本文介绍了作者在接触Kusto查询语言（KQL）过程中，对其直观易用性、面向业务设计及强大查询能力的赞赏。Kusto起初用于快速搜索大量日志，现已成为Azure Data Explorer的一部分，提供高性能的大数据分析平台。通过KQL，数据分析师可以更高效地进行数据探索和可视化，降低了大数据分析的门槛。
陈希章 2023年1月2日 于上海
这是一个献给自己的新年礼物，但其实已经构思了很久，这一方面跟我多年的工作经历有关 —— 我的职业生涯中最为有意思的部分可能就是跟数据打交道，因为我认为数据是有生命力的，我对Excel如数家珍，对SQL Server Business Intelligence 和数据挖掘也略有研究，前几年很推崇Power BI 给我们带来的数据可视化变革和新型的DAX语言。另一方面，在近几年工作中，利用数据分析来辅助决策更是我工作的一部分，也颇有一些收获。这些工作和体验，总是会留下一些痕迹，或者激发一些思考。
接触Kusto是由于前几年在基于Azure平台做应用开发时，我了解到一个全新的服务叫 Application Insights (简称AI)，它可以很方便地收集一个应用程序的运行状况，例如成功和失败的请求，响应时间的规律等，并且用直观的图表进行展示。
当时我就很好奇，这是怎么做到的呢？如果我要自己进行一些特定的查询，以便了解更多信息，那么又该怎么做呢？从直觉上说，我断定这个服务的背后肯定会有一个数据库，而且我自认为对数据库是略有研究的，会不会是跟SQL Server 这类关系型数据库差不多的一个东西呢？
带着这样的疑问，我继续做了一些研究，发现这个Application Insights 确实是有一套类似于数据库的结构，例如一般都有如下的几个表格。
看起来很眼熟嘛，正当我要将压箱底的 T-SQL 神功拿出来一展身手时， 却意外地发现了一个宝藏—— Application Insights 自带了一套特殊的查询语法，我后来才知道这叫 Kusto Query Langua
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