text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
Fonctions de fenêtrage
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Dans les applications qui traitent des événements en temps réel, il est courant d’effectuer un
calcul défini (agrégation) ou d’autres opérations sur des sous-ensembles d’événements qui se
trouvent dans un certain temps. Étant donné que le c... | [
0.030619872733950615,
-0.050606049597263336,
0.023410260677337646,
-0.008372033946216106,
0.02621195837855339,
0.009309737011790276,
0.01021893136203289,
0.037505365908145905,
-0.024359822273254395,
-0.05693086236715317,
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-0.023419883102178574,
-0.054170507937669754,
0.... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Chaque opération de fenêtre génère un événement à la fin de la fenêtre. Les fenêtres d’Azure
Stream Analytics sont ouvertes à l’heure de début de la fenêtre et fermées à l’heure de fin de la
fenêtre. Par exemple, si vous avez une fenêtre de 5 minutes comprise entre 12h00 et 12h05,
tous les événements avec timestamp sup... | [
0.009777330793440342,
-0.029957953840494156,
-0.016016695648431778,
-0.01156157162040472,
0.016046779230237007,
0.03717155382037163,
0.03783080354332924,
0.03565449267625809,
-0.01866742968559265,
-0.05546180531382561,
0.014338307082653046,
0.0029475917108356953,
-0.053737085312604904,
-0.... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Fenêtre glissante
4. Fenêtre session
5. Fenêtre d’instantané
La taille maximale de la fenêtre dans tous les cas est de 7 jours.
Vous pouvez agréger sur plusieurs fenêtres de temps dans la même instruction GROUP BY à
l’aide de la fonction Windows .
Fonctions intégrées
Fonctions d’agrégation
Fonctions analytiques
Array F... | [
-0.01714812032878399,
-0.04265918210148811,
0.03603648021817207,
-0.011021011509001255,
0.012668035924434662,
0.027872614562511444,
0.06721162050962448,
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-0.03487114608287811,
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-0.03135538101196289,
0.002... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"tota... |
fonctions de conversion
Fonctions de date et d’heure
Fonctions d’enregistrement | [
-0.02223385125398636,
0.039432935416698456,
0.014757702127099037,
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0.05543854087591171,
0.03018133156001568,
0.0022505454253405333,
-0.024679183959960938,
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0.014301115646958351,
0.0025399827864021063,
-0.010241387411952019,
-0... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Fenêtre sautante
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Contrairement aux fenêtres bascules, le modèle de fenêtres en tronçonnage a planifié des
fenêtres qui se chevauchent. Une spécification de fenêtre de saut se compose de trois
paramètres : l’unité de temps, la fenêtreize (durée de vie de chaque fe... | [
0.02143585868179798,
-0.04837970435619354,
-0.023483941331505775,
-0.021206913515925407,
0.015705788508057594,
0.023576030507683754,
0.029100801795721054,
0.04468592256307602,
-0.017327504232525826,
-0.050164077430963516,
-0.0370289646089077,
-0.015302810817956924,
-0.03247843310236931,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1751,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
timeunit
Unité de temps pour la fenêtre ou le tronçon. Le tableau suivant répertorie tous les arguments
d’unité de temps valides.
Timeunit
Abréviations
jour
dd, d
heure
Hh
minute
mi, n
deuxième
ss, s
milliseconde
milliseconde
microseconde
Mcs
windowsize
Entier volumineux qui décrit la taille de la fenêtre. La fenêtre e... | [
0.015899738296866417,
-0.003537739859893918,
-0.010702474974095821,
0.0018454082310199738,
0.03745223954319954,
0.03285065293312073,
0.02513578161597252,
0.04402504861354828,
-0.003818117082118988,
-0.04784098267555237,
0.017622221261262894,
0.01955544576048851,
-0.03377417474985123,
0.028... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1752,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
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"source": "1505",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
Chaque opération de fenêtre génère un événement à la fin de la fenêtre (dans le cas de
fenêtres de saut, cela se produit à chaque taille de tronçon). Les fenêtres d’Azure Stream
Analytics sont ouvertes à l’heure de début de la fenêtre et fermées à l’heure de fin de la
fenêtre. Par exemple, si vous avez une fenêtre ... | [
0.008203228935599327,
-0.031269751489162445,
0.00807806197553873,
-0.010771442204713821,
0.017794471234083176,
0.03517116233706474,
0.031218307092785835,
0.05284767597913742,
-0.010273727588355541,
-0.06775141507387161,
0.005503679160028696,
-0.003610433079302311,
-0.03834211081266403,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1753,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1506",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Fenêtre session
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Les événements de groupe Windows de session qui arrivent à des moments similaires, en
filtrant les périodes de temps où il n’y a pas de données. La fonction de fenêtre de session a
trois paramètres principaux : délai d’expiration, durée maximale e... | [
0.026965085417032242,
-0.059094447642564774,
-0.004960288759320974,
0.011818459257483482,
0.014903763309121132,
0.028827155008912086,
0.04810278117656708,
0.04000801220536232,
-0.007228231523185968,
-0.06679455935955048,
-0.030865436419844627,
-0.01441992074251175,
-0.03763892874121666,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1754,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1507",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Lorsqu’une clé de partition est fournie, les événements sont regroupés par la clé et la fenêtre
de session est appliquée indépendamment à chaque groupe. Cela est utile pour les cas où
vous avez besoin de différentes fenêtres de session pour différents utilisateurs ou appareils.
SQL
timeunit Unité de temps pour la fenêt... | [
-0.004838871769607067,
-0.011033701710402966,
-0.013289489783346653,
0.02232338674366474,
0.061486341059207916,
0.01484228391200304,
0.025634702295064926,
0.02225215546786785,
-0.00835481844842434,
-0.046850986778736115,
-0.02014465071260929,
-0.015501375310122967,
-0.03542457893490791,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1755,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1508",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
maxdurationsize
Si la taille totale de la fenêtre dépasse la valeur maxDurationSize spécifiée à un point de
vérification, la fenêtre est fermée et une nouvelle fenêtre est ouverte au même point.
Actuellement, la taille de l’intervalle de vérification est égale à maxDurationSize.
partitionkey
Paramètre facultatif qui sp... | [
-0.027192169800400734,
-0.0028021628968417645,
0.00272232829593122,
0.0007833801792003214,
0.047362904995679855,
-0.007024688180536032,
0.03713037818670273,
0.03838007152080536,
-0.03590380772948265,
-0.05496523901820183,
-0.004886371549218893,
-0.03432891145348549,
-0.007806537207216024,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1756,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1509",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
La requête précédente crée une fenêtre de session avec un délai d’expiration de 2 minutes, une
durée maximale de 60 minutes et une clé de partitionnement de user_id. Cela signifie que les
fenêtres de session indépendantes sont créées pour chaque user_id. Pour chaque fenêtre, cette
requête génère une sortie qui contient... | [
0.006603667046874762,
-0.028049830347299576,
-0.01073243748396635,
0.011801127344369888,
0.05016111209988594,
-0.0067701139487326145,
0.03425797447562218,
0.017914120107889175,
0.010056518018245697,
-0.05598819628357887,
-0.01892298273742199,
0.004320572596043348,
-0.02547103725373745,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Fenêtre glissante
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Lorsque vous utilisez une fenêtre glissante, le système est invité à considérer logiquement
toutes les fenêtres possibles d’une longueur donnée. Comme le nombre de ces fenêtres serait
infini, Azure Stream Analytics génère plutôt des événements u... | [
-0.02668369933962822,
-0.052286770194768906,
0.05056033656001091,
-0.015851307660341263,
0.02758478932082653,
0.055803801864385605,
0.04231831431388855,
0.06529482454061508,
-0.013251799158751965,
-0.06223917752504349,
-0.019072160124778748,
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-0.04532385244965553,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
timeunit
Unité de temps pour la fenêtre. Le tableau suivant répertorie tous les arguments d’unité de
temps valides.
Timeunit
Abréviations
jour
dd, d
heure
Hh
minute
mi, n
deuxième
ss, s
milliseconde
milliseconde
microseconde
Mcs
windowsize
Entier volumineux qui décrit la taille de la fenêtre. La fenêtre est statique et... | [
0.01837797649204731,
0.01938965916633606,
-0.0009746717405505478,
0.01205173134803772,
0.04525851830840111,
0.04232103005051613,
0.025277551263570786,
0.019519565626978874,
0.004535065498203039,
-0.054684508591890335,
0.009075799025595188,
0.015984201803803444,
-0.031019732356071472,
0.021... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1759,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1512",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
HAVING COUNT(*) > 3 | [
-0.005315497051924467,
0.011607673019170761,
-0.0158071406185627,
-0.04976072907447815,
0.01481655053794384,
0.030933182686567307,
0.02618097886443138,
-0.008487935177981853,
-0.04654884710907936,
-0.0313357375562191,
-0.026876086369156837,
0.04847066476941109,
-0.06267941743135452,
0.0169... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1760,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Fenêtre d’instantané
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Les fenêtres d’instantanés regroupent les événements qui ont le même horodatage.
Contrairement à d’autres types de fenêtrage, qui nécessitent une fonction de fenêtre spécifique
(par exemple , SessionWindow(), vous pouvez appliquer une fenêtre... | [
0.007753828540444374,
-0.04996892064809799,
-0.0026816416066139936,
0.02840082161128521,
0.0030598773155361414,
0.011076333001255989,
0.04532495513558388,
0.0359501838684082,
-0.012822987511754036,
-0.06202630326151848,
-0.04911494627594948,
-0.03220238909125328,
-0.04523282125592232,
-0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1761,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1514",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
L’exemple suivant retourne le nombre de tweets avec le même type de rubrique qui se produit
exactement en même temps :
SQL
Une utilisation courante pour les fenêtres d’instantanés consiste à agréger les événements une
fois qu’ils ont été regroupés sur un horodatage unique via une fonction de fenêtre précédente,
comme T... | [
0.043057881295681,
0.0073728240095078945,
0.010166015475988388,
0.007911785505712032,
0.017821287736296654,
0.034891124814748764,
0.0665711984038353,
0.07530048489570618,
-0.015657423064112663,
-0.026765070855617523,
-0.0030600496102124453,
-0.026884261518716812,
-0.05808372050523758,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1762,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1515",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
La requête précédente a retourné le nombre d’utilisateurs et le nombre total de tweets par
rubrique dans le même intervalle de 30 minutes. Pour obtenir les mêmes résultats une fois par
2 heures, ajoutez une fenêtre bascule de 2 heures à la clause GROUP BY.
La requête suivante retourne les résultats des quatre intervall... | [
0.031086279079318047,
-0.0035546929575502872,
0.017186079174280167,
0.006011588033288717,
0.028906602412462234,
0.02394689805805683,
0.05676960200071335,
0.07107062637805939,
-0.03107817843556404,
-0.04145071282982826,
-0.012231023982167244,
-0.0028645319398492575,
-0.04263996705412865,
-0... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"tota... |
Fenêtre glissante
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Les fenêtres bascules sont une série d’intervalles de temps fixes, non superposés et contigus.
Le diagramme suivant illustre un flux avec une série d’événements et la façon dont ils sont
mappés dans des fenêtres bascules de 10 secondes.
SQL
Synt... | [
0.01781168207526207,
-0.03051292710006237,
0.03687594085931778,
-0.019505886361002922,
0.015101324766874313,
0.04373789578676224,
0.04756024107336998,
0.06690860539674759,
-0.026474086567759514,
-0.06878268718719482,
-0.017606623470783234,
-0.04617340490221977,
-0.042531490325927734,
0.010... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
timeunit
Unité de temps pour la fenêtre. Le tableau suivant répertorie tous les arguments d’unité de
temps valides.
Timeunit
Abréviations
jour
dd, d
heure
Hh
minute
mi, n
deuxième
ss, s
milliseconde
milliseconde
microseconde
Mcs
windowsize
Entier volumineux qui décrit la taille de la fenêtre. La fenêtre est statique et... | [
0.023028787225484848,
0.014597945846617222,
-0.017370441928505898,
-0.007834909483790398,
0.04590050131082535,
0.04113984853029251,
0.027195917442440987,
0.02523624151945114,
-0.0006530109676532447,
-0.04698356240987778,
0.02733883447945118,
0.014454398304224014,
-0.03522535040974617,
0.02... | {
"azure_component": "other",
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"tota... |
SQL
SQL
Chaque opération de fenêtre génère un événement à la fin de la fenêtre. Les fenêtres d’Azure
Stream Analytics sont ouvertes à l’heure de début de la fenêtre et fermées à l’heure de fin de la
fenêtre. Par exemple, si vous avez une fenêtre de 5 minutes comprise entre 12h00 et 12h05,
tous les événements avec times... | [
0.009370413608849049,
-0.020532622933387756,
0.020469382405281067,
-0.008467959240078926,
0.017634904012084007,
0.03907995671033859,
0.03022524155676365,
0.048557430505752563,
-0.004292166791856289,
-0.06465888023376465,
-0.0036816599313169718,
-0.010321381501853466,
-0.04015898331999779,
... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source": "1519",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Fenêtres
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Le fenêtrage permet d’agréger des événements sur différents intervalles de temps en fonction
des définitions de fenêtre spécifiques. Il existe quatre types de fenêtres temporelles parmi
lesquelles choisir : bascule, saut, glissement et session.
La foncti... | [
0.0021975769195705652,
-0.022129055112600327,
-0.002151432214304805,
0.0006832346552982926,
0.031160863116383553,
0.05666758492588997,
0.05617499351501465,
0.020505240187048912,
-0.02056720294058323,
-0.07637868076562881,
-0.05166822299361229,
-0.007611067034304142,
-0.051850300282239914,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1767,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Il existe des noms de définition de fenêtre raccourcis, comme « Bascule », qui peuvent être
utilisés dans Windows() pour éviter la répétition du mot « fenêtre » comme dans
Windows(Window('MyWindow', TumblingWindow(… . Les noms raccourcis peuvent également être
utilisés en dehors de la construction Windows.
Il ne s’agit... | [
-0.02809870056807995,
-0.011969468556344509,
-0.017930783331394196,
-0.03034489043056965,
-0.0005557454423978925,
0.039694737643003464,
0.05512702092528343,
0.04478059336543083,
-0.003956753760576248,
-0.05730221047997475,
-0.06259296834468842,
-0.005013586021959782,
-0.03561551496386528,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1768,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1521",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Créez des fenêtres avec un tronçon de 1 minute et quatre durées différentes - 1 min, 15 min,
30 min et 60 min.
SQL
Créez des fenêtres de différentes tailles et filtrez les résultats en fonction de la durée de la
fenêtre spécifiée dans la table Référence.
SQL
TumblingWindow(minute, 50),
TumblingWindow(m... | [
-0.0011964102741330862,
0.019005034118890762,
-0.010438213124871254,
0.0016132036689668894,
0.06511657685041428,
-0.020357642322778702,
0.035970237106084824,
0.041911955922842026,
-0.0109452148899436,
-0.061891842633485794,
-0.03640986233949661,
0.015522284433245659,
-0.046883855015039444,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1769,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1522",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Fenêtre saut d’une fenêtre
Fenêtre session
Fenêtre glissante
Fenêtre bascule
Voir aussi | [
-0.01276459265500307,
-0.0030255236197263002,
-0.004310490097850561,
-0.020258555188775063,
0.033219531178474426,
0.040704965591430664,
0.0636942982673645,
0.03797973319888115,
-0.02224242128431797,
-0.0846807211637497,
-0.04121118411421776,
0.0020830559078603983,
-0.032632939517498016,
-0... | {
"azure_component": "other",
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"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Types de données
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Chaque enregistrement a un type de données associé. Un type de données décrit (et limite)
l’ensemble de valeurs qu’un enregistrement de ce type peut contenir ou une expression de ce
type peut produire.
Notez qu’il s’agit d’enregistrements qui ont... | [
0.004054615274071693,
-0.020470712333917618,
-0.016999417915940285,
0.015077034942805767,
0.04362235218286514,
0.07042202353477478,
0.044865239411592484,
0.03316419571638107,
-0.04723422974348068,
-0.03867015242576599,
0.004352826625108719,
-0.06331614404916763,
-0.05517013370990753,
0.028... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1771,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1524",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
en charge.
date/heure
Définit une date combinée avec une heure de jour avec des fractions de secondes (7
chiffres, 100 nanosecondes de précision) basée sur une horloge de 24 heures et par
rapport à UTC (décalage de fuseau horaire 0).
mors
Entier pouvant prendre une valeur de 1, 0 ou NULL. Ceci est pris en charge dans l... | [
-0.032451093196868896,
0.012809259817004204,
-0.016238128766417503,
0.026025259867310524,
0.012341187335550785,
0.009552586823701859,
-0.006573698483407497,
0.021733585745096207,
-0.013530019670724869,
-0.025536904111504555,
0.006040339823812246,
-0.010708611458539963,
-0.041002169251441956,... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Type de
données
Description
charge.
Vous pouvez joindre (ou comparer) un bigint et un type de données float. Elle fonctionnera
correctement dans tous les cas, à l’exception du cas des valeurs bigintes très volumineuses qui
ne peuvent pas être représentées.
Voici les règles régissant les conversions de types de données ... | [
-0.04190684109926224,
-0.01229847688227892,
-0.009154006838798523,
0.020209450274705887,
0.024666478857398033,
0.05615970119833946,
0.014892645180225372,
0.02906058356165886,
-0.06571432203054428,
-0.027869321405887604,
0.008727574720978737,
-0.042425066232681274,
-0.07519446313381195,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1773,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1525",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
de
conversion
７ Notes
Lors de la lecture de types de données bigint en dehors de la plage, Azure Stream Analytics
prend en charge votre travail Stream Analytics ne parvient pas à désérialiser les
événements avec le message d’erreur : InputDeserializationError. Vous pouvez prétraiter
les données et les convertir en chaî... | [
-0.032409217208623886,
-0.016550328582525253,
-0.009187905117869377,
0.006818209774792194,
0.036375902593135834,
0.062455106526613235,
0.04194442555308342,
0.02757733128964901,
-0.01596996746957302,
-0.01980791613459587,
0.022630183026194572,
-0.04925530403852463,
-0.040396854281425476,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1774,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1525",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
TRY_CAST : caster une seule colonne en un type donné : les erreurs sont autorisées en tant
que NULL. Consultez la validation d’entrée pour savoir comment utiliser le mieux TRY_CAST
CREATE TABLE : définissez un schéma explicite unique à une entrée. Les lignes avec erreurs
de conversion sont supprimées du flux
GetType : ... | [
-0.016658063977956772,
-0.011370349675416946,
-0.05589674040675163,
0.00046630995348095894,
0.061760902404785156,
0.052791476249694824,
0.03554295748472214,
0.024301040917634964,
-0.05729968845844269,
-0.062460120767354965,
-0.03071017563343048,
-0.004608022049069405,
-0.05155853554606438,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1775,
"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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"tota... |
converties entre float et bit avec les règles suivantes :
De
À
(BIT) 1
(FLOAT) 1.0
(BIT) 0
(FLOAT) 0.0
(BIT) ZÉRO
(FLOAT) ZÉRO
(FLOAT) 0.0
(BIT) 0
(FLOAT) toute autre valeur
(BIT) 1
(FLOAT) ZÉRO
(BIT) ZÉRO
Conversion en bits
ﾉ
Agrandir le tableau
Mappages de types et formats de sérialisation | [
-0.017690032720565796,
0.016972830519080162,
-0.0009334530332125723,
-0.00366239994764328,
0.02220289036631584,
0.038056381046772,
-0.015425148420035839,
0.022344723343849182,
-0.04775521159172058,
-0.040654074400663376,
0.003409735858440399,
-0.029912862926721573,
-0.043239526450634,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1776,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"tota... |
Type de
données
CSV dans
CSV
sortant
JSON dans
JSON
sortant
Avro dans
Avro out
bigint
chaîne
convertie en
entier signé
64 bits
Entier
signé
64 bits
converti
en
chaîne
à l’aide
de la
culture
de
travail
nombre :
entier
converti en
entier signé
64 bits ;
Boolean :
dans le
niveau de
compatibilité
1.1 et
inférieur à «
false... | [
0.0002957197721116245,
0.0013872613199055195,
0.009133534505963326,
-0.012102828361093998,
0.038370661437511444,
0.02450520172715187,
0.013137834146618843,
0.0334058441221714,
-0.022299835458397865,
-0.009537994861602783,
0.0017731499392539263,
-0.0177023783326149,
-0.04739923030138016,
0.... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"tota... |
en
datetime
après la
norme ISO
8601
datetime
converti
en chaîne
à l’aide de
la norme
ISO 8601
chaîne convertie
en datetime
après la norme
ISO 8601
datetime
converti en
chaîne à l’aide
de la norme ISO
8601
ﾉ
Agrandir le tableau | [
-0.015052016824483871,
0.017920643091201782,
0.007895390503108501,
-0.016592027619481087,
0.06012854725122452,
0.008437523618340492,
0.03472845256328583,
0.024730633944272995,
-0.0045991092920303345,
-0.018662745133042336,
-0.02241113781929016,
-0.009278996847569942,
-0.02285478636622429,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1778,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1527",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Type de
données
CSV dans
CSV
sortant
JSON dans
JSON
sortant
Avro dans
Avro out
bit (niveau de
compatibilité
1.2 et versions
ultérieures)
la chaîne «
true », « false
» ou « null »
est convertie
en valeur
entière 1, 0 ou
null
correspondant
converti
en
chaîne
« true »
ou «
false »
Boolean : «
false » est
converti en
0, « ... | [
-0.03453291580080986,
0.008846241980791092,
-0.004980087745934725,
-0.022768065333366394,
0.02430811896920204,
0.02224360778927803,
0.030305756255984306,
0.029528668150305748,
-0.06638793647289276,
-0.027388058602809906,
-0.010692425072193146,
-0.006848994176834822,
-0.07348218560218811,
0... | {
"azure_component": "other",
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"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"tota... |
Type de
données
SQL
Power BI
Base de
données
Azure
Cosmos DB
PostgreSQL
Explorateur
de données
Azure
bigint
bigint, int, smallint,
tinyint, all string
types (ntext, nvarchar,
char, ...)
oui
numérique :
entier
bigint
dynamique,
int, long
flotter
float, real, decimal,
numeric, all string
types ( ntext,
nvarchar, char, ..... | [
-0.04070292040705681,
-0.011871523223817348,
-0.024194490164518356,
0.015241226181387901,
0.02342480979859829,
0.05168196186423302,
0.02195928804576397,
0.025722848251461983,
-0.006180084776133299,
-0.04037528485059738,
0.0148492231965065,
-0.026930954307317734,
-0.06325940042734146,
0.019... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1780,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1529",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
pris
en
charge, la
chaîne «
Record »
est sortie
Objet JSON
Non prise en
charge
dynamic, bool,
long, datetime,
byte array,
real, double,
string
tableau
Non pris en charge, la
chaîne « Array » est
sortie
Non pris
en
charge, la
chaîne «
Array »
est sortie
Objet JSON
Non prise en
charge
dynamique,
chaîne | [
-0.03718990832567215,
-0.02309800311923027,
-0.025267358869314194,
0.007814968004822731,
0.018310127779841423,
-0.007052756380289793,
0.01588180847465992,
0.012566005811095238,
-0.0588042177259922,
-0.046911779791116714,
0.010154510848224163,
-0.002692314563319087,
-0.04844066873192787,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1781,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1529",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Analyser des données JSON et Avro dans
Azure Stream Analytics
Article • 13/05/2025
Le service Azure Stream Analytics prend en charge le traitement d’événements dans les formats
de données CSV, JSON et Avro. Des données JSON et Avro peuvent être structurées et contenir
certains types complexes, tels que des tableaux et ... | [
0.012102924287319183,
0.0034407766070216894,
0.004694718401879072,
0.026372773572802544,
0.03149864077568054,
0.023911280557513237,
0.04591849073767662,
0.03429379314184189,
-0.04110533744096756,
-0.05718119814991951,
0.008859558030962944,
-0.04761901870369911,
-0.06606482714414597,
0.0133... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1782,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1530",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
notation par points peut servir à parcourir plusieurs niveaux, comme indiqué dans l’extrait
suivant :
SQL
Le résultat est le suivant :
ID de l'appareil
Lat
Long
Température
Version
12345
47
122
80
1.2.45
Vous pouvez sélectionner toutes les propriétés d’un enregistrement imbriqué à l’aide du
caractère générique « * ». ... | [
-0.01530466228723526,
0.013991537503898144,
0.0018587301019579172,
-0.024290554225444794,
0.08423519134521484,
0.025675157085061073,
0.024328114464879036,
0.024587342515587807,
-0.0069423858076334,
-0.06325843930244446,
-0.01614079438149929,
-0.022385049611330032,
-0.05263984203338623,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1783,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1531",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Utilisez la fonction GetRecordPropertyValue si le nom de la propriété est une variable. Cela
permet de créer des requêtes dynamiques sans codage en dur des noms de propriété.
Par exemple, imaginez que l'exemple de flux de données doive être joint à des données de
référence contenant des seuils pour chaque capteur d’app... | [
-0.049990568310022354,
0.014313239604234695,
0.0072042983956635,
0.02271205745637417,
0.05837816745042801,
0.044159773737192154,
0.03972547873854637,
-0.008494012989103794,
-0.032560039311647415,
-0.06826286762952805,
-0.010320378467440605,
0.016161179170012474,
-0.07205533981323242,
0.024... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1784,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1532",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
ID de l'appareil
SensorName
Message d'Alerte
12345
Humidité
Alerte : capteur au-dessus du seuil
Pour convertir les champs d’enregistrement en événements distincts, utilisez l’opérateur
APPLIQUER avec la fonction GetRecordProperties.
Avec les exemples de données d’origine, la requête suivante peut être utilisée pour ext... | [
-0.04086250066757202,
0.0009295205818489194,
-0.0009371183696202934,
-0.02496081031858921,
0.06071031093597412,
0.01636311039328575,
0.054679252207279205,
0.019938621670007706,
-0.03315751627087593,
-0.04933791235089302,
-0.014465546235442162,
-0.00106997590046376,
-0.0633028969168663,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1785,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1533",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Lorsque vous utilisez Azure SQL Database comme données de référence dans votre travail, il
est possible d’avoir une colonne qui contient des données au format JSON. Un exemple est
présenté dans l’exemple suivant :
ID de l'appareil
Données
12345
{"key" : "value1"}
54321
{"key" : "value2"}
Vous pouvez analyser l’enregist... | [
-0.011215971782803535,
0.02540622465312481,
-0.013504276983439922,
0.0070760827511549,
0.05314745754003525,
0.02517719194293022,
0.0576179213821888,
0.06808383762836456,
-0.007602292113006115,
-0.04583176225423813,
-0.0036998791620135307,
-0.030172890052199364,
-0.0891689881682396,
-0.0078... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1786,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1534",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Les données de type tableau sont des collections ordonnées de valeurs. Certaines opérations
courantes sur des valeurs de tableau sont décrites ici. Ces exemples utilisent les fonctions
GetArrayElement, GetArrayElements et GetArrayLength, ainsi que l’opérateur APPLY.
Voici un exemple d’événement. CustomSensor03 et Sens... | [
-0.02856835164129734,
0.023967774584889412,
0.0072452290914952755,
0.0016337018460035324,
0.04587522894144058,
0.005020304583013058,
0.01416383683681488,
0.06041701138019562,
-0.05460977926850319,
-0.02867838554084301,
0.007005332503467798,
-0.03567691519856453,
-0.05864563211798668,
0.003... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1787,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1535",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Le résultat est le suivant :
premierÉlément
12
SQL
Le résultat est le suivant :
arrayLength
3
Sélectionnez tous les éléments du tableau en tant qu’événements individuels. L’opérateur
APPLY avec la fonction intégrée GetArrayElements extrait tous les éléments du tableau en tant
qu’événements individuels :
SQL
SELECT
... | [
-0.045425232499837875,
0.013619397766888142,
-0.005583655089139938,
-0.00926431268453598,
0.03781469538807869,
0.01744643598794937,
0.03334666043519974,
0.01999063976109028,
-0.020312270149588585,
-0.05226164683699608,
0.003149098716676235,
-0.007654075510799885,
-0.022811898961663246,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1788,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1536",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Le résultat est le suivant :
deviceId
ArrayIndex
ArrayValue
12345
0
12
12345
1
-5
12345
2
0
SQL
Le résultat est le suivant :
deviceId
smKey
smValue
12345
Fabricant
ABC
12345
Version
1.2.45
Si les champs extraits doivent apparaître dans des colonnes, il est possible de faire pivoter le
jeu de données à l’aide de la synt... | [
-0.05855941027402878,
-0.006489286664873362,
-0.002695995382964611,
0.0031989410053938627,
0.07652057707309723,
0.02903558313846588,
0.023314615711569786,
0.004212619736790657,
-0.01658281497657299,
-0.06690604239702225,
0.025715330615639687,
-0.01934015564620495,
-0.07096020132303238,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1789,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1537",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Le résultat est le suivant :
deviceId
Lat
Long
smVersion
smManufacturer
12345
47
122
1.2.45
ABC
Types de données dans Azure Stream Analytics
SELECT
i.DeviceId,
i.Location.*,
V.smValue AS 'smVersion',
M.smValue AS 'smManufacturer'
FROM input i
LEFT JOIN DynamicCTE V ON V.smKey = 'Version' and V.DeviceId = i.DeviceId AND... | [
-0.018056049942970276,
-0.03574751690030098,
0.004206678364425898,
-0.012005651369690895,
0.08888215571641922,
0.05855698511004448,
0.004864347167313099,
0.018760085105895996,
-0.016043245792388916,
-0.029081221669912338,
0.03293979540467262,
-0.04365056753158569,
-0.08105360716581345,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1790,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1538",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Analyser Protobuf dans Azure Stream
Analytics
Article • 18/11/2024
Azure Stream Analytics prend en charge le traitement des événements dans les formats
de données de tampon de protocole (Protobuf). Vous pouvez utiliser le désérialiseur
Protobuf intégré pour configurer vos entrées. Pour utiliser le désérialiseur intégré... | [
0.0007154741324484348,
-0.043844930827617645,
-0.04665656015276909,
0.0030470832716673613,
0.027878016233444214,
0.03114396706223488,
0.028697911649942398,
0.01677875593304634,
-0.009402657859027386,
-0.06594367325305939,
0.030781367793679237,
-0.03094802238047123,
-0.07354181259870529,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1791,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1539",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
4. Terminez la configuration en utilisant les instructions suivantes :
Nom de la
propriété
Description
Fichier de définition
Protobuf
Fichier qui spécifie la structure et les types de données de vos
événements Protobuf
Type de message
Type de message que vous souhaitez désérialiser
ﾉ
Agrandir le tableau | [
-0.026105694472789764,
-0.02178162708878517,
-0.0398828461766243,
-0.0039581372402608395,
0.0424426794052124,
0.0374167338013649,
0.01745663210749626,
-0.0030130816157907248,
0.013097835704684258,
-0.05322876572608948,
0.015300290659070015,
-0.008391710929572582,
-0.07161150872707367,
0.05... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1792,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1540",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Nom de la
propriété
Description
Style de préfixe
Paramètre qui détermine la longueur d’un message afin de
désérialiser correctement les événements Protobuf
Pour en savoir plus sur les types de données Protobuf, consultez la documentation
officielle des tampons de protocole
.
Le désérialiseur Protobuf prend un seul fich... | [
-0.016538619995117188,
-0.03808913752436638,
-0.057937126606702805,
-0.031575966626405716,
0.029130810871720314,
0.053620971739292145,
0.014987933449447155,
0.013032048009335995,
-0.006743105594068766,
-0.06706845760345459,
0.022783620283007622,
-0.026035115122795105,
-0.0497748889029026,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Quand un fichier de définition Protobuf contient un espace de noms ou un
package, le type de message doit l’inclure. Par exemple :
Dans le désérialiseur Protobuf du portail, le type de message doit être
Namespacetest.Volunteer au lieu du Volunteer habituel.
Si le package ou l’espace de noms d’origine est en majuscule... | [
-0.04187903180718422,
-0.036440812051296234,
-0.05383046716451645,
-0.012525170110166073,
0.014359286986291409,
0.03082178346812725,
0.0166977159678936,
0.008807355538010597,
-0.021242110058665276,
-0.0503494068980217,
0.00574524374678731,
-0.012786456383764744,
-0.07061555981636047,
0.061... | {
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"tota... |
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service. Par exemple :
Certains types de données ne sont pas pris en charge :
Any
One of (lié aux énumérations)
Durations
Struct
Field Mask (non pris en charge par protobuf-net)
List Value
Valu... | [
0.017089441418647766,
0.0004412443086039275,
-0.040247417986392975,
0.0216414425522089,
0.021357515826821327,
0.037974242120981216,
0.02603677473962307,
0.03513411059975624,
-0.013970672152936459,
-0.043357670307159424,
0.018037965521216393,
-0.018782328814268112,
-0.06411603838205338,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Éléments du langage de requête
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Le langage de requête fournit un large éventail d’éléments pour la création de requêtes. Elles
sont résumées ci-dessous.
Élément
Résumé
APPLIQUER
L’opérateur APPLY vous permet d’appeler une fonction table pour chaque ligne
retournée... | [
-0.010503243654966354,
-0.01823200099170208,
-0.002063438529148698,
-0.04560545086860657,
0.052757974714040756,
0.04201290383934975,
0.024189570918679237,
0.05285970866680145,
-0.02440175600349903,
-0.06469188630580902,
-0.03398428484797478,
-0.04147748276591301,
-0.06846128404140472,
0.02... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Élément
Résumé
JOIN et
RÉFÉRENCE DATA
JOIN
JOIN est utilisé pour combiner des enregistrements d’au moins deux sources
d’entrée. JOIN est temporel par nature, ce qui signifie que chaque jointure doit
définir la distance qui sépare les lignes correspondantes dans le temps.
JOIN est également utilisé pour mettre en corrél... | [
-0.023913724347949028,
-0.015658514574170113,
-0.0442408062517643,
0.00023258787405211478,
0.05774744972586632,
0.04332775995135307,
0.045614976435899734,
0.036257438361644745,
-0.05197329819202423,
-0.0714460164308548,
0.008479844778776169,
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0.0... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
APPLIQUER
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
L’opérateur APPLY vous permet d’appeler une fonction table pour chaque ligne retournée par
une expression de table externe d’une requête. La fonction table agit comme entrée droite et
l’expression de table externe agit comme entrée gauche. L’entrée de d... | [
0.014800682663917542,
-0.008873168379068375,
0.037314265966415405,
-0.04142120108008385,
0.04778376594185829,
0.048512157052755356,
0.014144040644168854,
0.040075793862342834,
-0.022914880886673927,
-0.06466358155012131,
-0.03199564293026924,
-0.047607168555259705,
-0.0604180209338665,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Nom ou alias du flux d’entrée.
column_name
Nom d’une colonne du flux d’entrée.
element_name
Nom de la nouvelle colonne contenant le résultat de la fonction table.
La sortie est un enregistrement contenant la charge utile initiale et un enregistrement «
element_name », qui contient le résultat de la fonction table.
Pour... | [
-0.03488491103053093,
0.006211462896317244,
-0.013603976927697659,
-0.044654350727796555,
0.031042546033859253,
0.003433046629652381,
0.012412430718541145,
0.024820156395435333,
-0.024808097630739212,
-0.04711063578724861,
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0.010232372209429741,
-0.032896850258111954,
... | {
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"chunk_index": 1799,
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"is_summary": false,
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"source": "1547",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
Autre exemple utilisant des tableaux imbriqués (tableau de tableaux).
SQL
SELECT e.TollId, e.EntryTime,
flat.ArrayValue AS licensePlate, flat.ArrayIndex AS licensePlateIndex
FROM input AS e
OUTER APPLY GetArrayElements(e.Licenses) AS flat
WITH firstQuery AS (
SELECT input.TollId, input.Entry... | [
-0.016094598919153214,
0.06104997918009758,
0.023673759773373604,
-0.01804659701883793,
0.05015786737203598,
-0.0210915245115757,
0.004796748049557209,
0.019395185634493828,
-0.02301255241036415,
-0.06564191728830338,
0.006228618789464235,
-0.02049708552658558,
-0.031559720635414124,
-0.03... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1800,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1548",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
CAS
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Évalue une liste de conditions et retourne l’une des expressions de résultat possibles.
L’expression CASE a deux formats :
L’expression CASE simple compare une expression à un ensemble d’expressions simples
pour déterminer le résultat.
L’expression CASE reche... | [
0.014137142337858677,
-0.006354946177452803,
-0.01578085497021675,
-0.047435909509658813,
0.05801386013627052,
0.043839454650878906,
0.014955442398786545,
0.005368905607610941,
-0.01338391937315464,
-0.04095720127224922,
-0.01804284192621708,
0.0030931869987398386,
-0.05609980225563049,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1801,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Expression évaluée lorsque le format CASE simple est utilisé. La valeur évaluée est comparée à
la when_expression.
Expression à laquelle input_expression est comparée lors de l’utilisation du format CASE simple.
Les types de la when_expressions ne doivent pas nécessairement correspondre.
Expression booléenne évaluée lo... | [
-0.005896511022001505,
0.05491841956973076,
-0.025319751352071762,
-0.03767896816134453,
0.029143137857317924,
0.061013393104076385,
0.012714928947389126,
0.030525047332048416,
-0.033110976219177246,
-0.013207649812102318,
-0.004800137132406235,
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-0.05026429146528244,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Utilisation de la sélection avec l’expression CASE recherchée :
SQL
END as vehicleTypeName
FROM vehicles
SELECT
CASE
WHEN temperature < 60 THEN 'Alert'
ELSE 'OK'
END as currentStatus
FROM sensor | [
0.009085253812372684,
0.022790564224123955,
0.013302154839038849,
-0.02381731942296028,
0.07488759607076645,
0.028596507385373116,
0.033743806183338165,
0.004804425407201052,
0.00283040851354599,
-0.06208549067378044,
-0.010810059495270252,
0.06066550686955452,
-0.05420966446399689,
0.0094... | {
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"chunk_index": 1803,
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"source": "1551",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
COALESCE
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Évalue les arguments dans l’ordre et retourne la valeur de la première expression qui n’a
initialement pas la valeur NULL.
SQL
expression
Expression de n’importe quel type.
Type de la première expression non null.
SQL
L'Expression
Résultat
COALESCE(0, 'a... | [
0.004805772099643946,
-0.0014804911334067583,
-0.01357148215174675,
-0.002586163580417633,
0.048553213477134705,
0.08001352101564407,
0.029708975926041603,
0.02893502078950405,
-0.024245884269475937,
-0.055601298809051514,
-0.03682604059576988,
-0.044211097061634064,
-0.06243903934955597,
... | {
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"chunk_index": 1804,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
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"tota... |
[
0.012244698591530323,
0.03951340541243553,
-0.007785371970385313,
0.002132061403244734,
0.04660492390394211,
0.012159298174083233,
0.039779067039489746,
0.04207933694124222,
-0.02076350525021553,
-0.039035167545080185,
0.02428349107503891,
-0.008056429214775562,
-0.04972242936491966,
0.017... | {
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"chunk_index": 1805,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... | |
CRÉER TABLE
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
L’instruction CREATE TABLE permet de définir le schéma de la charge utile des événements
entrant dans Azure Stream Analytics. Cela permet à l’utilisateur de définir explicitement les
types de données de chaque colonne nommée pour la charge utile des é... | [
0.012646716088056564,
-0.017536109313368797,
-0.02630026265978813,
-0.002014372032135725,
0.03830023109912872,
0.02027517557144165,
0.027400866150856018,
0.05090218409895897,
-0.011244460940361023,
-0.028704533353447914,
0.006990222260355949,
-0.029375696554780006,
-0.053316764533519745,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1806,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1554",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
nom_de_table
Nom du flux d’entrée à partir duquel les données proviennent. Ce nom doit correspondre
à l’alias d’entrée créé dans la section « Ajouter une entrée » du portail Azure Stream
Analytics.
nom_de_colonne
Nom de la colonne dans la charge utile de l’événement entrant. S’il n’existe aucun nom
de colonne dans ... | [
-0.03952501714229584,
0.013938460499048233,
-0.03180694580078125,
0.008417421951889992,
0.037037234753370285,
0.025364195927977562,
0.026694171130657196,
0.05277946591377258,
-0.018042588606476784,
-0.036960285156965256,
-0.007378775160759687,
0.008593649603426456,
-0.04654547944664955,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1807,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1555",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
CREATE TABLE Entry (
TollId bigint,
EntryTime datetime,
LicensePlate nvarchar(max),
State nvarchar(max),
Make nvarchar(max),
Model nvarchar(max),
VehicleType bigint,
VehicleWeight float,
Toll float,
Tag bigint
);
SELECT
DATEADD(hour,-1,System.Timestamp()) AS WindowStart,
System.Timestamp AS WindowEnd,
TollId,
SUM(T... | [
-0.0019913187716156244,
0.0273298192769289,
0.05878560245037079,
-0.0020251551177352667,
0.07837159931659698,
-0.019223662093281746,
0.015500710345804691,
0.012110390700399876,
0.02556285820901394,
-0.039776761084795,
0.016949377954006195,
0.0013623367995023727,
-0.027820711955428123,
-0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1808,
"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": "1556",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
DE
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Spécifie le flux d’entrée ou un nom d’étape associé à une clause WITH. La clause FROM est
toujours obligatoire pour toute instruction SELECT.
syntaxsql
*
Spécifie que toutes les colonnes de tous les flux d’entrée de la clause FROM doivent être
retournées. Les ... | [
-0.01274840533733368,
-0.02913377806544304,
0.000040513168642064556,
-0.040778204798698425,
0.04969485476613045,
0.022556686773896217,
0.038919784128665924,
0.03323547914624214,
-0.014953871257603168,
-0.03926430642604828,
-0.024769237264990807,
-0.014217672869563103,
-0.04897231608629227,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1809,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1557",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Nom d’une colonne à retourner. Qualifiez column_name pour empêcher une référence
ambiguë, par exemple lorsque deux sources d’entrée dans la clause FROM ont des colonnes
avec des noms en double.
expression
Est une constante, une fonction, une combinaison de noms de colonnes, de constantes et de
fonctions connectées par ... | [
-0.02757098898291588,
-0.006611151620745659,
0.027918703854084015,
-0.03882991522550583,
0.06146934628486633,
0.0654025673866272,
0.0375332310795784,
0.031109105795621872,
-0.014859559014439583,
-0.07184354215860367,
-0.006226777099072933,
-0.004774120170623064,
-0.04701806977391243,
0.026... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1810,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1558",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
REGROUPER PAR
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Regroupe un ensemble de lignes sélectionné dans un ensemble de lignes récapitulatives par
les valeurs d’une ou plusieurs colonnes ou expressions. Une ligne est retournée pour chaque
groupe. Les fonctions d’agrégation dans la liste de sélection> de <... | [
-0.01431828923523426,
-0.043455060571432114,
0.05219343677163124,
-0.02282169833779335,
0.04555409774184227,
0.008748757652938366,
0.0407901257276535,
0.05519503727555275,
-0.021197210997343063,
-0.07472870498895645,
-0.04430887848138809,
-0.05793696269392967,
-0.04935420677065849,
0.01191... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1811,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1559",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
System.Timestamp()
Fenêtrage
SELECT TollId, System.Timestamp() AS WinEndTime, COUNT(*)
FROM TollTagEntry TIMESTAMP BY EntryTime
GROUP BY TumblingWindow( minute , 3 ) , TollId
Voir aussi | [
-0.024938182905316353,
-0.0017277536680921912,
0.05386396497488022,
-0.008556205779314041,
0.05388650298118591,
-0.011363936588168144,
0.04925335571169853,
0.007786809466779232,
-0.017591113224625587,
-0.04121601954102516,
0.013752911239862442,
0.03248883783817291,
-0.01653156615793705,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1812,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1560",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
AYANT
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Spécifie une condition de recherche pour un groupe ou un agrégat. Vous pouvez utiliser
HAVING uniquement avec l’expression SELECT. HAVING est généralement utilisé dans une
clause GROUP BY. Quand GROUP BY n’est pas utilisé, HAVING se comporte comme une claus... | [
-0.0097414031624794,
-0.008166852407157421,
0.029190490022301674,
-0.03246500343084335,
0.04623107239603996,
0.02497374825179577,
0.027549708262085915,
0.027698520570993423,
-0.02255886048078537,
-0.06779547035694122,
-0.03851539269089699,
-0.03375355154275894,
-0.048650503158569336,
0.014... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1813,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1561",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
DANS
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
INTO spécifie explicitement un flux de sortie, et est toujours associé à une expression SELECT.
Si non spécifié, le flux de sortie par défaut est « output ».
SQL
output_stream
Spécifie le nom d’un flux de sortie.
Vous ne pouvez pas utiliser SELECT ... INTO d... | [
-0.012176929973065853,
-0.04358329996466637,
0.034320682287216187,
-0.024143081158399582,
0.05338689684867859,
0.01431809552013874,
0.02854742482304573,
0.017906704917550087,
0.0001243940059794113,
-0.05916649475693703,
0.010079159401357174,
-0.04580402001738548,
-0.051507506519556046,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1814,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1562",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
INTO spécifie explicitement le nombre de partitions dans une étape d’entrée lors de la
spécification d’un schéma de partitionnement (PARTITION BY). Si le nombre de partitions n’est
pas spécifié, le nombre de partitions est transféré si partition BY est identique ou deux dans le
cas contraire.
INTO est un indicateur du ... | [
-0.0770561695098877,
-0.013069817796349525,
-0.007877393625676632,
0.00987190566956997,
0.046975623816251755,
0.006371828727424145,
-0.02331770583987236,
0.022154510021209717,
-0.01327083632349968,
-0.04074639081954956,
-0.013848048634827137,
-0.009118041954934597,
-0.0008562171133235097,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1815,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1563",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
INTO 10
)
SELECT * INTO [output] FROM Step1 PARTITION BY DeviceId | [
-0.0457976795732975,
-0.01409126352518797,
0.008491337299346924,
-0.01505337469279766,
0.12042945623397827,
0.053168151527643204,
0.0240410678088665,
-0.021097207441926003,
0.035668373107910156,
-0.020227959379553795,
-0.006861977744847536,
0.004958650097250938,
-0.03705528751015663,
-0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1816,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1564",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
UNIR
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Comme T-SQL standard, JOIN dans le langage de requête Azure Stream Analytics est utilisé
pour combiner des enregistrements à partir de deux sources d’entrée ou plus. LA JOINTURE
dans Azure Stream Analytics est temporelle, ce qui signifie que chaque JOIN doit... | [
-0.00569433718919754,
-0.03413272276520729,
-0.00509657384827733,
0.0008684268686920404,
0.049996137619018555,
0.019807787612080574,
0.04322323203086853,
0.04487309232354164,
-0.01900433748960495,
-0.057966314256191254,
0.007049791514873505,
-0.04434763267636299,
-0.07913939654827118,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1817,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1565",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
FROM { <input_source> } [ ,...n ] ]
<input_source> ::=
{
input_name [ [ AS ] input_alias ]
| <joined_table>
}
<joined_table> ::=
{
<input_source> <join_type> <input_source> ON <join_condition>
| [ <input_source> <join_type> <reference_data> ON <join_condition> ]
| [ ( ] <... | [
-0.025891121476888657,
0.013068764470517635,
-0.02194250375032425,
-0.019197875633835793,
0.04115425422787666,
0.050408925861120224,
0.01275706384330988,
-0.0024183616042137146,
-0.007277939468622208,
-0.026091212406754494,
0.012674698606133461,
0.003733062883839011,
-0.07408761233091354,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1818,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1565",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
<input_source>
Spécifie la source de données d’entrée.
<reference_data>
Données de référence auxquelles vous souhaitez joindre votre input_source. Pour plus
d’informations, consultez la section Jonction de données de référence.
<join_type>
Spécifie le type d'opération de jointure.
UNIR
Indique que l’opération de jointu... | [
-0.03911534696817398,
0.00036287904367782176,
-0.06408800184726715,
0.004422591999173164,
0.0660564973950386,
0.04686826467514038,
0.01770828291773796,
0.0108439726755023,
-0.035839762538671494,
-0.04783344641327858,
-0.0019900789484381676,
-0.019649649038910866,
-0.06525298207998276,
0.04... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1819,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1566",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
La condition de jointure ci-dessus entraîne une correspondance si et uniquement si ExitTime se
produit après EntryTime, mais pas plus de 15 minutes plus tard.
Les conditions temporelles peuvent être combinées entre elles et avec d’autres conditions à
l’intérieur de la clause ON, par exemple :
SQL
Lors de la jointur... | [
-0.02407067082822323,
0.05503734201192856,
0.009364249184727669,
-0.014808624982833862,
0.06378637254238129,
-0.0035409810952842236,
0.03140507638454437,
0.007097108289599419,
-0.002502631163224578,
-0.03847303241491318,
0.002641049912199378,
-0.003951590973883867,
-0.033333152532577515,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1820,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1567",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
DATEDIFF(minute,I1.EntryTime,I2.ExitTime) AS DurationinMinutes
FROM Input1 I1 TIMESTAMP BY EntryTime
JOIN Input2 I2 TIMESTAMP BY ExitTime
ON I1.TollId=I2.TollId
AND I1.LicensePlate=I2.LicensePlate
AND DATEDIFF(minute,I1,I2) BETWEEN 0 AND 15
SELECT TS.Id, TS.Name, TS.Amount, E.ErrorCode, E.Description ... | [
0.04524356871843338,
0.03226754441857338,
-0.012161157093942165,
-0.01647925190627575,
0.0653250440955162,
0.002005511661991477,
0.008716104552149773,
-0.0002731700660660863,
0.023356201127171516,
-0.02494056336581707,
0.03621825948357582,
0.014595207758247852,
-0.02776431478559971,
0.0002... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1821,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1567",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Lors de la jointure de sources partitionnée, le prédicat JOIN doit inclure une condition
correspondant aux clés de partition des deux sources.
SQL
Enfin, Azure Stream Analytics prend en charge la jointure interne (la jointure par défaut) et la
jointure externe LEFT. Pour une jointure interne, un résultat est retourné u... | [
-0.016780463978648186,
-0.0035617633257061243,
-0.02066940814256668,
0.02214933931827545,
0.05626312643289566,
0.017228754237294197,
0.03041050210595131,
-0.005698037333786488,
-0.013069979846477509,
-0.05523582175374031,
-0.005912845488637686,
-0.046391841024160385,
-0.04872435703873634,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1822,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1568",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
I2.ExitTime, I1.LicensePlate,
DATEDIFF(minute,I1.EntryTime,I2.ExitTime) AS DurationinMinutes
FROM Input1 I1 TIMESTAMP BY EntryTime
LEFT OUTER JOIN Input2 I2 TIMESTAMP BY ExitTime
ON I1.TollId=I2.TollId
AND I1.LicensePlate=I2.LicensePlate
AND DATEDIFF( minute , I1 , I2 ) BETWEEN 0 AND 15
WHERE I2.TollId ... | [
0.014192873612046242,
0.03190084174275398,
0.003976325038820505,
-0.005488262046128511,
0.05328584462404251,
0.006545355077832937,
0.010562572628259659,
-0.022236207500100136,
-0.00042603080510161817,
-0.03129309415817261,
0.031834833323955536,
0.004788458812981844,
-0.02269420027732849,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1823,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1568",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
dateparts
Exemple. 'second', 'milliseconde', 'minute', etc.)
input_source1
Première source d’entrée dans la jointure. En interne, l’horodatage associé aux événements de
cette input_source est passé dans la fonction.
input_source2
Deuxième source d’entrée dans la jointure. En interne, l’horodatage associé aux événements... | [
-0.03275351598858833,
0.028747741132974625,
-0.040042005479335785,
0.029120270162820816,
0.016477826982736588,
0.057325318455696106,
0.02017253264784813,
0.000317651079967618,
-0.015166228637099266,
0.0063072694465518,
-0.03029249794781208,
0.006685739383101463,
-0.061520013958215714,
0.03... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1824,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1569",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
MATCH_RECOGNIZE
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
La clause MATCH_RECOGNIZE est utilisée pour rechercher un ensemble d’événements sur un
flux de données. Cette clause vous permet de définir des modèles d’événements à l’aide
d’expressions régulières et de méthodes d’agrégation pour vérifier et ext... | [
0.013792481273412704,
-0.013962442055344582,
0.005561009515076876,
-0.0279789287596941,
0.04583026468753815,
0.06508604437112808,
0.02862541750073433,
0.04014207795262337,
-0.024798506870865822,
-0.004633496981114149,
0.0023036999627947807,
-0.044666990637779236,
-0.06435590982437134,
0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1825,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1570",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
La durée limite est utilisée pour définir une fenêtre de temps pour que le modèle soit
recherché. Les événements sont classés par heure et TIMESTAMP BY peuvent être utilisés sur la
clause SELECT pour spécifier le champ d’heure.
PARTITION BY permet à la correspondance d’être clé et partitionnée sur un nom de colonne.
Un... | [
-0.00016315905668307096,
0.036845553666353226,
-0.054303523153066635,
-0.06464683264493942,
0.06315205991268158,
0.024224385619163513,
0.05215191841125488,
0.00854505691677332,
-0.018338873982429504,
-0.03238111361861229,
-0.012228033505380154,
-0.030520863831043243,
-0.04908861219882965,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1826,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1571",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
correspondances peuvent se chevaucher dans ce cas, car un modèle peut contenir le début
d’un autre modèle à l’intérieur. Il s’agit de la seule clause skip disponible.
MEASURES est utilisé pour définir les valeurs projetées à partir de la correspondance à l’aide de
méthodes d’agrégation. Par exemple, LAST(A.id) AS aid ... | [
-0.026225151494145393,
-0.019256804138422012,
-0.04732703045010567,
-0.020634975284337997,
0.027092846110463142,
0.05217590928077698,
0.015084788203239441,
0.009258301928639412,
-0.045944567769765854,
-0.041486870497465134,
-0.011016580276191235,
-0.0067756869830191135,
-0.06308022886514664,... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1827,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1572",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
'|' - Un modèle ou un autre
Exemple :
SQL
Cet exemple définit A 0 ou 1 fois suivi de B au moins une fois.
DEFINE spécifie les règles utilisées pour faire correspondre une variable de modèle à un
événement. Les règles sont des expressions booléennes sur des valeurs agrégées à partir du
flux de données.
SQL
Cet exemple d... | [
-0.017203794792294502,
0.027688026428222656,
0.0021220871713012457,
-0.056322451680898666,
0.04895457997918129,
-0.009408701211214066,
0.05928575247526169,
0.015712345018982887,
-0.016895534470677376,
-0.02541019581258297,
-0.016661234200000763,
-0.020757976919412613,
-0.02842932567000389,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1828,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1573",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Les méthodes d’agrégation suivantes peuvent être utilisées dans MEASURES et DEFINE :
Min : nombre minimal agrégé jusqu’à présent.
Max : nombre maximal agrégé jusqu’à présent.
Tout d’abord : première valeur agrégée.
Last : dernière valeur agrégée jusqu’à présent.
Exemple :
Le remplissage de réservoirs à haute pression e... | [
-0.012691431678831577,
-0.002559443237259984,
-0.002930690534412861,
-0.04182685911655426,
0.03195282444357872,
0.041700080037117004,
0.03792862221598625,
0.010562983341515064,
-0.01644633151590824,
-0.06161228194832802,
0.04765572026371956,
-0.0403209924697876,
-0.03420737758278847,
-0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1829,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1574",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Cette requête correspond à normal à n’importe quel événement qui remplit le réservoir et, si la
pression est supérieure au double d’un remplissage normal dans les 3 minutes, qu’un
événement est déclenché avec la lecture maximale de la pression pour le modèle dangereux .
Seules les valeurs de champ peuvent être utilisée... | [
-0.028358032926917076,
-0.012769212014973164,
0.0036823423579335213,
-0.019459616392850876,
0.028696468099951744,
0.02351820468902588,
0.03740676864981651,
-0.000294562109047547,
0.0064025335013866425,
-0.07328387349843979,
0.019229207187891006,
-0.01616194099187851,
-0.051324523985385895,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1830,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1575",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Éléments du langage de requête
A AS Max(A.value1 + A.value2) > 5,
...
Voir aussi | [
-0.04390452057123184,
0.04158969596028328,
-0.021739868447184563,
0.0052514155395329,
0.03518279269337654,
0.02792012318968773,
0.04691753163933754,
0.004197221249341965,
-0.0007778025465086102,
-0.06586628407239914,
-0.003897805232554674,
0.01348163839429617,
-0.039491184055805206,
-0.023... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1831,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1576",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
NULLIF
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne une valeur Null si les deux expressions spécifiées sont égales. Par exemple, SELECT
NULLIF(4,4) AS Same, NULLIF(5,7) AS Different ... retourne NULL la première colonne (4 et
4), car les deux valeurs d’entrée sont identiques. La deuxième colonne ... | [
0.01078394427895546,
-0.02777877263724804,
0.014506204053759575,
-0.0025174999609589577,
0.06732539087533951,
0.07377428561449051,
0.027843089774250984,
0.014018242247402668,
-0.023541297763586044,
-0.06727562844753265,
-0.012878975830972195,
0.007496736478060484,
-0.044809650629758835,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1832,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1577",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
COALESCE
NULLIF
CAS
NULLIF(
LAG(reading) OVER (PARTITION BY sensorId LIMIT DURATION(hour, 1)),
reading
) AS previous_reading_if_changed
FROM input
Voir aussi | [
-0.015208443626761436,
-0.046407368034124374,
0.020156992599368095,
-0.0005835636402480304,
0.08064591884613037,
0.0707315132021904,
0.03648589551448822,
-0.011781208217144012,
-0.01850605197250843,
-0.055808380246162415,
0.006610902026295662,
0.010198402218520641,
-0.039149265736341476,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1833,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1578",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
JOIN avec des données de référence
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Dans un scénario habituel, nous utilisons un moteur de traitement des événements pour
calculer les données de streaming avec une très faible latence. Dans de nombreux cas, les
utilisateurs doivent mettre en corrélation les donné... | [
-0.009106519632041454,
-0.0315219983458519,
-0.010937937535345554,
0.005524205043911934,
0.04625852778553963,
0.04384177178144455,
0.04091792181134224,
0.051551271229982376,
-0.059215664863586426,
-0.054582029581069946,
-0.015165156684815884,
-0.03706071525812149,
-0.0767599418759346,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1834,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1579",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
prédicat de jointure
( ON clause). Des valeurs similaires sur différents types de données ( 1.0 et "1" ) peuvent
Exemple :
SELECT I1.EntryTime, I1.LicensePlate, I1.TollId, R.RegistrationId
FROM Input1 I1 TIMESTAMP BY EntryTime
JOIN Registration R
ON I1.LicensePlate = R.LicensePlate
WHERE R.Expired = '1'
Parti... | [
-0.00023580108245369047,
0.05620536953210831,
0.005160911940038204,
-0.01095112320035696,
0.050693050026893616,
-0.0003929911181330681,
0.04851948469877243,
-0.009688585996627808,
-0.023846643045544624,
-0.04531363397836685,
-0.004122518002986908,
-0.0384506918489933,
-0.05552147701382637,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1835,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1579",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
ne pas être mises en correspondance. La conversion explicite de clés en type commun est
recommandée.
Les données de référence peuvent être statiques (chargées une seule fois) ou dynamiques
(actualisées régulièrement). Toutefois, même dans le cas dynamique, les données de
référence ne progressent pas dans le temps afin ... | [
-0.005822864826768637,
0.01689331606030464,
-0.01574515551328659,
-0.011537283658981323,
0.05885981395840645,
0.03419802337884903,
0.04320089891552925,
0.030636416748166084,
-0.008109210059046745,
-0.04855748638510704,
-0.010897716507315636,
-0.04661274328827858,
-0.04930417612195015,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1836,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1580",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Sélectionner
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Récupère des lignes à partir de flux d’entrée et active la sélection d’une ou de plusieurs
colonnes d’un ou de plusieurs flux d’entrée dans Azure Stream Analytics. Les clauses
principales utilisées avec une expression SELECT peuvent être résumées com... | [
-0.011303521692752838,
-0.028192996978759766,
0.009461602196097374,
-0.04895458370447159,
0.053001195192337036,
0.02983512356877327,
0.0377885177731514,
0.04149870574474335,
-0.008672770112752914,
-0.050883885473012924,
-0.03373425453901291,
-0.024387257173657417,
-0.05188507214188576,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1837,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1581",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
input_name | input_alias.*
Limite l’étendue du * au nom d’entrée spécifié.
column_name.*
Pour les colonnes de type Record (objet complexe), retournez tous les champs imbriqués sous
forme de colonnes individuelles.
Les colonnes de * expression avec des noms en conflit avec les colonnes précédemment
projetées dans la mêm... | [
-0.026044603437185287,
0.036194805055856705,
-0.00521905766800046,
-0.03619219362735748,
0.07063242793083191,
0.04528236761689186,
0.02292637713253498,
0.02854912355542183,
0.007452011574059725,
-0.05867155268788338,
-0.013208418153226376,
0.026851557195186615,
-0.06086481735110283,
0.0355... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1838,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1582",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
FROM TollTagEntry TIMESTAMP BY EntryTime | [
-0.003950395621359348,
-0.007706154137849808,
0.07656694948673248,
-0.03369671851396561,
0.060265835374593735,
0.01715569943189621,
0.04790165275335312,
0.01392725482583046,
0.004428430926054716,
-0.014545906335115433,
0.026625119149684906,
0.011451685801148415,
-0.01677698828279972,
-0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1839,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1583",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
UNION
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Combine les résultats de deux requêtes ou plus dans un jeu de résultats unique qui inclut
toutes les lignes appartenant à toutes les requêtes de l’union. L’opération UNION diffère de
l’utilisation de jointures qui combinent des colonnes de deux tables.
Voic... | [
0.0007906960090622306,
-0.01572168990969658,
-0.010036922991275787,
-0.009378104470670223,
0.042531900107860565,
0.05954493209719658,
0.02613152749836445,
0.021365953609347343,
-0.023960018530488014,
-0.061341945081949234,
-0.006248091347515583,
-0.07282754778862,
-0.08505990356206894,
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"tota... |
colonnes qui font partie d’une opération UNION doivent être identiques ou doivent être
nommées de la même manière à l’aide d’un alias et doivent être compatibles.
UNION
Spécifie que plusieurs jeux de résultats doivent être combinés et retournés en tant que jeu de
résultats unique. UNION incorpore toutes les lignes dans... | [
0.007677670102566481,
0.03368213772773743,
-0.005979976151138544,
-0.024801351130008698,
0.05667194724082947,
0.0282993596047163,
0.029250916093587875,
0.025227203965187073,
-0.015587430447340012,
-0.06862949579954147,
0.005224978551268578,
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OÙ
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Spécifie la condition de recherche pour les lignes retournées par la requête.
SQL
< search_condition >
Spécifie les conditions des lignes retournées dans le jeu de résultats pour une instruction
SELECT, une expression de requête ou une sous-requête. Le nombre ... | [
-0.031570564955472946,
-0.008426105603575706,
0.023103052750229836,
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0.07932445406913757,
0.025606943294405937,
0.024186108261346817,
0.035062652081251144,
-0.0230319295078516,
-0.06461045145988464,
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"tota... |
< prédicat >
Expression qui retourne TRUE ou FALSE.
expression
Nom de colonne, constante, fonction, variable, sous-requête scalaire ou combinaison de noms
de colonnes, de constantes et de fonctions connectées par un opérateur ou un opérateur ou
un sous-requête. L’expression peut également contenir l’expression CASE.
=
... | [
-0.001997469225898385,
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0.019209638237953186,
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0.07984263449907303,
0.0641840249300003,
0.028421949595212936,
0.02726665325462818,
-0.020280886441469193,
-0.035088252276182175,
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-0.061059318482875824,
0.003... | {
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"tota... |
Opérateur utilisé pour tester la condition d’une expression qui n’est pas inférieure à l’autre
expression.
String_expression
Chaîne de caractères et caractères génériques.
[NOT] COMME
Indique que la chaîne de caractères suivante doit être utilisée avec des critères correspondants.
[NOT] ENTRE
Spécifie une plage inclusi... | [
0.012555498629808426,
0.07053995132446289,
0.006374328397214413,
-0.020081350579857826,
0.04128037020564079,
0.05030293017625809,
0.05710606276988983,
0.02789575234055519,
-0.030052801594138145,
-0.023597942665219307,
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-0.06591475009918213,
-0.0012... | {
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"total... |
AVEC
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Spécifie un jeu de résultats nommé temporaire qui peut être référencé par une clause FROM
dans la requête. Cela est défini dans l’étendue d’exécution d’une instruction SELECT unique.
SQL
result_set_name
Il s’agit du nom du jeu de résultats temporaire qui peu... | [
0.006582425441592932,
-0.019385626539587975,
-0.030750451609492302,
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0.05097285658121109,
0.05227105692028999,
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0.03619621694087982,
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0.... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
WITH
NormalReadings AS
(
SELECT *
FROM Sensor
WHERE Reading < 100 AND Reading > 0
),
Averages AS
(
SELECT SensorId, AVG(Reading) as AvgNormalReading
FROM NormalReadings
GROUP BY SensorId, TumblingWindow(minute, 1)
),
BadAverages AS
(
SELECT *
FROM Averages
WHERE ... | [
-0.002863368485122919,
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0.02863413840532303,
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0.06234817951917648,
0.00994926504790783,
0.07583983987569809,
-0.004716531839221716,
-0.007964983582496643,
-0.028434015810489655,
0.028021004050970078,
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-0.061612244695425034,
-... | {
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