Wir alle kennen (und lieben) unser SQL, die Structured Query Language. Manche von uns schreiben SQL queries schon seit Jahrzehnten. Aber es gibt ein relativ neues kid on the block: KQL, die Kusto Query Language. Ein mächtiges Tool, um Daten zu untersuchen, Muster und Anomalien zu entdecken, ja sogar Streaming-Daten und Zeitreihen zu analysieren. Es ist auch die Sprache, in der die Azure-Log Datenbanken und Deine IoT-Sensor-Daten abgefragt werden können.

In dieser Session lernt Ihr die wichtigsten Elemente der KQL kennen: Tabellen, Abfragen und die Pipe, Visuals und Dashboards. Wir werden sehen, was die Gemeinsamkeiten mit SQL sind und was die Unterschiede. Wir lernen Wege kennen, um von SQL zu KQL zu gelangen.

Ein mögliches Tool der Wahl, um mit KQL zu beginnen ist ADX, der Azure Data Explorer (andere sind die KQL extension für Azure Data Studio oder der Kusto.Explorer). Für die praktischen Teile dieser Session nutzen wir ADX mit der free cluster Option als unsere Umgebung um unsere Daten zu importieren, analysieren und zu visualisieren.