KQL Editor-Syntax

Ein präziser KQL-Syntaxprüfer und Snippet-Assistent für Entwickler und Analysten, die mit Azure Data Explorer arbeiten.

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Über dieses Tool

Die Lösung bietet eine strukturierte Umgebung zur Validierung von KQL-Abfragen und liefert umsetzbare Rückmeldungen, bevor eine Datenoperation ausgeführt wird. Sie unterstützt Syntaxvalidierung, Fehlerlokalisierung und Autokorrekturvorschläge, um Lernen und Fehlersuche für Azure Data Explorer-Benutzer zu beschleunigen. Durch Nutzung einer formalen KQL-Grammatik werden Zeilen- und Spaltenangaben sichtbar gemacht, sodass präzise Bearbeitungen möglich sind. Sie bietet außerdem Vorlagen für gängige Muster wie Let-Blöcke, Joins und Aggregationen, damit Analysten Abfrage-Strukturen standardisieren. Das System richtet sich an Entwickler, Data Engineers und Analysten, die KQL-Code häufig isoliert von Live-Clustern prototypisieren, unterrichten oder prüfen. Das Ergebnis ist ein sicherer, schnellerer und reproduzierbarer Validierungs-Workflow, der clusterbasiertes Testen ergänzt, ohne dass Datenzugriff erforderlich ist.

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Wie man es benutzt

Geben Sie Eingaben ein, indem Sie eine KQL-Abfrage in query_text eingeben und ggf. einen Dialekt auswählen sowie Metadaten hinzufügen
Führen Sie die Syntaxvalidierung aus, um syntax_valid und eventuelle Fehler mit Positionen zu erhalten
Beoachten Sie Fehlermeldungen und nutzen Sie generierte Snippets für Musterkorrekturen
Verfeinern Sie query_text gemäß den Hinweisen und führen Sie die Validierung erneut aus, bis der Code fehlerfrei ist
Optional: Exportieren Sie die geparste Darstellung oder kopieren Sie die validierte Abfrage zur Dokumentation

Frequently Asked Questions

Finden Sie schnelle Antworten

Wofür wird KQL Editor Syntax verwendet?

Er validiert KQL-Syntax, hebt Parse-Fehler mit Positionen hervor und schlägt Code-Vorlagen vor, um Benutzern beim Schreiben korrekter Abfragen für Azure Data Explorer zu helfen.

Führen Sie Abfragen gegen eine Datenbank aus?

Nein. Es validiert nur Syntax und Struktur. Es verbindet sich nicht mit Clustern, führt Abfragen aus oder ruft Daten ab.

Kann ich Autocomplete-Vorschläge erhalten?

Ja, wenn Dataset-Metadaten bereitgestellt werden oder Dialekt-Hinweise aktiviert sind, kann das Tool kontextabhängige Vorschläge und gängige Vorlagen liefern.

Was passiert, wenn ich Metadaten bereitstelle?

Metadaten ermöglichen eine leichte Spalten-Namens-Überprüfung und eine verbesserte Snippet-Relevanz, führen aber nicht zur Laufzeit-Validierung gegen echte Datensätze.

Ist das spezifisch für Azure Data Explorer?

Das Tool ist auf den Azure Data Explorer (KQL) Dialekt ausgerichtet; Variationen von anderen KQL-Varianten können Konfigurationsanpassungen erfordern.

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