Echtzeitdashboard-spezifische visuelle Elemente

Alle Visualisierungen, die im Kontext des Renderoperators erstellt werden, sind in Dashboard-Visualisierungen verfügbar. Die folgenden Visualisierungen sind jedoch nur in Echtzeit-Dashboards und nicht mit dem Renderoperator verfügbar.

Informationen zum Anpassen von visuellen Dashboardelementen finden Sie unter Anpassen der visuellen Dashboardelemente

Allgemeine Informationen zu Echtzeit-Dashboards finden Sie unter Visualisieren von Daten mit Echtzeit-Dashboards.

Stat

Du kannst Stat in Azure Data Explorer Dashboards und Fabric Real-Time Dashboards verwenden. Es zeigt einen einzelnen skalaren Wert an. Wählen Sie es im visuellen Picker des Dashboards aus.

Beispielabfrage

StormEvents
| summarize TotalEvents = count()

Wählen Sie Stat als visuellen Typ.

Multi-Stat

Multi Stat zeigt mehrere Werte in einem Raster von Slots an. Wählen Sie die Visualisierung über den Visual Picker des Dashboards aus.

Die Abfrage sollte eine Label-Spalte und eine Wert-Spalte zurückgeben. Du kannst in den visuellen Einstellungen explizit die Spalte Label und Value auswählen.

Beispielabfrage

datatable(Status:string, Count:long)
[
    "Active", 42,
    "Mitigated", 18,
    "Resolved", 73
]

In den visuellen Einstellungen wählen Sie die erste Ausgabespalte als Label-Spalte und die zweite Ausgabespalte als Wert-Spalte.

Trichterdiagramm

Ein Trichterdiagramm zeigt einen linearen Prozess mit aufeinanderfolgenden und miteinander verbundenen Phasen visuell dar. Jede Trichterstufe entspricht einem Prozentsatz des Gesamtwerts. Daher hat ein Trichterdiagramm in den meisten Fällen die Form eines Trichters, wobei die erste Phase am größten und jede nachfolgende Phase etwas kleiner ist.

Im folgenden Beispiel werden Daten aus der ContosoSales Datenbank aus dem öffentlich verfügbaren Hilfecluster verwendet, um die Anzahl der Verkäufe für Waschmaschinen und Trockner in Kanada aus der Gesamtsumme des Umsatzes im Jahr 2007 anzuzeigen.

Beispielabfrage

let interestingSales = SalesTable
| where DateKey between (datetime(2007) .. datetime(2008))
| join kind=inner Products on ProductKey;
let totalSales = interestingSales
| summarize sum(SalesAmount)
| extend Name="Total";
//totalSales
let homeAppliancesSales = interestingSales
| where ProductCategoryName == "Home Appliances"
| summarize sum(SalesAmount)
| extend Name="Home Appliances";
//homeAppliancesSales
let washersAndDryersSales = interestingSales
| where ProductCategoryName == "Home Appliances"
| where ProductSubcategoryName == "Washers & Dryers"
| summarize sum(SalesAmount)
| extend Name="Washers & Dryers";
//washersAndDryersSales
let canadaSales = interestingSales
| where ProductCategoryName == "Home Appliances"
| where ProductSubcategoryName == "Washers & Dryers"
| where Country == "Canada"
| summarize sum(SalesAmount)
| extend Name="Canada";
//canadaSales
totalSales
| union homeAppliancesSales
| union washersAndDryersSales
| union canadaSales
| project Name, SalesAmount=sum_SalesAmount
| sort by SalesAmount desc

Wärmebild

Eine Heatmap zeigt Werte für eine Hauptvariable von Interesse entlang zweier Achsenvariablen als Raster farbiger Quadrate an.

Um eine Heatmap darzustellen, muss die Abfrage eine Tabelle mit drei Spalten erzeugen. Die für das Wert-Feld verwendeten Daten müssen numerisch sein. Die Spalten, die für x und y-Werte verwendet werden, verwenden die folgenden Regeln:

• Wenn sich die Werte in Spalte x im string Format befinden, müssen die Werte in Spalte y im string Format vorliegen.
• Wenn sich die Werte in Spalte x im datetime Format befinden, müssen die Werte in Spalte y numerisch sein.

Beispielabfrage

StormEvents
| summarize count(EventId) by State, EventType

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