Servizio OData di modellazione dei dati
Connettere un modello di dati Cognite Data Fusion (CDF) come origine dati e utilizzare i client OData per eseguire query nonché trasformare e visualizzare i dati archiviati nei modelli di dati di CDF.
Il servizio OData di modellazione dei dati consente di accedere ai modelli di dati creati in CDF utilizzando i protocolli OData.
Il servizio OData di modellazione dei dati accetta URL con lo schema seguente:
https://{cluster}.cognitedata.com/odata/{apiVersion}/projects/{project}/models/spaces/{spaceExternalId}/datamodels/{dataModelExternalId}/versions/{dataModelVersion}
Dove:
{cluster}: il nome del clusterCDF, ad esempiowesteurope-1.{apiVersion}: la versione dell'API del servizioOData(la più recente è20230821).{project}: il nome del progettoCDF, ad esempiopublicdata.{spaceExternalId}: l'ID esterno dellospacein cui è pubblicato il modello di dati.{dataModelExternalId}: l'ID esterno del modello di dati.{dataModelVersion}: la versione del modello di dati.
Se si punta il client OData all'URL OData del modello di dati corretto e si esegue l'autenticazione, il server restituisce una tabella con tutte le views esistenti nel modello di dati associato.
Linee guida sui caratteri
Seguire le linee guida sull'utilizzo dei caratteri per i campi space e externalId in Power BI:
-
I seguenti caratteri possono essere utilizzati in sicurezza:
- Caratteri alfanumerici:
a-zA-Z0-9 - Caratteri speciali non riservati:
-_.~
- Caratteri alfanumerici:
-
I seguenti caratteri devono essere utilizzati con cautela:
- I caratteri riservati seguenti possono funzionare, ma non vi è garanzia che funzionino sempre:
!*'();:@&=+$,
- I caratteri riservati seguenti possono funzionare, ma non vi è garanzia che funzionino sempre:
-
Evitare i seguenti caratteri:
- Qualsiasi carattere speciale non elencato sopra potrebbe impedire a
Power BIdi caricare o utilizzare dati correttamente.
- Qualsiasi carattere speciale non elencato sopra potrebbe impedire a
Filtro di elementi nei modelli di dati
Utilizzare i filtri per creare set di dati fruibili per creare report o dashboard dai dati. Il servizio OData di modellazione dei dati supporta il filtro lato server che consente di eseguire il pushdown dei filtri nel server per evitare di scaricare tutti i dati nel client.
| Tipo | Pushdown |
|---|---|
| Proprietà modello | Sì, tranne EndsWith e Contains |
| Metadati serie temporali | No |
| Punti dati e stringa | solo timestamp |
| Metadati file | No |
Power Query esegue operazioni di filtro EndsWith e Contains in memoria.
JSONObjects sono presentati come valori di testo in Power BI.
Uso di punti dati e serie temporali
Il servizio OData di modellazione dei dati supporta il recupero di Timeseries dai modelli di dati.
Per ottenere punti dati per una serie temporale specifica, è possibile navigare a string o dataPoints. Per ottenere punti dati da un intervallo di tempo, filtrare il punto dati su un valore timestamp.
CDF non supporta il filtro delle serie temporali in base ai relativi valori.
Le serie temporali possono contenere dati altamente granulari. Per migliorare le prestazioni e ridurre il carico dei dati, utilizzare la funzione Aggregate dataPoint.
Problemi e limitazioni noti
Le sezioni seguenti descrivono i problemi e le limitazioni noti correlati all'utilizzo dei modelli di dati CDF come origine dati per Power BI.
Tipi con relazioni ad altri tipi
L'integrazione tra i modelli di dati CDF e Power BI prevede un supporto limitato per attraversare le relazioni dirette tra nodi utilizzando il concetto di espansione di OData.
Power BI elabora un'operazione per rendere flat una tabella utilizzando una relazione di espansione emettendo una richiesta API separata per ogni istanza/riga da espandere. Questa operazione richiede molto tempo per qualsiasi volume di dati significativo.
Archi di Graph e proprietà associate
Attualmente il recupero di proprietà sugli archi non è supportato.
Aggiornamenti dati
La frequenza di aggiornamento minima dei dati in Power BI è 15 minuti. Il servizio OData non consente di caricare dati in piccoli incrementi per gli aggiornamenti del dashboard. Se un dashboard contiene una grande quantità di dati che richiede aggiornamenti frequenti, potrebbero esistere opzioni migliori rispetto all'utilizzo del servizio OData di modellazione dei dati.