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Azure Data Explorer (ADX) 是微軟提供的一種快速、完全託管的資料分析服務，用於處理大量流資料和時序資料。

ADX 的資料結構設計是為了最佳化查詢效能和資料分析，其核心元件包括：

1. 資料庫 (Database)

在 ADX 中，資料庫是一個邏輯容器，用於儲存和管理相關的資料表。每個資料庫可以包含多個數據表。

2. 資料表 (Table)

資料表是 ADX 中資料儲存的基本單位。每個表由行和列組成，類似於關係型資料庫中的表。但是，ADX 的表是為高效能分析最佳化的，它們不遵循傳統的關係型資料庫的ACID屬性。

3. 列 (Column)

在 ADX 中，表由列組成，每列有一個名稱和資料型別。ADX 支援多種資料型別，包括字串、整數、浮點數、布林值、日期時間等。列式儲存結構使得 ADX 能夠高效地執行查詢，尤其是在進行聚合和過濾操作時。

4. 行 (Row)

行是表中的一個數據記錄，由多個列的值組成。在 ADX 中，每行都有一個時間戳，這使其特別適合處理時序資料。

5. 分割槽 (Partition)

ADX 中的表可以劃分為多個分割槽，每個分割槽包含特定時間範圍內或特定條件下的資料。分割槽可以顯著提高查詢效能，因為它允許查詢操作只掃描相關的資料子集。

6. 索引 (Index)

ADX 使用多種索引技術來最佳化查詢效能，包括倒排索引、列式索引和時序索引。這些索引有助於快速定位資料，並加速查詢操作。

7. 資料保留 (Data Retention)

ADX 允許設定資料保留策略，以控制資料在資料庫中的儲存時間。這有助於管理儲存成本和資料合規性。

8. 資料流 (Data Ingestion)

ADX 支援多種資料流入方式，包括即時資料流和批次資料載入。這使得 ADX 能夠處理來自不同來源的大量資料。

ADX 的資料結構設計旨在處理和分析大規模的時序資料，其最佳化查詢效能的特點使其成為日誌分析、物聯網(IoT)資料分析和即時資料分析的理想選擇。