ローカライズされた読書ガイド
kql目的、用途、および情報源
正しく効率的な Kusto Query Language クエリを作成するための KQL 言語の専門知識。構文の落とし穴、結合パターン、動的型、datetime の落とし穴、正規表現パターン、シリアル化、メモリ管理、結果サイズの規律、および高度な関数 (geo、vector、graph) を網羅しています。KQL クエリ (単純なクエリでも) の作成、デバッグ、またはレビューを行うときはいつでもこのスキルを使用してください。落とし穴のセクションでは、ツール呼び出しを無駄にし、コストのかかる再試行の連鎖を引き起こす最も一般的なエラーを防止します。トリガー: KQL、Kusto、ADX、Azure Data Explorer、Fabric Real-Time Intelligence、EventHouse、Log Analytics、ログ分析、データ探索、時系列、異常検出、要約、where 句、結合、拡張、投影、let ステートメント、解析演算子、抽出関数、パイプ転送クエリ構文に関する言及。
ソースを取得しました:
- 出典リポジトリ
- microsoft/skills
- SKILL.md
.github/skills/kql/SKILL.md- リポジトリの Star
- 3,157
- リポジトリの最終更新
- 2026-10-31
- 能力分類
- データ
- 最終収集時刻
ライセンス: MIT
ワークフローの抜粋は、Codezによる実行可能な指示ではなく、あくまでも参考資料です。このページを作成するために、サードパーティ製のスキルは実行されていません。
以下の目的とワークフローに関する記述は、上流工程に関する資料であり、読みやすいように整理・翻訳されています。これらは、別途ラベル付けされたCodez編集分析とは区別されます。
このスキルが何をするか
正しく効率的な Kusto Query Language クエリを作成するための KQL 言語の専門知識。構文の落とし穴、結合パターン、動的型、datetime の落とし穴、正規表現パターン、シリアル化、メモリ管理、結果サイズの規律、および高度な関数 (geo、vector、graph) を網羅しています。KQL クエリ (単純なクエリでも) の作成、デバッグ、またはレビューを行うときはいつでもこのスキルを使用してください。落とし穴のセクションでは、ツール呼び出しを無駄にし、コストのかかる再試行の連鎖を引き起こす最も一般的なエラーを防止します。トリガー: KQL、Kusto、ADX、Azure Data Explorer、Fabric Real-Time Intelligence、EventHouse、Log Analytics、ログ分析、データ探索、時系列、異常検出、要約、where 句、結合、拡張、投影、let ステートメント、解析演算子、抽出関数、パイプ転送クエリ構文に関する言及。
上流ワークフローの仕組み
KQLマスター
自分で試してみよう：すべて✅このスキルに含まれる例は、公開ヘルプクラスタに対して実行できます。https://help.kusto.windows.netデータベースSamples（含む）StormEvents、SimpleGraph_Nodes/Edges、nyc_taxi（その他多数）。
1KQLの基本
Kusto Query Language (KQL) は、データ探索のためのパイプフォワード型クエリ言語です。Azure Data Explorer (ADX)、Microsoft Fabric Real-Time Intelligence (EventHouse)、Azure Monitor Log Analytics、Microsoft Sentinel、およびその他の Microsoft データ サービスにおけるネイティブ クエリ言語です。
上流への航路 · L11 ↗StormEvents // start with a table
| where State == "TEXAS" // filter rows
| summarize count() by EventType // aggregate
| top 5 by count_ desc // limit results要件とセットアップ
5シリアル化要件
ウィンドウ関数は、シリアル化された（順序付けられた）入力を必要とします。シリアル化を必要とする関数：row_number()、row_cumsum()、prev()、next()、row_window_session()。
制限事項と品質チェック
平等のみ
KQL結合条件のみサポート==いいえ, !=, or function calls in join predicates. For range joins, pre-bin values: | extend bin_val = bin(Value,100）, then join on bin_val。注：ビン境界付近の値は隣接するビンに含まれる可能性があります。精度を高めるには、隣接するビンを確認するか、範囲を重複させることを検討してください。
まずは安全なトライアルから始めましょう
- サポートされているホストとリポジトリのインストール手順を確認してください。スキルディレクトリと、それに関連付けられているスクリプト、アセット、ドキュメントはまとめて保管してください。SKILL.md単独では依存関係を省略できる場合があります。
- エージェントに実際の入力、希望する出力、および受け入れ基準を指定してください。呼び出し構文と利用可能なツールはホストによって異なります。このサイトは、汎用的なインストールコマンドを前提としていません。
- 使い捨てプロジェクトまたはコピーで、元のワークフローを試してみてください。ファイル、リモートサービス、または課金対象リソースを変更する操作は、許可する前に必ず確認してください。
- 出力結果をソースの品質チェックおよび独自の要件と照らし合わせて検証してください。トリガーが成功したことやリポジトリのスター数が多いことだけでは、正しい結果とは言えません。
詳細は出典元をご覧ください。
- KQLマスター
- 1KQLの基本
- パイプフォワード構文
- クエリと管理コマンドの比較
- 2動的型規律
- 3パターンと落とし穴を結合する
- 平等のみ
- Left/right属性の一致
- 大規模結合の前にカーディナリティチェックを実施
- 4KQLにおける正規表現
- の
extract_all落とし穴 - 5シリアル化要件
- 6メモリセーフなクエリパターン
- 大きなテーブルのルール (>1M行）
- 見ると
E_LOW_MEMORY_CONDITION - 見ると
E_RUNAWAY_QUERY - 7結果規模規律
- 8文字列比較の厳密性
- 9高度な機能
- 時系列
- 10自己修正ルックアップテーブル
- 11日時に関する落とし穴
- 12演算子の命名と等価性
- ソートと順序
- 13エラー回復戦略
- 正しいパターン
- 14クエリ作成チェックリスト
関連スキル
翻訳と範囲
この読書ガイドは、ピン留めされた上流からの抜粋を選りすぐっていますSKILL.md翻訳は補助的なものです。完全なマニュアルではなく、互換性テスト済みであることを保証するものでもありません。ご使用前に原文および参照ファイルをお読みください。
この紹介文は、下記に固定表示されているバージョンに関するものです。現在のリポジトリのアクティビティと収集時間は別途表示されます。
- ピン留めされたソース
- 原文を読む ↗
- ソースを取得しました
- ソースコミット
00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461- ソースSHA-256
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