KQL データベースからのデータで Fabric ノートブックを使用する

ノートブックは、データ分析の説明と結果を含む読み取り可能なドキュメントと、データ分析を実行するために実行できる実行可能ドキュメントの両方です。 この記事では、Fabric ノートブックを使用して、KQL Database 内のデータに接続し、ネイティブ KQL (Kusto クエリ言語)を使用してクエリを実行する方法について説明します。 ノートブックの詳細については、「Microsoft Fabric ノートブックを使用する方法」を参照してください。

KQL データベースのデータでFabricノートブックを使用するには、いくつかの方法があります。

• OneLake カタログから KQL データベース データを読み込む
• ノートブックで Kusto スニペットを使用する
• KQL データベース からノートブックを作成する
• 新規または既存のノートブックを使用して KQL データベース内のデータを分析します。

前提 条件

• Microsoft Fabric 対応容量を持つワークスペース
• 少なくとも編集アクセス許可を持つ KQL データベース

OneLake カタログから KQL データベース データを読み込む

OneLake カタログ内の KQL データベースは、ノートブック環境のデータ ソースとして使用できます。 KQL データベースをデータ ソースとしてノートブックに追加し、それをコード セルで参照して、それに対して KQL クエリを実行できます。

1. ワークスペースで、既存のノートブックに移動するか、新しいノートブックを作成します。

2. ノートブックのエクスプローラー ウィンドウで、[ データ項目の追加 ] を選択し、[ OneLake カタログから] を選択します。

   

3. OneLake カタログで、KQL データベースに移動します。 それが属する Eventhouse の下で見つけることができます。リストを種類でフィルター処理して[KQL データベースの種類]を選択するか、名前で検索できます。

   

4. ノートブックのエクスプローラー ウィンドウの OneLake の下に KQL データベースが追加されます。

   1. データベースを展開して、その中のテーブルを表示します。

   2. テーブルの上にマウス ポインターを合わせ、 その他の ... メニューを選択し、[ データの読み込み] を選択します。

      

5. テーブルのデータがノートブックの新しいコード セルに読み込まれ、KQL データベースへの接続が自動的に確立されます。 その後、コード セルを実行してデータのクエリを実行し、ノートブック内で結果を返すことができます。

   

KQL データのノートブック エクスペリエンスとデータ分析オプションの詳細については、 xxxxxxx を参照してください。

ノートブックで Kusto スニペットを使用する

Fabric ノートブックには、一般的に使用されるコード パターンを簡単に記述するのに役立つ コード スニペット が用意されています。 スニペットを使用して、KQL を使用して KQL データベース内のデータを書き込んだり読み取ったりすることができます。

1. 既存のノートブックに移動するか、新しいノートブックを作成します。

2. コードセルで、kustoと入力を開始してください。

   

3. 実行する操作に対応するスニペットを選択します。KQL データベース にデータを書き込むか、KQL データベース からデータを読み取します。

   次のコード スニペットは、データ読み取り操作の例を示しています。

   # Example of query for reading data from Kusto. Replace T with your <tablename>.
   kustoQuery = "['T'] | take 10"
   # The query URI for reading the data e.g. https://<>.kusto.data.microsoft.com.
   kustoUri = "https://<yourKQLdatabaseURI>.z0.kusto.data.microsoft.com"
   # The database with data to be read.
   database = "DocsDatabase"
   # The access credentials.
   accessToken = mssparkutils.credentials.getToken('kusto')
   kustoDf  = spark.read\
       .format("com.microsoft.kusto.spark.synapse.datasource")\
       .option("accessToken", accessToken)\
       .option("kustoCluster", kustoUri)\
       .option("kustoDatabase", database)\
       .option("kustoQuery", kustoQuery).load()
   
   # Example that uses the result data frame.
   kustoDf.show()
   

   次のコード スニペットは、データ書き込み操作の例を示しています。

   # The Kusto cluster uri to write the data. The query Uri is of the form https://<>.kusto.data.microsoft.com 
   kustoUri = ""
   # The database to write the data
   database = ""
   # The table to write the data 
   table    = ""
   # The access credentials for the write
   accessToken = mssparkutils.credentials.getToken('kusto')
   
   # Generate a range of 5 rows with Id's 5 to 9
   data = spark.range(5,10) 
   
   # Write data to a Kusto table
   data.write.\
   format("com.microsoft.kusto.spark.synapse.datasource").\
   option("kustoCluster",kustoUri).\
   option("kustoDatabase",database).\
   option("kustoTable", table).\
   option("accessToken", accessToken ).\
   option("tableCreateOptions", "CreateIfNotExist").mode("Append").save()
   

4. データ セルの各フィールドの引用符内に必要な情報を入力します。

   フィールド	説明	関連リンク
   kustoQuery	評価する KQL クエリ。	KQL の概要
   KustoUri	KQL データベースのクエリ URI。	KQL データベース URI をコピーする
   データベース	KQL データベースの名前。	既存の KQL データベース にアクセスする
   データ	テーブルに書き込むデータ。

5. コード セルを実行します。

KQL データベースからノートブックを作成する

KQL データベースに関連項目としてノートブックを作成すると、ノートブックには KQL データベースと同じ名前が付けられます。また、接続情報が事前に設定されます。

1. KQL データベースに移動します。

2. 新しい関連項目>ノートブックを選択します。

   

   KustoUri とデータベースの詳細が事前に設定されたノートブックが作成されます。

3. 評価する KQL クエリを kustoQuery フィールドに入力します。

   

4. コード セルを実行します。

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