# KQLクエリの書き方とよく使う構文一覧

## 目次

1. はじめに

2. KQLとは？

   1. KQLの概要

   2. KQLが利用される場面

3. KQLの基本構文

   1. テーブルの選択

   2. フィルター

   3. プロジェクション

4. KQLで使用される演算子

   1. 比較演算子

   2. 論理演算子

   3. 算術演算子

5. よく使うクエリ例

   1. データの集計

   2. データの結合

   3. 日付と時間の操作

6. KQLのパフォーマンス向上技術

7. まとめ

## 1. はじめに

KQL（Kusto Query Language）は、大量のログデータや診断データを検索および分析するためのクエリ言語です。Microsoft社が提供するAzure Data ExplorerやLog Analyticsなどのサービスで用いられています。本記事では、KQLの基本構文やよく使われるクエリを例を挙げながら解説します。

## 2. KQLとは？

### 2-1. KQLの概要

Kusto Query Language (KQL) は、大規模データセットの分析を行うために特化したクエリ言語です。SQLに似た構文ですが、ログデータの高度な解析と可視化に特化しています。

### 2-2. KQLが利用される場面

KQLは主に以下のような場面で使用されます。

- Azure Monitorのログ分析

- Azure Security Centerのセキュリティデータの分析

- Application Insightsによるアプリケーションのパフォーマンスモニタリング

## 3. KQLの基本構文

### 3-1. テーブルの選択

KQLでクエリを始める際には、検索対象のテーブルを指定します。基本的な書き方は以下の通りです。

![img](/mosaic-code.jpg)

上記のクエリは、`LogsTable` という名前のテーブルの全データを取得します。

### 3-2. フィルター

フィルタリングはデータセットから特定の条件に合致するデータのみを抽出する方法です。

![img](/mosaic-code.jpg)

`where` 演算子を用いて、`LogLevel` が `"Error"` のレコードを取得しています。

### 3-3. プロジェクション

プロジェクションは、特定のカラムに絞り込んでデータを表示するために用います。

![img](/mosaic-code.jpg)

上記では、`Timestamp` と `Message` 列のみを取得します。

## 4. KQLで使用される演算子

### 4-1. 比較演算子

KQLでは数値・文字列の比較に用いる以下の演算子があります。

- `==` : 等しい

- `!=` : 等しくない

- `>` : より大きい

- `<` : より小さい

- `>=` : 以上

- `<=` : 以下

### 4-2. 論理演算子

複数の条件を組み合わせる際に使用する論理演算子です。

- `and` : かつ

- `or` : または

- `not` : 否定

### 4-3. 算術演算子

算術演算子を利用して数値を操作します。

- `+` : 加算

- `-` : 減算

- `*` : 乗算

- `/` : 除算

## 5. よく使うクエリ例

### 5-1. データの集計

データをグループ化し集計する際に `summarize` 演算子を使用します。

![img](/mosaic-code.jpg)

このクエリは各 `LogLevel` ごとのレコード数をカウントします。

### 5-2. データの結合

複数のデータテーブルを結合する場合、`join` 演算子を使用します。

![img](/mosaic-code.jpg)

`TableA` と `TableB` を `Key` によって結合しています。

### 5-3. 日付と時間の操作

日付と時間を操作する関数を活用し、例えば、特定の期間内のデータを抽出します。

![img](/mosaic-code.jpg)

このクエリは、過去1日以内のログを取得します。

## 6. KQLのパフォーマンス向上技術

データサイズが大きい場合、クエリのパフォーマンスは重要です。以下は改善手法です。

- フィルタリングは早い段階で行う

- `project` 演算子を使って必要な列だけを選択

- 適切なインデックスを利用

## 7. まとめ

KQLは、大量のデータを迅速に検索・分析するための強力なツールです。SQLに似た直感的な構文でありながら、ログデータ解析に特化しているため、Azureサービスでの利用に非常に適しています。今回の記事で紹介した基本的な構文を理解し、さらに複雑なクエリを作成することで、データ解析の能力を大きく向上させることができるでしょう。

# KQLクエリの書き方とよく使う構文一覧

## 目次

1. はじめに

2. KQLとは？

   1. KQLの概要

   2. KQLが利用される場面

3. KQLの基本構文

   1. テーブルの選択

   2. フィルター

   3. プロジェクション

4. KQLで使用される演算子

   1. 比較演算子

   2. 論理演算子

   3. 算術演算子

5. よく使うクエリ例

   1. データの集計

   2. データの結合

   3. 日付と時間の操作

6. KQLのパフォーマンス向上技術

7. まとめ

## 1. はじめに

KQL（Kusto Query Language）は、大量のログデータや診断データを検索および分析するためのクエリ言語です。Microsoft社が提供するAzure Data ExplorerやLog Analyticsなどのサービスで用いられています。本記事では、KQLの基本構文やよく使われるクエリを例を挙げながら解説します。

## 2. KQLとは？

### 2-1. KQLの概要

Kusto Query Language (KQL) は、大規模データセットの分析を行うために特化したクエリ言語です。SQLに似た構文ですが、ログデータの高度な解析と可視化に特化しています。

### 2-2. KQLが利用される場面

KQLは主に以下のような場面で使用されます。

- Azure Monitorのログ分析

- Azure Security Centerのセキュリティデータの分析

- Application Insightsによるアプリケーションのパフォーマンスモニタリング

## 3. KQLの基本構文

### 3-1. テーブルの選択

KQLでクエリを始める際には、検索対象のテーブルを指定します。基本的な書き方は以下の通りです。

```kql

LogsTable

```

上記のクエリは、`LogsTable` という名前のテーブルの全データを取得します。

### 3-2. フィルター

フィルタリングはデータセットから特定の条件に合致するデータのみを抽出する方法です。

```kql

LogsTable

| where LogLevel == "Error"

```

`where` 演算子を用いて、`LogLevel` が `"Error"` のレコードを取得しています。

### 3-3. プロジェクション

プロジェクションは、特定のカラムに絞り込んでデータを表示するために用います。

```kql

LogsTable

| project Timestamp, Message

```

上記では、`Timestamp` と `Message` 列のみを取得します。

## 4. KQLで使用される演算子

### 4-1. 比較演算子

KQLでは数値・文字列の比較に用いる以下の演算子があります。

- `==` : 等しい

- `!=` : 等しくない

- `>` : より大きい

- `<` : より小さい

- `>=` : 以上

- `<=` : 以下

### 4-2. 論理演算子

複数の条件を組み合わせる際に使用する論理演算子です。

- `and` : かつ

- `or` : または

- `not` : 否定

### 4-3. 算術演算子

算術演算子を利用して数値を操作します。

- `+` : 加算

- `-` : 減算

- `*` : 乗算

- `/` : 除算

## 5. よく使うクエリ例

### 5-1. データの集計

データをグループ化し集計する際に `summarize` 演算子を使用します。

```kql

LogsTable

| summarize Count=count() by LogLevel

```

このクエリは各 `LogLevel` ごとのレコード数をカウントします。

### 5-2. データの結合

複数のデータテーブルを結合する場合、`join` 演算子を使用します。

```kql

TableA

| join kind=inner (TableB) on Key

```

`TableA` と `TableB` を `Key` によって結合しています。

### 5-3. 日付と時間の操作

日付と時間を操作する関数を活用し、例えば、特定の期間内のデータを抽出します。

```kql

LogsTable

| where Timestamp > ago(1d)

```

このクエリは、過去1日以内のログを取得します。

## 6. KQLのパフォーマンス向上技術

データサイズが大きい場合、クエリのパフォーマンスは重要です。以下は改善手法です。

- フィルタリングは早い段階で行う

- `project` 演算子を使って必要な列だけを選択

- 適切なインデックスを利用

## 7. まとめ

KQLは、大量のデータを迅速に検索・分析するための強力なツールです。SQLに似た直感的な構文でありながら、ログデータ解析に特化しているため、Azureサービスでの利用に非常に適しています。今回の記事で紹介した基本的な構文を理解し、さらに複雑なクエリを作成することで、データ解析の能力を大きく向上させることができるでしょう。

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