Skip to content

MS_KQL

Jump to bottom
nishi_74322014 edited this page Sep 1, 2026 · 1 revision

KQL (Kusto Query Language)

概要

  • 高度なデータ解析が可能

    • データを探索し、
    • パターンを検出し、
    • 異常と外れ値を特定し、
    • 統計モデリングを作成する。

  • やや難しいが極めて強力

移行メモ（同名の別言語に注意）: 本ページは「使用場所」として
Azure Data Explorer / Log Analytics / SharePoint の 3 つを挙げているが、
SharePoint の KQL は別の言語である。

略語 正式名称 用途
KQL Kusto Query Language Azure Data Explorer / Azure Monitor / Sentinel のクエリ
KQL Keyword Query Language SharePoint / Microsoft Search の全文検索クエリ

名前と略語が同じだけで、構文も設計思想もまったく異なる。
以下の内容は前者（Kusto）についてのものである。

詳細

使用場所

Azure Data Explorer

Log Analytics

  • ポータル
  • PowerShell
  • Log Analytics
    • Search API
    • アラート・ルール
    • ビュー
    • エクスポート

SharePoint

構文

補足（原文が空欄のため、要点を補う）

KQL は「テーブルから始めて、パイプ | で演算子を繋いでいく」
という単純な構造を持つ。SQL のように節の順序を覚える必要がなく、
書いた順に上から処理されるのが特徴。

// 直近 1 時間で、応答が 500 番台だった要求を、
// 件数の多い順に 10 件
requests
| where timestamp > ago(1h)
| where toint(resultCode) >= 500
| summarize count() by name, resultCode
| order by count_ desc
| take 10

主な演算子は次のとおり。

演算子 役割 SQL で言えば
where 絞り込み WHERE
project / extend 列の選択 / 追加 SELECT
summarize ... by ... 集計 GROUP BY
order by (sort by) 並び替え ORDER BY
take / limit 件数制限 TOP
join / union 結合 / 和 JOIN / UNION
render グラフ描画 （SQL に無い）
bin(col, 5m) 時間の丸め（時系列集計） （SQL に無い）

実務で効く点として、

  • where は可能な限り早い段階に書く（スキャン量＝コストが減る）、
  • ago() / between() で時間範囲を必ず絞る、
  • render timechart でその場でグラフ化でき、
    そのまま Dashboard にピン留めできる、

といったものがある。

参考

cloud.config Tech Blog

https://tech-blog.cloud-config.jp/

Microsoft Learn

Azure Data Explorer

Log Analytics

SharePoint

Tags: 移行, インフラストラクチャ, クラウド, セキュリティ, Azure

このWikiは「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム 開発基盤部会」によって運営されています。

NetDevInfraWiki

マイクロソフト系技術情報 Wiki
Open 棟梁 Wiki

（未着手）

開発基盤部会 Wiki

移行管理: DONE ／ TODO

Clone this wiki locally