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OData-Service für die Datenmodellierung

Verbinden Sie ein Cognite Data Fusion (CDF)-Datenmodell als Datenquelle und verwenden Sie OData-Clients zur Abfrage, Transformation und Visualisierung von in CDF-Datenmodellen gespeicherten Daten.

Der OData-Service für die Datenmodellierung gibt Ihnen Zugriff auf Datenmodelle, die in CDF mithilfe von OData-Protokollen erstellt wurden.

Der OData-Service für die Datenmodellierung akzeptiert URLs mit dem folgenden Schema:

https://{cluster}.cognitedata.com/odata/{apiVersion}/projects/{project}/models/spaces/{spaceExternalId}/datamodels/{dataModelExternalId}/versions/{dataModelVersion}

Mit:

  • {cluster}: Name des CDF-Clusters, zum Beispiel westeurope-1.
  • {apiVersion}: Version der OData-Service-API (die neueste Version ist 20230821).
  • {project}: Name des CDF-Projekts, zum Beispiel publicdata.
  • {spaceExternalId}: Externe ID des space, in dem das Datenmodell veröffentlicht ist.
  • {dataModelExternalId}: Externe ID des Datenmodells.
  • {dataModelVersion}: Version des Datenmodells.

Wenn Sie den OData-Client zur richtigen OData-URL des Datenmodells führen und authentifizieren, gibt der Server eine Tabelle mit allen views zurück, die im zugehörigen Datenmodell existieren.

Leitfaden für die Zeichennutzung​

Befolgen Sie diese Anweisungen für die Zeichennutzung in den Feldern space und externalId in Power BI:

  • Die folgenden Zeichen können problemlos genutzt werden:

    • Alphanumerische Zeichen: a-z A-Z 0-9
    • Nicht anderweitig reservierte Sonderzeichen: - _ . ~

  • Die folgenden Zeichen können mit Vorsicht genutzt werden:

    • Die folgenden reservierten Zeichen können funktionieren, jedoch ist eine konsistente Funktion nicht garantiert: ! * ' ( ) ; : @ & = + $ ,

  • Die folgenden Zeichen sind zu vermeiden:

    • Andere Sonderzeichen als die oben aufgeführten können Power BI daran hindern, Daten korrekt zu laden oder in den Daten zu navigieren.

Elemente in Datenmodellen filtern​

Verwenden Sie Filter, um brauchbare Datensätze für Berichte oder Dashboards zu erstellen. Der OData-Service für die Datenmodellierung unterstützt serverseitiges Filtern. Sie können also Filter zum Server weiterleiten, um zu vermeiden, dass sämtliche Daten in den Client heruntergeladen werden.

TypWeiterleitung
ModelleigenschaftJa, außer EndsWith und Contains
Zeitreihen-MetadatenNein
Daten- und ZeichenfolgenpunkteNur timestamp
Dateien-MetadatenNein

Mit Power Query werden EndsWith- und Contains-Zeichenfolgenfilterungen im Arbeitsspeicher durchgeführt.

JSONObjects werden als Textwerte in Power BI dargestellt.

Arbeiten mit Zeitreihen und Datenpunkten​

Der OData-Service für die Datenmodellierung unterstützt den Abruf von Timeseries aus Datenmodellen.

Um Datenpunkte für bestimmte Zeitreihen zu erhalten, können Sie zu string oder dataPoints navigieren. Um Datenpunkte aus einem Zeitbereich zu erhalten, filtern Sie den Datenpunkt nach einem Zeitstempelwert.

Die Filterung von Zeitreihen basierend auf ihren Werten wird von CDF nicht unterstützt.

Zeitreihen können sehr detaillierte Daten enthalten. Verwenden Sie die Aggregate-Funktion für Datenpunkte, um die Leistung zu verbessern und die Datenlast zu reduzieren.

Bekannte Einschränkungen und Probleme​

Die unten stehenden Abschnitte beschreiben bekannte Einschränkungen und Probleme im Zusammenhang mit der Verwendung von CDF-Datenmodellen als Datenquelle für Power BI.

Typen mit Beziehungen zu anderen Typen​

Die Integration von CDF-Datenmodellen in Power BI bietet nur begrenzte Unterstützung beim Durchlauf direkter Beziehungen zwischen Knoten mithilfe des OData-Erweiterungskonzepts.

Power BI verarbeitet einen Vorgang zum Glätten einer Tabelle mithilfe einer Erweiterungsbeziehung. Dabei wird für jede zu erweiternde Instanz/Zeile eine separate API-Anfrage gesendet. Der Zeitaufwand ist dabei für größere Datenvolumen sehr hoch.

Diagrammränder und zugehörige Eigenschaften​

Der Abruf von Eigenschaften an Rändern wird derzeit nicht unterstützt.

Datenaktualisierung​

Die Mindestaktualisierungsrate für Daten in Power BI beträgt 15 Minuten. Mit dem OData-Service können Daten für die Aktualisierung von Dashboards nicht kleinschrittig geladen werden. Wenn ein Dashboard große Datenmengen umfasst, die häufig aktualisiert werden müssen, gibt es unter Umständen besser geeignete Möglichkeiten als den OData-Service für die Datenmodellierung.

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