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Azure Data Explorer (ADX) 是微软提供的一种快速、完全托管的数据分析服务，用于处理大量流数据和时序数据。

ADX 的数据结构设计是为了优化查询性能和数据分析，其核心组件包括：

1. 数据库 (Database)

在 ADX 中，数据库是一个逻辑容器，用于存储和管理相关的数据表。每个数据库可以包含多个数据表。

2. 数据表 (Table)

数据表是 ADX 中数据存储的基本单位。每个表由行和列组成，类似于关系型数据库中的表。但是，ADX 的表是为高性能分析优化的，它们不遵循传统的关系型数据库的ACID属性。

3. 列 (Column)

在 ADX 中，表由列组成，每列有一个名称和数据类型。ADX 支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、布尔值、日期时间等。列式存储结构使得 ADX 能够高效地执行查询，尤其是在进行聚合和过滤操作时。

4. 行 (Row)

行是表中的一个数据记录，由多个列的值组成。在 ADX 中，每行都有一个时间戳，这使其特别适合处理时序数据。

5. 分区 (Partition)

ADX 中的表可以划分为多个分区，每个分区包含特定时间范围内或特定条件下的数据。分区可以显著提高查询性能，因为它允许查询操作只扫描相关的数据子集。

6. 索引 (Index)

ADX 使用多种索引技术来优化查询性能，包括倒排索引、列式索引和时序索引。这些索引有助于快速定位数据，并加速查询操作。

7. 数据保留 (Data Retention)

ADX 允许设置数据保留策略，以控制数据在数据库中的存储时间。这有助于管理存储成本和数据合规性。

8. 数据流 (Data Ingestion)

ADX 支持多种数据流入方式，包括实时数据流和批量数据加载。这使得 ADX 能够处理来自不同来源的大量数据。

ADX 的数据结构设计旨在处理和分析大规模的时序数据，其优化查询性能的特点使其成为日志分析、物联网(IoT)数据分析和实时数据分析的理想选择。