基于Azure CDN访问日志的KQL查询：按设备类型统计独立IP占比

核心查询代码 #

AzureDiagnostics
| where OperationName == "Microsoft.Cdn/Profiles/AccessLog/Write" and Category == "AzureCdnAccessLog"
// 按优先级标记设备类型，避免同一记录被多分类
| extend DeviceType = case(
    userAgent_s has "iphone", "iPhone",
    userAgent_s has "ipad", "iPad",
    userAgent_s has "macintosh", "Macintosh",
    ""
)
| where DeviceType != ""
// 去重：确保同一IP在同一设备类型下仅计数一次
| distinct clientIp_s, DeviceType
// 统计各设备类型的独立IP数量
| summarize UniqueIPCount = dcount(clientIp_s) by DeviceType
// 生成饼图展示占比
| render piechart with (title="苹果设备独立IP访问占比")

代码分步说明 #

• 日志范围过滤：先限定OperationName和Category，确保只处理目标CDN访问日志。
• 设备类型标记：使用case函数按优先级匹配userAgent_s中的关键词，给每条记录分配明确的设备类别，避免同一日志被多分类。
• 无效记录排除：过滤未匹配到目标设备的日志，只保留有效数据。
• 去重处理：通过distinct确保同一个IP在同一设备类型下仅保留一条记录，避免重复计数。
• 统计计算：按设备类型分组，用dcount计算独立IP的数量。
• 可视化输出：用render piechart直接生成占比饼图，添加标题提升可读性。

原代码问题分析 #

你之前的代码通过三个布尔字段（MacOS/iPhone/iPad）分组，会生成多组布尔值组合，不符合饼图需要的「单一类别-对应数值」结构；同时未处理同一IP多次访问的去重逻辑，导致统计结果不准确，无法直接生成符合需求的饼图。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者itmmdj