kql・とは？初心者向けに解説するKustoクエリ言語の基礎共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

kql・とは？概要と使いどころ

kql・とは Kusto Query Language の略称で、主に Azure Data Explorer などのデータ分析基盤で使われるクエリ言語です。高速な検索と大規模データの集計が特徴で、ログやイベントデータを効率よく探索できます。SQL とは異なる点も多いので、初めて触れる人は構文の違いを意識すると理解が早く進みます。

kqlを使う場面

日常的な用途としてはアプリの監視、セキュリティのイベント分析、システムのパフォーマンスデータの探索などが挙げられます。時系列データの分析に強いのが特徴で、大量のデータから特定のイベントを見つけ出したり、傾向を可視化したりするのに向いています。

基本的な考え方と流れ

KQL の大きな特徴はパイプラインの考え方です。データを取り込み、条件で絞り、結果を次の処理へ渡していく流れです。実務では最初にデータソースを決め、次に絞り込み、最後に集計や可視化を行います。以下のような流れを覚えると理解が早くなります。

T | where TimeGenerated > ago(1d) | summarize count() by bin(TimeGenerated, 1h)

この例ではまずデータ T を対象にし、TimeGenerated が過去1日以内のレコードを絞り込み、次に1時間ごとに件数を集計しています。シンプルな操作を順番に組み合わせることで、複雑な分析も作れます。

実用的なテクニックと例

以下は初心者が覚えておくと役立つ基本的なテクニックです。まずはフィルタリング、次に集計、最後に時間操作を使う流れを練習します。

技法	フィルタリング
例	T \| where Severity >= 3
集計	\| summarize count() by bin(TimeGenerated, 1h)
時間操作	ago(1d), now, datetime()

KQL では日付や時間に関する関数が豊富で時系列データの分析にとても適しています。複数のデータソースを横断して同じ指標を作ることも可能です。

ツールと実践の一例

実務では Azure Data Explorer のクエリエディタや Log Analytics の UI で KQL を使います。データのインポート、クエリの実行、結果の可視化をサポートしてくれるツールです。最初は小さなデータセットで練習し、徐々に複数のテーブルを結合したり、ダッシュボードへ組み込んだりする練習をすると良いでしょう。

SQL との違いと注意点

よくある誤解として、KQL は SQL の代替だと思われがちですが、実際には得意分野が異なります。KQL は検索と時系列データの分析に強く、SQL はリレーショナルな結合と集計に強いという点を覚えておくと混乱を避けられます。

学習のコツと次のステップ

初心者向けのコツは、まず身近なデータを使って短いクエリを作ってみることです。少しずつ条件を追加し、出力の形を整える練習を重ねると、KQL のリズムがつかめてきます。公式ドキュメントやサンプルを眺めると理解が深まります。

まとめと次の一歩

kql は最初は難しく感じますが、基本の操作を身につけ、実践的な例を繰り返すことで確実に力がつきます。小さな成功体験を積むことが学習の鍵です。ぜひ自分のデータで試してみてください。

kqlの関連サジェスト解説

azure kql とは: azure kql とは、Azure のデータ検索で使われるクエリ言語のことです。KQL は Kusto Query Language の略で、主に Azure Data Explorer や Azure Monitor、Application Insights などのログデータを調べるときに使います。SQL に似ている点もありますが、実は書き方が違い、パイプ演算子 | を使ってデータの処理を次々につなげるのが特徴です。パイプの前にデータソースを指定し、| の後ろで「絞り込み」「選択」「集計」「並べ替え」などの操作を順番に重ねます。使い方のコツは、長いクエリを一度に書くのではなく、意味のある小さなステップに分けて考えることです。例えば、テーブル名を指定して最新の5件だけ取り出すには TableName | take 5 のように書きます。さらに絞り込みには where 条件を使い、特定のレベルのイベントだけを選ぶなら TableName | where Level == 'Error' | take 10 などです。列を限定したいときは project を使います。例: TableName | project TimeGenerated, Message, Level集計・要約には summarize を使います。例: TableName | summarize total = count() by Level実務での使い方としては、Azure のポータルの Log Analytics のクエリウィンドウや Application Insights の Analytics でクエリを実行します。KQL は学習コストが低く、短いクエリで多くの洞察を得られるため、データ分析や運用監視の基本スキルとして人気です。

kqlの同意語

KQL: Kusto Query Languageの略称。Azure Data Explorerでデータを検索・分析する公式クエリ言語です。
Kusto Query Language: KQLの正式名称。Azure Data Explorer（別名Kusto）で使われるクエリ言語です。
Azure Data Explorer Query Language: Azure Data Explorer（ADX、Kustoとも呼ばれる）で用いられるクエリ言語の別表現。KQLと同義です。
ADX Query Language: Azure Data Explorer用のクエリ言語の略称。KQLと同義で、文献やドキュメントの別表現として使われます。
Kusto言語: Kusto（Azure Data Explorerのエンジン）で使われるクエリ言語の日本語表記。KQLと同義です。
Kustoクエリ言語: Kustoエンジン用のクエリ言語を指す日本語表現。KQLと同義です。
KQLクエリ: KQLを用いたクエリ自体を指す表現。文脈上、KQLのクエリを意味します。

kqlの対義語・反対語

SQL: 構造化照会言語。リレーショナルデータベースのデータ操作を行う伝統的なクエリ言語。KQLとは対象データ・用途・表現力が異なる点が対比のポイントです。
SPL（Splunk Processing Language）: Splunkでイベントデータを検索・分析する専用のクエリ言語。KQLと似た目的ではあるが、文法と機能は別の実装です。
NoSQL: 非リレーショナルデータベースの総称。データの格納形式やクエリの設計がKQLと異なり、データモデルが全く違う場合が多いです。
手続き型言語: 命令型プログラミング言語。KQLは宣言的なクエリ言語で、手続き型は実行順序を手続きとして書く点が異なります。
自然言語クエリ: 自然言語を使って質問を投げ、データを取得する方法。厳密な構文を必要としない点がKQLと対照的です。
グラフィカルクエリビルダー: GUIツールでドラッグ＆ドロップ操作でクエリを組み立てる方法。コードを書かずにクエリを作れる点でKQLのテキスト記述と対比です。
SPARQL: RDFデータのグラフクエリ言語。グラフデータの探索に特化しており、KQLとは対象データモデルが異なります。
GraphQL: API向けのクエリ言語。クライアントが必要なデータを宣言して取得する特徴があり、KQLとは用途・設計哲学が異なります。
Luceneクエリ言語: Luceneの検索クエリ言語。主に全文検索に特化しており、KQLのデータ探索用途とは異なる分野です。
ノーコード/ローコードのクエリ作成: プログラミング経験がなくてもクエリを作成できる環境。KQLの直接記述を必要としない点が対比です。
Excelのフィルタ機能: スプレッドシートの簡易フィルタ機能。日常のデータ絞り込みには使えますが、KQLのような高度な分析には向きません。

kqlの共起語

KQL: Kusto Query Language の略称。Azure Data Explorer や Kibana/Elasticsearch の文脈で使われることがある混用表記。
Kusto: Microsoft が提供する分析データベース Azure Data Explorer のクエリエンジン名およびそのクエリ言語の総称。
KustoQueryLanguage: KQL の正式名称。Azure Data Explorer 用のクエリ言語。
AzureDataExplorer: Azure 上のデータ探索・分析用サービス。KQL を主に使用する。
KibanaQueryLanguage: KQL の別名として、Kibana（Elasticsearch の可視化ツール）で用いられる検索言語として言及されることがある。
Kibana: Elasticsearch の可視化ツール。KQL は Kibana の検索クエリとして使われることがある。
Elasticsearch: 分散型検索エンジン。KQL 相当の検索表現は Kibana で用いられることがある。
Lucene: Elasticsearch の検索機能の基盤となるテキスト検索ライブラリ。クエリ表現の背景として関係することがある。
QueryLanguage: 一般的な用語。データ検索・分析で使われるクエリを指す総称。
Where: データを絞り込む条件を指定する節。KQL 系・SQL 系の共通イメージ。
WhereClause: 条件部分の表現。多くのクエリ言語で用いられるフィルタの要素。
Summarize: 集計を行う演算子。KQL ではデータを集計して集計結果を返す処理を指す。
Project: 必要な列を選択する演算子。出力列の絞り込みに使う。
Extend: 新しい列を作成してデータに付加する演算子。
Join: 複数のテーブルを結合して統合する演算子。
Let: 変数を定義してクエリ内で再利用する演算子。
Datatable: テーブルデータをクエリ内で手動で定義する関数。
Range: 時間範囲や整数範囲を指定する演算子。
Ago: 過去の時間を表す関数。例: ago(1d) など。
Now: 現在時刻を返す関数。
DateTime: 日付と时刻を扱うデータ型。
MakeSeries: 時系列データを作成する演算子。
Render: 可視化を指示してグラフ等を描画する命令。
Timechart: 時系列データのグラフ表示オプションの一つ。
Top: 上位N件を取得する集計/抽出機能。
Sort: 並べ替えを行う演算子。
OrderBy: 特定の列で昇順・降順に並べ替える演算子。
Take: 上位N件を抜き出す操作。
Count: 件数を計算する関数/演算子。
Distinct: 重複を除いて一意な値を取得する演算子。
Contains: 部分文字列を含むかを判定する演算子。
Has: フィールドに特定の値を含むかを判定する演算子。
ContainsCS: 大文字小文字を区別して部分一致を行う演算子。
HasAny: 複数の候補値のうち少なくとも1つを含むかを判定する演算子。
MatchesRegex: 正規表現に一致するかを判定する演算子。
Regex: 正規表現機能全般の名称。
DatatableSyntax: datatable という関数を使って仮想データテーブルを定義する構文。
TimeSeries: 時系列データの集合・分析対象という概念。
Pipelines: パイプライン演算子でデータ処理を連結する概念。