text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
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.... | [
0.03122844733297825,
0.006048813462257385,
0.04190612956881523,
-0.014437368139624596,
0.01797219179570675,
0.05364268645644188,
0.056100085377693176,
0.05434824526309967,
-0.016935719177126884,
-0.0556587278842926,
-0.006681111175566912,
-0.054549023509025574,
-0.06051567569375038,
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
... | [
-0.0427258238196373,
-0.023004550486803055,
-0.0016349126817658544,
0.016353124752640724,
0.09247640520334244,
0.009499200619757175,
0.04120165854692459,
0.014101846143603325,
-0.0382600873708725,
-0.07358834892511368,
-0.0058616711758077145,
-0.01774868369102478,
-0.028210502117872238,
0.... | {
"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,... | [
0.012292020954191685,
0.017363477498292923,
0.0030182907357811928,
-0.030891746282577515,
0.03519539535045624,
0.009241689927875996,
0.04082095995545387,
0.06506931036710739,
-0.020739393308758736,
-0.04231772571802139,
-0.03737112879753113,
-0.0399511381983757,
-0.03978738561272621,
0.023... | {
"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",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"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 ... | [
-0.020535262301564217,
0.008001058362424374,
-0.008486812934279442,
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0.03694336488842964,
0.03743268921971321,
0.011239532381296158,
0.037871912121772766,
-0.048865217715501785,
-0.04581687971949577,
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-... | {
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"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,
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0.06551122665405273,
-0.02458593249320984,
0.04506225138902664,
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-0.03763848915696144,
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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,
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0.03009870834648609,
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0.063177190721035,
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-0.043448690325021744,
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"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,
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0.010023652575910091,
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0.0... | {
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"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... | [
0.0021742081735283136,
0.01872006058692932,
0.00022597504721488804,
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0.054030582308769226,
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0.040570247918367386,
0.03364932909607887,
-0.023230744525790215,
-0.030751651152968407,
0.009487579576671124,
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-0.032746363431215286... | {
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"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,
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-... | {
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"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,... | {
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"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",
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"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,
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-0.05856967717409134,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1618,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"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 ... | [
-0.004411160480231047,
0.03130820021033287,
0.011866524815559387,
-0.03773928061127663,
0.04295109212398529,
0.02997647039592266,
0.04393795505166054,
0.009420448914170265,
-0.022724810987710953,
-0.05586867406964302,
0.014860686846077442,
-0.019086066633462906,
-0.038706641644239426,
0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1619,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"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",
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"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,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"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... | [
-0.05594923719763756,
-0.025915680453181267,
-0.008935409598052502,
-0.004657872021198273,
0.039378199726343155,
-0.02665887400507927,
0.032054971903562546,
0.053012415766716,
-0.02712838351726532,
-0.04980388283729553,
-0.022119121626019478,
0.0022844746708869934,
-0.03436795622110367,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1622,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"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",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"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... | [
-0.004534296225756407,
0.013038831762969494,
0.03269263729453087,
0.018180428072810173,
0.10942099243402481,
0.027766698971390724,
0.03576831892132759,
0.0012819771654903889,
0.010394521988928318,
-0.02263062261044979,
0.025726869702339172,
0.03500983864068985,
-0.05857940763235092,
0.0042... | {
"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... | [
-0.0009222131920978427,
-0.005908866412937641,
0.021900078281760216,
-0.05082082748413086,
0.03250565007328987,
0.04000190272927284,
0.029465103521943092,
0.04172709211707115,
-0.021747684106230736,
-0.056351520121097565,
-0.030847713351249695,
-0.06452096253633499,
-0.03184821456670761,
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... | [
0.013394670560956001,
-0.011252040974795818,
-0.0119779696688056,
-0.021149002015590668,
0.06310422718524933,
0.04597955942153931,
0.018033375963568687,
0.02719481848180294,
-0.036595650017261505,
-0.024376487359404564,
-0.02125507779419422,
-0.04007037729024887,
-0.037966255098581314,
0.0... | {
"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... | [
-0.010838638991117477,
0.012351217679679394,
-0.008091209456324577,
-0.024522963911294937,
0.04117214307188988,
0.04024214297533035,
-0.0068610655143857,
0.042822353541851044,
-0.03659769520163536,
-0.03188719600439072,
0.006213152315467596,
-0.022369379177689552,
-0.04987011104822159,
0.0... | {
"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
... | [
-0.0035528631415218115,
0.024284012615680695,
-0.021347008645534515,
-0.016404148191213608,
0.036908797919750214,
0.05502152442932129,
0.02057494781911373,
0.02781461924314499,
-0.040029220283031464,
-0.054842785000801086,
-0.03318776935338974,
-0.02297462336719036,
-0.016116231679916382,
... | {
"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... | [
-0.01663518324494362,
0.010627678595483303,
-0.0019660652615129948,
-0.022030578926205635,
0.04392943158745766,
0.041543327271938324,
-0.009126446209847927,
0.043147820979356766,
-0.03507350757718086,
-0.033833544701337814,
0.0065460423938930035,
-0.02102506533265114,
-0.05068657919764519,
... | {
"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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-0.06465435773134232,
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-0.020628493279218674,
-0.04485495761036873,
0.... | {
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"total... |
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,
-0.003967285621911287,
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-0.05802607536315918,
0.01... | {
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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... | [
0.0009663440869189799,
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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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0.040655139833688736,
0.037000928074121475,
-0.018525321036577225,
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-0.026426751166582108,
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"total... |
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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-0.02141566202044487,
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0.0... | {
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"total... |
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,
-0.017992399632930756,
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0.007234590593725443,
-0.06304392218589783,
-0.05963478237390518,
0.02... | {
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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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0.032922349870204926,
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-0.030594341456890106,
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0... | {
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"tota... |
Avec un jeu de données d’entrée commun :
SQL
Application de l’opérateur sur les expressions de bits :
SQL
Retours :
bit0
bit1
bitN
NOT0
NOT1
NOTnull
faux
vrai
ZÉRO
vrai
faux
ZÉRO
Application de l’opérateur sur les expressions bigint :
SQL
-------------------
1111 1111 0101 0101
Exemples
WITH MyCTE AS (
SELECT
CAST(0 AS... | [
-0.014743870124220848,
0.028315328061580658,
-0.01283471379429102,
-0.017925983294844627,
0.05052437260746956,
0.02616257034242153,
0.018396077677607536,
0.0444527193903923,
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-0.020820047706365585,
-0.0010514053283259273,
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0.... | {
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"total... |
Retours :
bit0
bit1
bitN
NOT0
NOT1
NOTnull
NOT170
0
1
ZÉRO
-1
-2
ZÉRO
-171
Validation des types de sortie :
SQL
Retours :
NOTtype_bit
NOTtype_bigint
mors
bigint
opérateurs au niveau du bit
&(AND au niveau du bit)(Azure Stream Analytics)
| (OR au niveau du bit)
^ (OR exclusif au niveau du bit)
Vue d’ensemble des types d... | [
-0.018221311271190643,
-0.029490983113646507,
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0.0018292490858584642,
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-0.0522988885641098,
0.052... | {
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"total... |
Fonctions intégrées | [
-0.015035245567560196,
0.013586432673037052,
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0.033463653177022934,
0.07642721384763718,
0.02036018669605255,
0.014788218773901463,
-0.017295580357313156,
-0.06537871062755585,
0.013208139687776566,
-0.012915353290736675,
-0.08160009235143661,
-0... | {
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"tota... |
Fonctions de conversion
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Fonctions de conversion
...
...
JETER
TRY_CAST
GetType
Fonctions intégrées
Fonctions d’agrégation
Fonctions analytiques
Array Functions (Stream Analytics)
Fonctions de date et d’heure
Fonctions d’enregistrement
Fonctions de chaîne
ﾉ
Agrand... | [
-0.00651161465793848,
-0.03306989744305611,
0.02030952088534832,
-0.02773267775774002,
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0.07372348010540009,
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0.0256... | {
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"tota... |
JETER
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Convertit une expression d’un type de données en un autre dans les types de données pris en
charge dans le langage de requête Stream Analytics.
Si la conversion ne peut pas être effectuée, la fonction échoue et provoque l’arrêt du travail.
Par exemple, la c... | [
0.0056869834661483765,
-0.03548936918377876,
-0.005875337403267622,
-0.030951043590903282,
0.05479947105050087,
0.07097883522510529,
0.036627817898988724,
0.033449988812208176,
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-0.04428192228078842,
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-0.05613497272133827,
0... | {
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"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
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"source": "1405",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Pour plus d’informations sur les cas spéciaux, consultez l’article sur les types de données .
SQL
Pour plus d’informations sur les types de données Stream Analytics, consultez :
Types de données
TRY_CAST
Analyse des données JSON et AVRO
Remarque
Exemples
SELECT TollId, EntryTime, LicensePlate, State, Make
FROM Input TI... | [
-0.00466469582170248,
0.04032043367624283,
0.015529179014265537,
0.005250558722764254,
0.0592329315841198,
0.011074423789978027,
0.03799101710319519,
0.027561983093619347,
-0.030784888193011284,
-0.04109987989068031,
0.01912899687886238,
-0.02726525254547596,
-0.04699867218732834,
-0.00318... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1652,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1406",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
GetType
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne un nom de type de données de la valeur.
SQL
expression
Peut être toute expression valide.
Retourne le nom du type de données de l’expression. Le type du nom retourné est
nvarchar(max). Consultez tous les types de données pris en charge dans les t... | [
0.003421349683776498,
-0.006376870907843113,
0.020728714764118195,
-0.02878701128065586,
0.04685119539499283,
0.058913420885801315,
0.03300314396619797,
0.04978197067975998,
-0.00862372200936079,
-0.038176748901605606,
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-0.03712866082787514,
-0.029062293469905853,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1653,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
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"source": "1407",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
TRY_CAST
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne un cast de valeur vers le type de données spécifié si le cast réussit ; sinon, retourne
NULL. Prend en charge les types de données dans le langage de requête Stream Analytics.
Par exemple, la clause TRY_CAST ('this is a string' AS bigint) génèr... | [
-0.0005325810052454472,
-0.03153551369905472,
-0.00985194556415081,
-0.024167094379663467,
0.05200048163533211,
0.06383942067623138,
0.05073954164981842,
0.02551642432808876,
-0.0386110320687294,
-0.048394639045000076,
-0.026454033330082893,
-0.034999262541532516,
-0.0669187530875206,
0.03... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1654,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1408",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Retourne un cast de valeur vers le type de données spécifié si le cast réussit ; sinon, retourne
null.
Pour filtrer les valeurs datetime potentiellement incorrectes dans la colonne EntryTime, utilisez
TRY_CAST pour la colonne et utilisez la comparaison IS NOT NULL, car les valeurs NULL
indiquent que la tentative de cas... | [
-0.021214565262198448,
0.009531624615192413,
0.033660661429166794,
-0.010274491272866726,
0.03431808948516846,
0.03237998113036156,
0.07880257070064545,
0.028486868366599083,
-0.048443134874105453,
-0.03792029246687889,
-0.012488714419305325,
-0.01636761799454689,
-0.03939935937523842,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1655,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1409",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Fonctions de date et d’heure
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Le langage de requête Stream Analytics fournit les fonctions de date et d’heure suivantes :
Fonctions d’heure de date
...
...
DATENAME
DATEPART
jour
MOIS
ANNÉE
DATETIMEFROMPARTS
DATEDIFF
DATEADD
Fonctions intégrées
Fonctions d’agrégat... | [
0.004751470871269703,
-0.024563146755099297,
0.011321716010570526,
0.0010184076381847262,
0.03287830576300621,
0.05140376836061478,
0.027820207178592682,
0.04380519315600395,
-0.01786406897008419,
-0.04528830572962761,
-0.0024558408185839653,
-0.0384058840572834,
-0.06066940724849701,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1656,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"tota... |
DATEADD
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne une date spécifiée avec l’intervalle de nombre spécifié (entier signé) ajouté à une
partie de date spécifiée de cette date.
SQL
datepart
Fait partie de la date de début et de la date de fin qui spécifie la limite de type franchie. Le
tableau suiv... | [
-0.0010582493850961328,
-0.028161250054836273,
-0.00011410936713218689,
0.025736287236213684,
0.03906555101275444,
0.05453851819038391,
0.049840837717056274,
0.023508375510573387,
-0.028625505045056343,
-0.03382626920938492,
-0.010921820998191833,
-0.04772290959954262,
-0.041901521384716034,... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1657,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"tota... |
datepart
Abréviations
milliseconde
milliseconde
microseconde
Mcs
numéro
Expression qui peut être résolue en un bigint ajouté à une partie de date de date. Si vous
spécifiez une valeur avec une fraction décimale, la fraction est tronquée et non arrondie
date
Expression pouvant être résolue en datetime. la date peut être... | [
-0.025348545983433723,
0.030249202623963356,
0.010158401913940907,
-0.0038848218973726034,
0.03590399771928787,
0.04434194788336754,
0.02847558632493019,
0.007860114797949791,
-0.0002500973059795797,
-0.008126603439450264,
-0.006817081477493048,
0.003883704775944352,
-0.027012638747692108,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1658,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1412",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Différence de date
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne le nombre (entier signé) des limites de parties de date spécifiées franchies entre la
date de début et la date de fin spécifiées.
SQL
datepart
Fait partie de la date de début et de la date de fin qui spécifie la limite de type franchie... | [
-0.007456885185092688,
-0.02898738719522953,
0.00745713384822011,
0.01590091921389103,
0.041718482971191406,
0.03203638643026352,
0.051563560962677,
0.024204663932323456,
-0.030416052788496017,
-0.03359941765666008,
-0.012082601897418499,
-0.03505117446184158,
-0.03180649131536484,
0.02472... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1659,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1413",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
datepart
Abréviations
milliseconde
milliseconde
microseconde
Mcs
startdate
Expression pouvant être résolue en datetime. la date peut être une expression, une expression
de colonne ou un littéral de chaîne. Startdate est substructé à partir de enddate
enddate
Expression pouvant être résolue en datetime. la date peut êtr... | [
-0.0326642207801342,
-0.002845063805580139,
-0.00046187234693206847,
-0.048102255910634995,
0.05403696745634079,
0.021768121048808098,
0.035195108503103256,
-0.012116704136133194,
0.017207195982336998,
-0.02220010943710804,
-0.02099103108048439,
-0.0031147536356002092,
-0.03232420235872269,
... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1414",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
DATENAME
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne une chaîne de caractères qui représente la partie date spécifiée de la date spécifiée.
SQL
datepart
Peut être toute expression valide.
data_type
Fait partie de la date à retourner. Le tableau suivant répertorie tous les arguments datepart
valide... | [
-0.011572721414268017,
-0.018042447045445442,
-0.018256444483995438,
0.024858731776475906,
0.027248499915003777,
0.059178318828344345,
0.04407039284706116,
0.02982397750020027,
-0.013971448875963688,
-0.03923044353723526,
-0.02500608004629612,
-0.04674119874835014,
-0.045377232134342194,
0... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1415",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
datepart
Abréviations
deuxième
ss, s
milliseconde
milliseconde
microseconde
Mcs
date
Expression pouvant être résolue en datetime. la date peut être une expression, une expression
de colonne ou un littéral de chaîne.
nvarchar(max)
SQL
Types de retour
Exemples
SELECT DATENAME (month, EntryTime)
FROM Input TIMESTAMP BY ... | [
-0.032155703753232956,
0.03157058358192444,
0.01009407453238964,
-0.006007588468492031,
0.03395913168787956,
0.0522594191133976,
0.04419441148638725,
0.0061218333430588245,
-0.008374149911105633,
-0.021215595304965973,
-0.0245194211602211,
0.009634289890527725,
-0.011723741888999939,
0.022... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1662,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1416",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
PARTIE_DATE
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne un entier qui représente la partie spécifiée de la date indiquée.
SQL
datepart
Fait partie de la date (valeur de date ou d’heure) pour laquelle un entier est retourné. Le
tableau suivant répertorie tous les arguments datepart valides.
datepar... | [
-0.016505662351846695,
-0.040807902812957764,
-0.008001526817679405,
0.0274801105260849,
0.016979916021227837,
0.04422571882605553,
0.052568014711141586,
0.03021204099059105,
-0.035867735743522644,
-0.0293362308293581,
-0.03716662898659706,
-0.05339992791414261,
-0.03676581010222435,
0.030... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1663,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1417",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
datepart
Abréviations
microseconde
Mcs
date
Expression pouvant être résolue en datetime. la date peut être une expression, une expression
de colonne ou un littéral de chaîne.
bigint
SQL
Types de retour
Exemples
SELECT DATEPART (weekday, EntryTime)
FROM Input TIMESTAMP BY EntryTime
WHERE Toll > 5 | [
-0.04001077637076378,
0.014195258729159832,
0.014698874205350876,
-0.0021478000562638044,
0.011701306328177452,
0.04390007257461548,
0.04374000430107117,
0.0005821626400575042,
0.010439012199640274,
0.0010582475224509835,
-0.017687629908323288,
-0.00340858637355268,
-0.022681180387735367,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1664,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1418",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
DATEHEUREÀPARTIRDÉLÉMENTS
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne une valeur datetime pour la date et l’heure spécifiées.
SQL
date
Expression pouvant être résolue en datetime. la date peut être une expression, une expression
de colonne ou un littéral de chaîne.
date/heure
SQL
Syntaxe
DATETIMEF... | [
0.01806080900132656,
-0.004610479809343815,
0.024916136637330055,
0.007276124320924282,
0.03542440012097359,
0.038742341101169586,
0.042723026126623154,
0.027002636343240738,
0.013699501752853394,
-0.0414368137717247,
-0.015696479007601738,
-0.04272539168596268,
-0.03381768614053726,
-0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1665,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1419",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
JOUR
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne un entier représentant le jour (jour du mois) de la date spécifiée.
SQL
date
Expression pouvant être résolue en datetime. la date peut être une expression, une expression
de colonne ou un littéral de chaîne.
bigint
SQL
Syntaxe
DAY ( date )
Les arg... | [
-0.022200439125299454,
-0.01683039590716362,
0.01622195728123188,
-0.012052275240421295,
0.029088538140058517,
0.0427115261554718,
0.046330876648426056,
0.03362176567316055,
0.011556477285921574,
-0.03147820755839348,
0.00009142925409832969,
-0.0333867222070694,
-0.05157622694969177,
0.011... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1666,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1420",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
MOIS
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Renvoie un entier représentant le mois de la date spécifiée.
SQL
date
Expression pouvant être résolue en datetime. la date peut être une expression, une expression
de colonne ou un littéral de chaîne.
bigint
SQL
Syntaxe
MONTH ( date )
Les arguments
Types d... | [
-0.015106468461453915,
0.0008013646001927555,
0.021776683628559113,
-0.01095869392156601,
0.04704754799604416,
0.045958247035741806,
0.03098965436220169,
0.024334382265806198,
-0.010148191824555397,
-0.032696545124053955,
-0.007794404402375221,
-0.026431391015648842,
-0.03212519362568855,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1667,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1421",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
ANNÉE
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne un entier qui représente l’année de la date spécifiée
SQL
date
Expression pouvant être résolue en datetime. la date peut être une expression, une expression
de colonne ou un littéral de chaîne.
bigint
SQL
Syntaxe
YEAR ( date )
Les arguments
Types... | [
-0.034637391567230225,
-0.013393089175224304,
0.030059976503252983,
-0.020767301321029663,
0.04182989150285721,
0.04721757397055626,
0.04619620740413666,
0.03508732095360756,
-0.01493745669722557,
-0.033641647547483444,
0.003864184720441699,
-0.04451994597911835,
-0.02631598338484764,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1668,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1422",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Fonctions géospatiales
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Dans Stream Analytics, l’analytique géospatiale en temps réel peut être effectuée à l’aide des
fonctionnalités suivantes :
Fonctionnalités géospatiales
...
...
CreatePoint
CreatePolygon
CreateLineString
ST_DISTANCE
ST_INTERSECTS
ST_OVERLAPS... | [
0.0011001874227076769,
-0.02153344266116619,
0.02767989970743656,
0.008112404495477676,
0.041476599872112274,
0.06356889009475708,
0.014807244762778282,
0.03917982429265976,
-0.02118661440908909,
-0.04629198834300041,
-0.002015989273786545,
-0.04525809362530708,
-0.06368687748908997,
0.010... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1669,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1423",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
CreateLineString
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne un enregistrement LineString GeoJSON. Le résultat d’un CreateLineString peut être
utilisé comme entrée dans d’autres fonctions géospatiales.
N’oubliez pas que lors de la déclaration de LineStrings :
Un LineStrings doit avoir au moins 2 p... | [
-0.01340126246213913,
-0.0396936871111393,
0.0033872455824166536,
-0.01892918534576893,
0.03642533719539642,
0.06862868368625641,
0.056731875985860825,
0.05576563999056816,
-0.031982675194740295,
-0.05382070317864418,
-0.03503694385290146,
-0.07742778211832047,
-0.06263431161642075,
0.0243... | {
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"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1424",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
latitude
longitude
3.0
-10.2
-87.33
20.2321
{"type » : « LineString », « coordinates » : [ [-10.2, 3.0], [10.0, 10.0], [10.5, 10.5] ]}
{"type » : « LineString », « coordinates » : [ [20.2321, -87.33], [10.0, 10.0], [10.5, 10.5] ]}
Fonctions géospatiales
CreatePoint
CreatePolygon
ST_DISTANCE
ST_OVERLAPS
ST_INTERSECTS
ST... | [
-0.03475211560726166,
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-0.036448705941438675,
-0.04754333943128586,
0... | {
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"tota... |
CreatePoint
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne un enregistrement De point GeoJSON. Le résultat d’un CreatePoint peut être utilisé
comme entrée dans d’autres fonctions géospatiales.
SQL
Latitude
Latitude d’un point géographique, la valeur doit être flottante.
Longitude
Longitude d’un point... | [
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0.0... | {
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"tota... |
latitude
longitude
3.0
-10.2
-87.33
20.2321
{"type » : « Point », « coordonnées » : [-10.2, 3.0]}
{"type » : « Point », « coordonnées » : [20.2321, -87.33]}
Fonctions géospatiales
CreateLineString
CreatePolygon
ST_DISTANCE
ST_OVERLAPS
ST_INTERSECTS
ST_WITHIN
ﾉ
Agrandir le tableau
Exemple de sortie
Voir aussi | [
-0.05448201671242714,
-0.006025722716003656,
-0.020082827657461166,
-0.02889912761747837,
0.040351562201976776,
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0.032602183520793915,
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-0.02847827970981598,
-0.04394043982028961,
0.012625896371901035,
-0.04966811090707779,
-0.03476501628756523,
0.03... | {
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"tota... |
CréerPolygone
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne un enregistrement de polygone GeoJSON. Le résultat d’un CreatePolygon peut être
utilisé comme entrée dans d’autres fonctions géospatiales. L’ordre des points doit suivre
l’orientation de l’anneau de droite, un moyen simple de vérifier si l’... | [
-0.01049925945699215,
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0.005904... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
latitude
longitude
3.0
-10.2
-87.33
20.2321
{"type » : « Polygon », « coordinates » : [[ [[-10.2, 3.0], [10.0, 10.0], [10.5, 10.5], [-10.2, 3.0] ]]}
{"type » : « Polygon », « coordinates » : [[ [[ [[20.2321, -87.33], [10.0, 10.0], [10.5, 10.5], [20.2321,
-87.33] ]]}
Fonctions géospatiales
CreateLineString
CreatePoi... | [
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-0.02960224635899067,
-0.05083842575550079,
0.007... | {
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"tota... |
ST_DISTANCE
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne la distance géodesique entre deux points en mètres. Les distances cartesiennes
nécessitent des calculs de projection et ne sont pas prises en charge, mais elles peuvent être
implémentées dans les fonctions définies par l’utilisateur. Si elle ... | [
-0.004113632254302502,
-0.0032524431589990854,
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0.08240318298339844,
0.021457279101014137,
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-0.02483384683728218,
-0.05670497566461563,
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0.... | {
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"tota... |
carPosition
entrepôt
{"type » :"Point », « coordinates » : [-5.0, -5.0]}
{"type » :"Point », « coordinates » : [0.0, 0.0]}
784028.74077501823
Fonctions géospatiales
CreateLineString
CreatePoint
CreatePolygon
ST_OVERLAPS
ST_INTERSECTS
ST_WITHIN
ﾉ
Agrandir le tableau
Exemple de sortie
Voir aussi | [
-0.026896212249994278,
-0.00622357614338398,
-0.005878849420696497,
0.00880222674459219,
0.0362510159611702,
0.06507570296525955,
0.030421435832977295,
0.03652919456362724,
-0.0323173925280571,
-0.07089301943778992,
-0.028193503618240356,
-0.05060435086488724,
-0.026541052386164665,
-0.002... | {
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"tota... |
ST_OVERLAPS
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne 1 si une zone géographique se chevauche avec une autre. Si les zones géographiques
ne se chevauchent pas ou qu’elles se trouvent dans une autre zone, elles retournent 0.
SQL
PolygonA
Polygone qui peut chevaucher polygonB.
PolygonB
Polygone qu... | [
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"tota... |
datacenterArea
stormArea
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[10.0, 0.0], [10.0, 10.0], [0.0, 10.0], [0.0, 0.0] ]}
{"type » :"Polygon », « coordinates » : [ [30.0, 30.0],
[40.0, 30.0], [40.0, 40.0], [30.0, 40.0], [30.0, 30.0] ]}
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[20.0, 0.0], [20.0,... | [
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0.0... | {
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ST_INTERSECTS
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne 1 si une zone géographique se croise avec une autre. Si les zones géographiques ne
se croisent pas, elle retourne 0.
SQL
LineStringA
LineString qui peut se croiser avec LineStringB.
LineStringB
LineString qui peut se croiser avec LineString... | [
0.007823389023542404,
-0.005140114109963179,
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0.06346726417541504,
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0.012... | {
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datacenterArea
stormArea
{"type » :"LineString », « coordinates » : [ [-10.0,
0.0], [0.0, 0.0], [10.0, 0.0] ]}
{"type » :"LineString », « coordinates » : [ [0.0, 10.0],
[0.0, 0.0], [0.0, -10.0] ]}
{"type » :"LineString », « coordinates » : [ [-10.0,
0.0], [0.0, 0.0], [10.0, 0.0] ]}
{"type » :"LineString », « coordinate... | [
-0.029383080080151558,
-0.029735803604125977,
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0.037643663585186005,
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0.01779290661215782,
0.05100202560424805,
-0.04228642210364342,
-0.01892322115600109,
-0.007872424088418484,
-0.06300511956214905,
-0.0439218133687973,
0.0... | {
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"tota... |
ST_WITHIN
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne 1 si une zone géographique se trouve dans une autre zone géographique, si elle ne
retourne pas 0.
SQL
Géographie
Zone géographique qui pourrait se trouver à l’intérieur du polygone. Peut être un point ou un
polygone.
Polygone
Polygone qui peut ... | [
0.012520370073616505,
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0.0009... | {
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"tota... |
deliveryDestination
entrepôt
{"type » :"Point », « coordinates » :
[76.6, 10.1]}
{"type » :"Polygon », « coordinates » : [[ [[0.0, 0.0], [10.0, 0.0], [10.0,
10.0], [0.0, 10.0], [0.0, 0.0] ]]}
{"type » :"Point », « coordinates » :
[15.0, 15.0]}
{"type » :"Polygon », « coordinates » : [[ [[ [10.0, 10.0], [20.0, 10.0],
[2... | [
-0.03819715231657028,
-0.006475054658949375,
-0.002267886884510517,
0.014493661932647228,
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0.07464829087257385,
-0.0011948465835303068,
0.04716574028134346,
-0.01505245454609394,
-0.07679765671491623,
-0.030813662335276604,
-0.05334055423736572,
-0.018973693251609802,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1683,
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"tota... |
Fonctions de métadonnées d’entrée
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Parfois, dans l’analytique des données en temps réel, il est nécessaire d’interroger les
métadonnées d’une propriété dans l’entrée de données. Cette opération peut être effectuée
dans Azure Stream Analytics à l’aide de la fonctio... | [
0.0013506871182471514,
-0.011751730926334858,
0.01688559167087078,
-0.0036691653076559305,
0.04819132387638092,
0.028719374909996986,
0.042743321508169174,
0.03555145114660263,
-0.010119374841451645,
-0.046689752489328384,
0.0018434969242662191,
-0.026279810816049576,
-0.055654726922512054,
... | {
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"tota... |
GetMetadataPropertyValue
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Interroge les données d’entrée pour des propriétés spécifiques. Il existe trois types de
propriétés : Adaptateur, Utilisateur et EventId unique.
Certaines propriétés spécifiques à l’entrée sont accessibles par la fonction
GetMetadataPrope... | [
0.012877972796559334,
-0.0469948835670948,
0.01205185241997242,
0.010692487470805645,
0.0573829784989357,
0.022138942033052444,
0.04891972616314888,
0.02571360021829605,
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-0.059335459023714066,
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SELECT GetMetadataPropertyValue(ehInput, 'EventHub') AS myEHPropertiesRecord FROM ehInput
Lors de l’utilisation de la fonctionnalité de routage IoT Hub vers les points de terminaison
Event Hubs, les propriétés de métadonnées sont disponibles en lisant les propriétés à partir
d’Event Hubs. Dans ce cas, les propriétés su... | [
-0.029740164056420326,
-0.02055007964372635,
0.017009785398840904,
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"tota... |
CorrelationId
Identifiant de message
ConnectionDeviceGenerationId
SELECT GetMetadataPropertyValue(iotInput, 'IoTHub.EnqueuedTime') AS myEnqueuedTime FROM
iotInput
SELECT GetMetadataPropertyValue(iotInput, 'IoTHub') AS iotRecord FROM iotInput
BlobName
BlobLastModifiedUtcTime
Identifiant de Partition
Exemple SELECT GetMe... | [
-0.005544824060052633,
-0.045218050479888916,
-0.012347959913313389,
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... | {
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"tota... |
Pour interroger à partir d’une entrée Event Hub,
SELECT Name, GetMetadataPropertyValue(ehInput, '[User].[SenderClientId]') FROM ehInput
Pour interroger à partir d’une entrée IoT Hub,
SELECT Name, GetMetadataPropertyValue(iotInput, '[User].[SenderClientId]') FROM iotInput
Pour interroger à partir d’une entrée d’objet bl... | [
-0.01641324907541275,
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0.02681886777281761,
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0.014237521216273308,
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"tota... |
L’alias que vous attribuez à votre valeur de propriété de métadonnées est en minuscules,
quelle que soit la casse utilisée dans votre requête. Par exemple, SELECT
GetMetadataPropertyValue(ehInput, 'EventId') AS eventPrimaryKey les sorties en tant que
eventprimarykey . Pour conserver la casse, utilisez le niveau de com... | [
-0.032734647393226624,
-0.0333501398563385,
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-0.0... | {
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Fonctions mathématiques
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Les fonctions scalaires suivantes effectuent un calcul, généralement basé sur les valeurs
d'entrée fournies en tant qu'arguments, et retournent une valeur numérique :
Fonctions scalaires
...
ABS
PLAFOND
EXP
SOL
POUVOIR
SIGNE
CARRÉ
SQRT
RON... | [
0.007790291216224432,
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0.04805099219083786,
-0.027270838618278503,
0.037741854786872864,
0.06707493215799332,
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0.0442817397415638,
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0.01... | {
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ABS (valeur absolue)
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Fonction mathématique qui retourne la valeur absolue (positive) de l’expression numérique
spécifiée.
SQL
expression
Expression de la catégorie de type de données numérique exacte ou approximative. Abs peut
être utilisé avec des colonnes bigin... | [
-0.008272603154182434,
-0.0119920140132308,
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0.021442055702209473,
0.04363752529025078,
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-0.01... | {
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"tota... |
PLAFOND
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Fonction mathématique qui retourne le plus petit entier supérieur ou égal à l’expression
numérique spécifiée.
SQL
expression
Expression de la catégorie de type de données numérique exacte ou approximative.
Retourne le même type que celui envoyé dans l’exp... | [
0.013755051419138908,
0.02214004658162594,
0.013690764084458351,
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0.0187... | {
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"tota... |
EXP
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Fonction mathématique qui retourne la valeur exponentielle de l’expression float spécifiée.
Syntaxe
SQL
float_expression
Expression de type float ou d’un type qui peut être implicitement convertie en float.
flotter
SQL
EXP (float_expression)
Raisonnement
Ty... | [
0.02981155924499035,
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0.033003583550453186,
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Subsets and Splits
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