Operador de partición

Cambie los servicios mediante la lista desplegable Versión . Más información sobre la navegación.
Se aplica a: ✅ Microsoft Fabric ✅ Azure Data Explorer ✅ Azure Monitor ✅ Microsoft Sentinel

El operador de partición divide los registros de su tabla de entrada en varias subtables según los valores de una columna de clave. El operador ejecuta una subconsulta en cada subtable y genera una única tabla de salida que es la unión de los resultados de todas las subconsultas.

El operador de partición es útil cuando necesita realizar una subconsulta solo en un subconjunto de filas que pertenecen a la misma clave de partición y no a una consulta del conjunto de datos completo. Estas subconsultas podrían incluir funciones de agregado, funciones de ventana, N principales y otras.

El operador de partición admite varias estrategias de operación de subconsulta:

• Nativo : use con un origen de datos implícito con miles de valores de partición de clave.
• Orden aleatorio : use con un origen implícito con millones de valores de partición de clave.
• Heredado : use con un origen implícito o explícito para 64 o menos valores de partición de clave.

Syntax

T|partition [ hint.strategy=Strategy ] [ Hints ] byColumn(TransformationSubQuery)

T|partition [ hint.strategy=legacy ] [ Hints ] byColumn{SubQueryWithSource}

Obtenga más información sobre las convenciones de sintaxis.

Parameters

Sugerencias admitidas

Returns

El operador devuelve una unión de los resultados de las subconsultas individuales.

Strategies

El operador de partición admite varias estrategias de operación de subconsulta: nativa, aleatoria y heredada.

Estrategia nativa

Esta estrategia se debe aplicar cuando el número de valores distintos de la clave de partición no es grande, aproximadamente en los miles.

La subconsulta debe ser una transformación tabular que no especifique un origen tabular. El origen es implícito y se asigna según las particiones de la subtable. Solo se pueden usar determinados operadores admitidos en la subconsulta. No hay ninguna restricción en el número de particiones.

Para usar esta estrategia, especifique hint.strategy=native.

Estrategia de orden aleatorio

Esta estrategia debe aplicarse cuando el número de valores distintos de la clave de partición es grande, en los millones.

La subconsulta debe ser una transformación tabular que no especifique un origen tabular. El origen es implícito y se asigna según las particiones de la subtable. Solo se pueden usar determinados operadores admitidos en la subconsulta. No hay ninguna restricción en el número de particiones.

Para usar esta estrategia, especifique hint.strategy=shuffle. Para obtener más información sobre la estrategia y el rendimiento aleatorios, consulte consulta de orden aleatorio.

Operadores admitidos para las estrategias nativas y aleatorias

La siguiente lista de operadores se puede usar en subconsultas con las estrategias nativas o aleatorias:

• count
• distinct
• extend
• make-series (parcialmente compatibles, consulte la nota)
• mv-apply
• mv-expand
• parse
• parse-where
• project
• project-away
• project-keep
• project-rename
• project-reorder
• reduce
• sample
• sample-distinct
• scan
• search
• serialize
• sort
• summarize
• take
• top
• top-hitters
• top-nested
• where

Estrategia heredada

Por razones históricas, la legacy estrategia es la estrategia predeterminada. Sin embargo, se recomienda favorecer las estrategias nativas o aleatorias , ya que el legacy enfoque se limita a 64 particiones y es menos eficaz.

En algunos escenarios, la legacy estrategia podría ser necesaria debido a su compatibilidad con la inclusión de un origen tabular en la subconsulta. En tales casos, la subconsulta solo puede hacer referencia a la columna de clave, Column, desde el origen tabular de entrada, T. Para hacer referencia a la columna, use la sintaxis toscalar(Column).

Si la subconsulta es una transformación tabular sin un origen tabular, el origen es implícito y se basa en las particiones subtables.

Para usar esta estrategia, especifique hint.strategy=legacy o omita cualquier otra indicación de estrategia.

Examples

Los ejemplos de esta sección muestran cómo usar la sintaxis para ayudarle a empezar.

Búsqueda de los valores principales

En algunos casos, es más eficaz y fácil escribir una consulta mediante el partition operador que el top-nested operador . La consulta siguiente ejecuta una subconsulta calculando summarize y top para cada una de ellas State a partir Wde : "MSDN", "WASHINGTON", "WEST VIRGINIA" y "WISCONSIN".

StormEvents
| where State startswith 'W'
| partition hint.strategy=native by State 
    (
    summarize Events=count(), Injuries=sum(InjuriesDirect) by EventType, State
    | top 3 by Events 
    ) 

Output

Estrategia nativa

La consulta siguiente devuelve los dos EventType valores principales por TotalInjuries cada uno State que comienza por "W":

StormEvents
| where State startswith 'W'
| partition hint.strategy = native by State
    (
    summarize TotalInjueries = sum(InjuriesDirect) by EventType
    | top 2 by TotalInjueries
    )

Output

Estrategia de orden aleatorio

La consulta siguiente devuelve los tres DamagedProperty valores principales de foreach EpisodeId y las columnas EpisodeId y State.

StormEvents
| partition hint.strategy=shuffle by EpisodeId
    (
    top 3 by DamageProperty
    | project EpisodeId, State, DamageProperty
    )
| count

Output

Estrategia heredada con origen explícito

La consulta siguiente ejecuta dos subconsultas:

• Cuando x == 1, la consulta devuelve todas las filas de StormEvents que tienen InjuriesIndirect == 1.
• Cuando x == 2, la consulta devuelve todas las filas de StormEvents que tienen InjuriesIndirect == 2.

El resultado final es la unión de estas dos subconsultas.

range x from 1 to 2 step 1
| partition hint.strategy=legacy by x {StormEvents | where x == InjuriesIndirect}
| count 

Output

Referencia de partición

En el ejemplo siguiente se muestra cómo usar el operador as para asignar un "nombre" a cada partición de datos y, a continuación, reutilizar ese nombre dentro de la subconsulta. Este enfoque solo es relevante para la legacy estrategia.

T
| partition by Dim
(
    as Partition
    | extend MetricPct = Metric * 100.0 / toscalar(Partition | summarize sum(Metric))
)