,
0.01410183310508728,
-0.0382600873708725,
-0.07358834892511368,
-0.005861691664904356,
-0.01774868741631508,
-0.028210489079356194,
0.0131... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1607,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1367",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
ISFIRST
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne 1 si l’événement est le premier événement dans un intervalle fixe donné, ou 0 sinon.
Les intervalles sont alignés de la même façon que les fenêtres bascules (voir Fenêtre bascule).
ISFIRST n’est pas affecté par les prédicats dans la clause WHERE,... | [
0.012292031198740005,
0.017363522201776505,
0.0030182162299752235,
-0.030891772359609604,
0.03519542142748833,
0.009241657331585884,
0.04082094877958298,
0.0650693029165268,
-0.020739423111081123,
-0.0423177145421505,
-0.037371207028627396,
-0.03995121642947197,
-0.039787355810403824,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1608,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1368",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Entier volumineux qui spécifie le nombre d’unités de temps dans l’intervalle. Par exemple,
ISFIRST(minute, 15) examine les intervalles de 15 minutes. Les heures de début des intervalles
sont
aligné de la même façon que dans les fenêtres bascules (voir Fenêtre bascule).
[ OVER ( partition_by_clause [when_clause]) ]
La c... | [
-0.015424571000039577,
0.041527461260557175,
-0.019437063485383987,
-0.03925885260105133,
0.010066094808280468,
-0.012710664421319962,
0.05169554054737091,
0.04006504639983177,
-0.036063630133867264,
-0.034141361713409424,
-0.03427524492144585,
0.005108874291181564,
-0.05683349445462227,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1609,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1369",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
sont traités dans l’ordre
d’arrivée.
L’application d’ISFIRST sur le jeu de résultats d’une fonction de fenêtrage peut produire des
résultats inattendus. Les fonctions de fenêtrage modifient l’horodatage des événements, car
chaque opération de fenêtre génère un événement à la fin de la fenêtre. L’horodatage actuel
d’un ... | [
-0.020535239949822426,
0.008001115173101425,
-0.008486791513860226,
-0.047218576073646545,
0.03694338724017143,
0.03743266314268112,
0.011239469982683659,
0.037872012704610825,
-0.04886523261666298,
-0.045816924422979355,
-0.02470874786376953,
-0.011230673640966415,
-0.049734558910131454,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1610,
"contains_sku": false,
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"source": "1369",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Indiquez si un événement de lecture de capteur est le premier intervalle de bascule de 10
minutes :
SQL
Indiquez si un événement est le premier intervalle de bascule de 10 minutes par appareilid :
SQL
Indique si un événement est le premier événement dont la valeur est supérieure à 50 dans les
intervalles de bascule de ... | [
-0.031083019450306892,
0.011444121599197388,
-0.00903410091996193,
-0.010187799111008644,
0.06551122665405273,
-0.02458593249320984,
0.04506225138902664,
0.03885813429951668,
-0.011492501944303513,
-0.03763848915696144,
-0.026947028934955597,
-0.007282047066837549,
-0.043438516557216644,
0... | {
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"source": "1370",
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"tota... |
DÉCALAGE
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
L’opérateur analytique LAG permet de rechercher un événement « précédent » dans un flux
d’événements, dans certaines contraintes. Il est très utile de calculer le taux de croissance d’une
variable, de détecter lorsqu’une variable franchit un seuil ou lor... | [
-0.004208644852042198,
-0.021349305287003517,
0.0020543993450701237,
-0.035294096916913986,
0.044005729258060455,
0.03009870834648609,
0.051945507526397705,
0.063177190721035,
-0.048888783901929855,
-0.05200211703777313,
-0.00309644709341228,
-0.045431315898895264,
-0.043448690325021744,
0... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1371",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
en fonction du décalage spécifié sera retourné et sera contenu dans l’événement de résultat
(enregistrement imbriqué).
scalar_expression ne peut pas contenir d’autres fonctions analytiques ou fonctions externes.
compenser
Nombre d’événements de retour à partir de l’événement actuel à partir duquel obtenir une
valeur. S... | [
-0.005016067996621132,
0.01874750666320324,
-0.020545922219753265,
-0.046488650143146515,
0.043766532093286514,
0.03538593277335167,
0.06945215165615082,
0.04500643163919449,
-0.049346793442964554,
-0.03851013258099556,
-0.010502790100872517,
0.010023652575910091,
-0.03576910123229027,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1613,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1372",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
la valeur par défaut peut être une colonne, une sous-requête ou une autre
expression, mais elle ne peut pas contenir d’autres
fonctions analytiques ou fonctions externes. la valeur par défaut doit avoir exactement le
même type que
scalar_expression.
OVER ( [ partition_by_clause ] limit_duration_clause [when_clause])
pa... | [
0.0021742298267781734,
0.018720030784606934,
0.00022598751820623875,
-0.024302085861563683,
0.05403060466051102,
0.0000207934917852981,
0.04057024046778679,
0.03364931419491768,
-0.023230664432048798,
-0.03075171820819378,
0.009487605653703213,
-0.006094771437346935,
-0.03274638205766678,
... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source": "1372",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Spécifie la quantité de l’historique de l’événement actuel à prendre en compte. Consultez
DATEDIFF pour obtenir une description détaillée des unités prises en charge et de leurs
abréviations. Si vous ne trouvez pas suffisamment d’événements correspondants dans
l’intervalle DURATION, la <valeur par défaut> est retournée... | [
-0.029058702290058136,
0.009040738455951214,
0.0036468375474214554,
-0.05329761281609535,
0.030519362539052963,
0.028802460059523582,
0.04580097272992134,
0.06147495657205582,
-0.05960169807076454,
-0.03886227682232857,
0.0002600617881398648,
-0.002432009670883417,
-0.050290998071432114,
-... | {
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"chunk_index": 1615,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1373",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
de fenêtre, envisagez d’utiliser CollectTop, en triant par
heure d’événement d’origine.
Calculez le taux de croissance, par capteur :
SQL
Recherchez la lecture précédente du capteur non Null :
Types de retour
Remarques d'ordre général
Exemples
SELECT sensorId,
growth = reading -
LAG(rea... | [
-0.050498947501182556,
-0.007131185382604599,
0.0035994062200188637,
0.0001602486299816519,
0.07943312078714371,
0.02967563085258007,
0.029573587700724602,
0.015985168516635895,
-0.036126479506492615,
-0.049121320247650146,
0.008550732396543026,
-0.0014197294367477298,
-0.043294813483953476,... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1616,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
Recherchez la lecture précédente du capteur non Null pour un type de capteur spécifique :
SQL
Déterminez quand une variable dépasse un seuil :
SQL
ISFIRST
DERNIER
SELECT
sensorId,
LAG(reading) OVER (PARTITION BY sensorId LIMIT DURATION(hour, 1) WHEN reading
IS NOT NULL)
FROM input
WITH fi... | [
-0.028249897062778473,
-0.002969771856442094,
0.008719033561646938,
0.009649161249399185,
0.0797688439488411,
0.003083975985646248,
0.04205409809947014,
0.02825896441936493,
-0.03488856926560402,
-0.05029916763305664,
-0.029774023219943047,
0.008975917473435402,
-0.02839629538357258,
0.007... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1617,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1374",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
DERNIER
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
L’opérateur d’analyse LAST permet de rechercher l’événement le plus récent dans un flux
d’événements dans des contraintes définies. Il est utile dans les scénarios tels que
l’informatique de la dernière valeur bonne connue (par exemple, pas null), la rech... | [
-0.001027334132231772,
-0.04368104413151741,
0.03046165406703949,
-0.034277286380529404,
0.038015518337488174,
0.010302837006747723,
0.04986290633678436,
0.06450146436691284,
-0.04202747344970703,
-0.047803595662117004,
-0.012827441096305847,
-0.05794975906610489,
-0.05856967717409134,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1618,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1375",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
qui a été introduit pour des
raisons pratiques et une meilleure lisibilité.
SQL
scalar_expression
Valeur à retourner. Il s’agit d’une expression de tout type qui retourne une valeur unique
(scalaire) ou l’expression générique '*'. Pour ' * ' l’événement entier sera retourné et sera
contenu dans l’événement de résultat ... | [
-0.004411199130117893,
0.03130822256207466,
0.011866617947816849,
-0.03773925080895424,
0.0429510734975338,
0.02997639961540699,
0.043937936425209045,
0.00942051038146019,
-0.022724764421582222,
-0.055868640542030334,
0.014860691502690315,
-0.019086064770817757,
-0.03870662301778793,
0.003... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1619,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1375",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
par défaut
Valeur à retourner lorsqu’il n’existe aucun critère de correspondance d’événement. Si aucune
valeur par défaut n'est spécifiée, la valeur NULL est renvoyée. « Aucun événement » ne peut
être le cas s’il n’existe aucun événement antérieur dans l’intervalle de temps spécifié dans
l’limit_duration_clause ou si l... | [
-0.02472570538520813,
0.03306248039007187,
-0.010457655414938927,
-0.022297799587249756,
0.0351487435400486,
0.02347567304968834,
0.03111948072910309,
0.06901493668556213,
-0.039792194962501526,
-0.012703932821750641,
-0.04357454180717468,
-0.0002318749757250771,
-0.05294755846261978,
0.03... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1620,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
booléenne pour les événements à prendre en compte dans
le calcul LAST. Si aucun événement correspondant n’est trouvé dans l’intervalle DURATION, la
<valeur par défaut> est retournée. La when_clause est facultative.
Type de données du scalar_expression spécifié. NULL est retourné si scalar_expression
LAST est non déterm... | [
-0.0020411619916558266,
0.024376215413212776,
0.02267981320619583,
-0.0421031154692173,
0.008092501200735569,
0.033343467861413956,
0.055537085980176926,
0.03393515199422836,
-0.04598715156316757,
-0.003491879440844059,
-0.008465481922030449,
0.0026999800466001034,
-0.048527996987104416,
-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1621,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1376",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
diffère de l’attribut d’heure d’événement d’origine. Si LAST ne peut pas être déplacé avant
l’opération de fenêtre, envisagez d’utiliser CollectTop, en triant par heure d’événement
d’origine.
Recherchez la lecture du capteur non Null la plus récente :
SQL
Recherchez la dernière fois que la lecture était supérieure à 50... | [
-0.05594935268163681,
-0.02591564506292343,
-0.008935527876019478,
-0.0046579656191170216,
0.039378222078084946,
-0.02665889635682106,
0.03205493092536926,
0.05301235243678093,
-0.027128413319587708,
-0.04980393871665001,
-0.0221190694719553,
0.0022844092454761267,
-0.034367967396974564,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1622,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1377",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Fonctions de tableau
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Les fonctions de tableau effectuent des actions sur des tableaux et retournent des informations
dans celles-ci.
Le langage de requête Stream Analytics fournit les fonctions de tableau suivantes :
Fonctions de tableau
...
...
GetArrayElement
G... | [
0.006285068113356829,
-0.023483527824282646,
0.025736505165696144,
-0.011457600630819798,
0.04011058434844017,
0.020251987501978874,
-0.005933087784796953,
0.05708902329206467,
-0.03343869000673294,
-0.03737889975309372,
-0.004707724787294865,
-0.05004076287150383,
-0.05843184515833855,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1623,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1378",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
GetArrayLength
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne la longueur du tableau spécifié.
SQL
array_expression
Expression de tableau à évaluer comme tableau source. array_expression peut être une colonne
de type Array ou le résultat d’un autre appel de fonction.
bigint
SQL
Syntaxe
GetArrayLength... | [
0.007930535823106766,
-0.027500269934535027,
-0.013019522652029991,
-0.030224744230508804,
0.014320450834929943,
0.04259062558412552,
0.021985193714499474,
0.02804754488170147,
-0.03292931243777275,
-0.0269585270434618,
-0.01309347152709961,
-0.034222252666950226,
-0.023735223338007927,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1624,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1379",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
GetArrayElement
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne l’élément de tableau à l’index spécifié. Cette fonction est utile pour analyser des tableaux et des
objets imbriqués dans des données d’événement d’entrée au format JSON et AVRO. Pour plus
d’exemples, consultez Analyse des données JSON et... | [
-0.004257260821759701,
-0.012868223711848259,
0.003805670654401183,
-0.014201119542121887,
0.01522829383611679,
0.03518519178032875,
0.019468508660793304,
0.047968845814466476,
-0.01152168307453394,
-0.04833173006772995,
-0.02729601040482521,
-0.056789640337228775,
-0.03424845263361931,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1625,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1380",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
L’exemple de jeu de données ci-dessus est un tableau de deux enregistrements. Lorsqu’elle est utilisée
comme entrée locale dans un fichier JSON, le tableau de niveau supérieur est interprété pour la
génération de lignes/événements par Azure Stream Analytics. Il n’est pas nécessaire de tenir compte de
la syntaxe de la r... | [
-0.03286624699831009,
0.01194493193179369,
-0.018495388329029083,
0.020695900544524193,
0.08825398236513138,
0.024014735594391823,
0.01977836899459362,
0.03596765175461769,
-0.030230216681957245,
-0.03177361935377121,
0.036109086126089096,
-0.027531690895557404,
-0.04733884334564209,
0.042... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1626,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1381",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
{
"Temperature" : 81,
"Humidity" : 69,
"CustomSensor": [0,1,0]
}
}
]
Requêtes
SELECT
i.DeviceId,
i.SensorReadings.Temperature,
i.SensorReadings.Humidity,
i.SensorReadings.CustomSensor as CustomSensorArray,
GetArrayElement(i.SensorReadings.CustomSensor,0) AS FirstCustom... | [
-0.004534320905804634,
0.013038815930485725,
0.032692570239305496,
0.018180426210165024,
0.10942099988460541,
0.02776676043868065,
0.035768307745456696,
0.0012819687835872173,
0.010394550859928131,
-0.022630589082837105,
0.025726865977048874,
0.035009849816560745,
-0.05857933685183525,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1627,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1381",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
DeviceId
Température
Humidité
CustomSensorArray
FirstCustomSensorValue
SecondCustomSensorValue
631
81
69
0,1,0
0
1
123
80
70
1,1,0
1
1
Utilisez CROSS APPLY pour déployer le tableau :
SQL
Retourne la sortie suivante :
DeviceId
CustomerSensorValue
631
0
631
1
631
0
123
0
123
1
123
1
À partir de là, vous pouvez agréger fa... | [
-0.010171115398406982,
0.01611032336950302,
0.028581153601408005,
0.01090401504188776,
0.0962168350815773,
0.018525471910834312,
0.03225056082010269,
0.010259601287543774,
0.015214080922305584,
-0.062445878982543945,
0.010378912091255188,
-0.004043079912662506,
-0.039562538266181946,
0.011... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1628,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1382",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
GetArrayElements
CROSS APPLY
Analyse de JSON et AVRO
Voir aussi | [
-0.007067287806421518,
0.028593888506293297,
0.02900346927344799,
-0.05036947876214981,
0.01383594237267971,
0.03751642629504204,
0.05987515673041344,
0.016457881778478622,
-0.023663921281695366,
-0.04996275529265404,
-0.0009315186180174351,
0.007585268467664719,
-0.03207654505968094,
-0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1629,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1383",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
GetArrayElements
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne un jeu de données avec des valeurs de tableau et des index. Le résultat de la fonction
GetArrayElements doit être utilisé uniquement avec l’opérateur CROSS APPLY . Cette fonction
est utile pour analyser des tableaux et des objets imbriqu... | [
-0.0009221834479831159,
-0.0059087881818413734,
0.02190004475414753,
-0.05082083120942116,
0.032505761831998825,
0.04000198096036911,
0.02946527861058712,
0.041727110743522644,
-0.021747587248682976,
-0.05635147541761398,
-0.030847718939185143,
-0.06452083587646484,
-0.03184821829199791,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1630,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1384",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
GetArrayElement
CROSS APPLY
Analyse des données JSON et AVRO | [
-0.012790631502866745,
0.0201721154153347,
0.034448493272066116,
-0.04133317619562149,
0.010061204433441162,
0.03681376948952675,
0.05885010212659836,
0.023392559960484505,
-0.028520328924059868,
-0.059512365609407425,
0.0012084488989785314,
0.013168804347515106,
-0.03632335737347603,
-0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1631,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1385",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Opérateurs au niveau du bit
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Les opérateurs au niveau du bit effectuent des manipulations de bits entre deux expressions de
l’un des types de données de la catégorie de type de données entier.
Les opérateurs au niveau du bit convertissent deux valeurs entières en ... | [
0.023968391120433807,
-0.018383808434009552,
-0.007366255857050419,
-0.007224218919873238,
0.05204162001609802,
0.056434083729982376,
0.013356177136301994,
0.04401049017906189,
-0.039354726672172546,
-0.027742663398385048,
-0.04972381144762039,
-0.040014609694480896,
-0.067423015832901,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1632,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1386",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Vue d’ensemble des types de données
fonctions de conversion
Fonctions intégrées
Voir aussi | [
-0.03656969964504242,
0.018170734867453575,
-0.005557703785598278,
0.0204673670232296,
0.036890096962451935,
0.07377183437347412,
0.021165333688259125,
-0.008744001388549805,
-0.029759995639324188,
-0.037309594452381134,
0.02534804865717888,
-0.005160667933523655,
-0.06888037174940109,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1633,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1387",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
& (AND au niveau du bit)
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Effectue une opération AND logique au niveau du bit entre deux valeurs entières, en évaluant
chaque bit correspondant des deux expressions.
SQL
expression
Expression valide des types de données bit ou bigint. L’expression est traitée comm... | [
0.013394604437053204,
-0.011252103373408318,
-0.011978053487837315,
-0.021149033680558205,
0.06310425698757172,
0.045979615300893784,
0.018033353611826897,
0.027194833382964134,
-0.036595623940229416,
-0.02437650039792061,
-0.02125510759651661,
-0.04007038101553917,
-0.03796623647212982,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1634,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1388",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Il est à noter que la conversion d’une valeur FLOAT en BIGINT et l’application d’un opérateur au
niveau du bit sur celui-ci ne retourne pas le même résultat que le cast vers BIT et l’application
de la même opérateur :
Première option : 170 & 75,0 => 170 & 75 = 10
Deuxième option : 170 & 75,0 => 170 & 1 = 0
Consultez la... | [
-0.010838620364665985,
0.012351209297776222,
-0.008091168478131294,
-0.02452290803194046,
0.041172124445438385,
0.04024222120642662,
-0.006861086934804916,
0.04282233491539955,
-0.03659772872924805,
-0.03188721835613251,
0.006213136482983828,
-0.0223693884909153,
-0.0498700775206089,
0.015... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1635,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1389",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Retours :
bit0
bit1
bitN
AND00
AND01
AND10
AND11
ANDnull
faux
vrai
ZÉRO
faux
faux
faux
vrai
ZÉRO
Application de l’opérateur sur les expressions bigint :
SQL
Retours :
bigint0
bigint1
bigintN
AND00
AND01
AND10
AND11
ANDnull
ANDvalues
0
1
ZÉRO
0
0
0
1
ZÉRO
10
Validation des types de sortie :
SQL
INTO bitAND
FROM MyCTE
ﾉ
... | [
-0.0035528193693608046,
0.024284005165100098,
-0.021347051486372948,
-0.01640414260327816,
0.03690875321626663,
0.05502147600054741,
0.02057492546737194,
0.02781461738049984,
-0.04002923518419266,
-0.05484279617667198,
-0.03318774327635765,
-0.022974694147706032,
-0.016116227954626083,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1636,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1390",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Retours :
ANDtype_bit
ANDtype_bigint
ANDtype_mixed
mors
bigint
bigint
opérateurs au niveau du bit
| (OR au niveau du bit)
^ (OR exclusif au niveau du bit)
~ (Bitwise NOT)(Azure Stream Analytics)
Vue d’ensemble des types de données
fonctions de conversion
Fonctions intégrées
ﾉ
Agrandir le tableau
Voir aussi | [
-0.012666000053286552,
-0.008257675915956497,
-0.02015923522412777,
-0.0005807361449114978,
0.04615804925560951,
0.06560762971639633,
0.025564080104231834,
-0.015582622960209846,
-0.03801470622420311,
-0.024496858939528465,
0.009907220490276814,
-0.05035169795155525,
-0.04379025846719742,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1637,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1391",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
| (Opérateur OR au niveau du bit)
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Effectue une opération OR logique au niveau du bit entre deux valeurs entières, en évaluant
chaque bit correspondant des deux expressions.
SQL
expression
Expression valide des types de données bit ou bigint. L’expression est trai... | [
0.007854361087083817,
-0.004844243172556162,
-0.0033018896356225014,
-0.024715570732951164,
0.05315829813480377,
0.03910078480839729,
0.01857285387814045,
0.03529347479343414,
-0.03925817832350731,
-0.028416011482477188,
-0.034209202975034714,
-0.04089333489537239,
-0.05075531825423241,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1638,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1392",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Il est à noter que la conversion d’une valeur FLOAT en BIGINT et l’application d’un opérateur au
niveau du bit sur celui-ci ne retourne pas le même résultat que le cast vers BIT et l’application
de la même opérateur :
Première option : 170 | 75.0 => 170 | 75 = 235
Deuxième option : 170 | 75.0 => 170 | 1 = 171
Consultez... | [
-0.016635237261652946,
0.01062763575464487,
-0.001966094831004739,
-0.02203047089278698,
0.04392944648861885,
0.0415433868765831,
-0.009126454591751099,
0.043147746473550797,
-0.03507353365421295,
-0.03383355587720871,
0.006546024698764086,
-0.021025115624070168,
-0.05068656802177429,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1639,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1393",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Retours :
bit0
bit1
bitN
OR00
OR01
OR10
OR11
ORnull
faux
vrai
ZÉRO
faux
vrai
vrai
vrai
ZÉRO
Application de l’opérateur sur les expressions bigint :
SQL
Retours :
bigint0
bigint1
bigintN
OR00
OR01
OR10
OR11
ORnull
ORvalues
0
1
ZÉRO
0
1
1
1
ZÉRO
235
Validation des types de sortie :
SQL
INTO bitOR
FROM MyCTE
ﾉ
Agrandir le... | [
-0.018772948533296585,
0.0026247978676110506,
-0.007696575950831175,
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0.06433073431253433,
0.01506492868065834,
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0.... | {
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Retours :
ORtype_bit
ORtype_bigint
ORtype_mixed
mors
bigint
bigint
opérateurs au niveau du bit
> (AND au niveau du bit)
^ (OR exclusif au niveau du bit)
~ (Bitwise NOT)(Azure Stream Analytics)
Vue d’ensemble des types de données
fonctions de conversion
Fonctions intégrées
ﾉ
Agrandir le tableau
Voir aussi | [
-0.021182402968406677,
-0.017850015312433243,
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^ (OR exclusif au niveau du bit)
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Effectue une opération OR (XOR) au niveau du bit entre deux valeurs entières, en évaluant
chaque bit correspondant des deux expressions.
SQL
expression
Expression valide des types de données bit ou bigint. L’expression est traitée... | [
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... | {
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"tota... |
Il est à noter que la conversion d’une valeur FLOAT en BIGINT et l’application d’un opérateur au
niveau du bit sur celui-ci ne retourne pas le même résultat que le cast vers BIT et l’application
de la même opérateur :
Première option : 170 ^ 75.0 => 170 ^ 75 = 225
Deuxième option : 170 ^ 75.0 => 170 ^ 1 = 171
Consultez... | [
-0.015008579939603806,
0.008980921469628811,
-0.0042009614408016205,
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Retours :
bit0
bit1
bitN
XOR00
XOR01
XOR10
XOR11
XORnull
faux
vrai
ZÉRO
faux
vrai
vrai
faux
ZÉRO
Application de l’opérateur sur les expressions bigint :
SQL
Retours :
bigint0
bigint1
bigintN
XOR00
XOR01
XOR10
XOR11
XORnull
XORvalues
0
1
ZÉRO
0
1
1
0
ZÉRO
225
Validation des types de sortie :
SQL
INTO bitXOR
FROM MyCTE
ﾉ... | [
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Retours :
XORtype_bit
XORtype_bigint
ORtype_mixed
mors
bigint
bigint
opérateurs au niveau du bit
> (AND au niveau du bit)
| (OR au niveau du bit)
~ (Bitwise NOT)(Azure Stream Analytics)
Vue d’ensemble des types de données
fonctions de conversion
Fonctions intégrées
ﾉ
Agrandir le tableau
Voir aussi | [
-0.018178611993789673,
-0.020206110551953316,
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"tota... |
~ (NOT au niveau du bit)
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Effectue une opération NOT logique au niveau du bit sur une valeur entière.
SQL
expression
Expression valide des types de données bit ou bigint. L’expression est traitée comme un
nombre binaire pour l’opération au niveau du bit.
bit si la... | [
0.023414840921759605,
-0.016446886584162712,
-0.012149729765951633,
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"azure_component": "other",
"chunk_index": 1646,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"tota... |
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