引入映射

使用 “版本 ”下拉列表切换服务。 了解有关导航的详细信息。
适用于：✅ Azure Data Explorer

引入映射在引入过程中使用，将传入数据映射到表中的列。

Data Explorer支持不同类型的映射，包括面向行的映射（CSV、JSON、AVRO 和W3CLOGFILE），以及面向列的映射（Parquet 和 ORC）。

可以在引入命令中定义引入映射，也可以 预先创建 并使用 ingestionMappingReference 参数从引入命令引用。 无需指定映射即可进行引入。 有关详细信息，请参阅标识映射。

映射列表中的每个元素都由以下三个字段构成：

支持的映射类型

下表定义了在引入或查询特定格式的外部数据时要使用的映射类型。

引入映射示例

以下示例使用以下架构的 RawEvents 表：

.create table RawEvents (timestamp: datetime, deviceId: guid, messageId: guid, temperature: decimal, humidity: decimal) 

简单映射

下面的示例演示了引入，其中映射是在引入命令中定义的。 该命令将 JSON 文件从 URL 引入到 RawEvents 表中。 映射指定 JSON 文件中每个字段的路径。

.ingest into table RawEvents ('https://kustosamplefiles.blob.core.chinacloudapi.cn/jsonsamplefiles/simple.json') 
    with (
            format = "json",
            ingestionMapping =
            ```
            [ 
              {"column":"timestamp","Properties":{"path":"$.timestamp"}},
              {"column":"deviceId","Properties":{"path":"$.deviceId"}},
              {"column":"messageId","Properties":{"path":"$.messageId"}},
              {"column":"temperature","Properties":{"path":"$.temperature"}},
              {"column":"humidity","Properties":{"path":"$.humidity"}}
            ]
            ```
          )

使用 ingestionMappingReference 进行映射

若要使用预创建映射映射相同的 JSON 文件，请使用以下命令创建 RawEventMapping 引入映射引用：

.create table RawEvents ingestion json mapping 'RawEventMapping' 
  ```
  [ 
    {"column":"timestamp","Properties":{"path":"$.timestamp"}},
    {"column":"deviceId","Properties":{"path":"$.deviceId"}},
    {"column":"messageId","Properties":{"path":"$.messageId"}},
    {"column":"temperature","Properties":{"path":"$.temperature"}},
    {"column":"humidity","Properties":{"path":"$.humidity"}}
  ]
  ```

使用以下命令使用 RawEventMapping 引入映射引用引入 JSON 文件：

.ingest into table RawEvents ('https://kustosamplefiles.blob.core.chinacloudapi.cn/jsonsamplefiles/simple.json') 
  with (
          format="json",
          ingestionMappingReference="RawEventMapping"
        )

标识映射

无需指定 ingestionMapping 或 ingestionMappingReference 属性即可进行引入。 数据可使用从表的架构派生的标识数据映射进行映射。 表架构保持不变。 应指定 format 属性。 请参阅引入格式。

映射转换

部分数据格式映射（Parquet、JSON 和 AVRO）支持简单有用的引入时间转换。 如果在引入时需要进行更复杂的处理，可使用更新策略，该策略允许使用 KQL 表达式定义轻型处理。

映射转换示例

DropMappedFields 转换：

给定以下 JSON 内容：

{
    "Time": "2012-01-15T10:45",
    "Props": {
        "EventName": "CustomEvent",
        "Revenue": 0.456
    }
}

以下数据映射将整个 Props 对象映射到动态列 Props，同时排除已映射的列（Props.EventName 已映射到列 EventName，因此被排除）。

[
    { "Column": "Time", "Properties": { "Path": "$.Time" } },
    { "Column": "EventName", "Properties": { "Path": "$.Props.EventName" } },
    { "Column": "Props", "Properties": { "Path": "$.Props", "Transform":"DropMappedFields" } },
]

引入的数据如下所示：

BytesAsBase64 转换

给定以下 AVRO 文件内容：

{
    "Time": "2012-01-15T10:45",
    "Props": {
        "id": [227,131,34,92,28,91,65,72,134,138,9,133,51,45,104,52]
    }
}

以下数据映射将 ID 列映射两次，不管是否进行转换。

[
    { "Column": "ID", "Properties": { "Path": "$.props.id" } },
    { "Column": "Base64EncodedId", "Properties": { "Path": "$.props.id", "Transform":"BytesAsBase64" } },
]

引入的数据如下所示：