CDF から集計された時系列データを取得する
Cognite Data Fusion (CDF) は、時系列の数値データポイントの最も一般的な集約を事前に計算します。これらの集約は、大規模なデータセットに対してクエリを実行する場合でも、 短いレスポンスタイムで利用できます。
Power BI でデータをダウンロードして手動で集計する代わりに、CDF に集計を照会することができます。時間範囲と粒度（集計を計算する時間の単位）を指定し、CDF に計算を任せます。
単一の時系列の集計を取得する
Power Query Editor で CDF から単一の時系列の集計を取得するには、以下の手順に従います。
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Power BIをCDFに接続します。 -
Power Query Editorで、Cognite Power BI connectorを使用して時系列テーブルを取得します。
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集計する時系列をフィルタリングで見つけ、集計列で関数を選択します。
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時間範囲と粒度を指定し、OK を選択します。
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Power Query Editorに、指定した時間範囲の集計テーブルが表示されます。不要な列を削除し、閉じて適用するを選択します。
多数の時系列の集計を取得する
同じ時間範囲にある多くの時系列から集計を取得するには、TimeseriesAggregate 関数を使用します。
単一の時系列に対して関数を呼び出すのではなく、まず集計を取得するすべての時系列を含む時系列テーブルを作成します。
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Cognite Power BI connectorを使用して、時系列データと TimeseriesAggregate 関数をインポートします。
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フィルタリングを使用して、集計する時系列を見つけます。
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クエリ パネルで、TimeseriesAggregate 関数を選択し、粒度、開始時間、終了時間を設定します。次に列を選択するを選択します。
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列を選択するウィンドウで、時系列テーブルと、テーブルから Id 列を選択し、
CDFで集計を取得する時系列を指定します。次に OK を選択します。
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集計の取得を開始するには 、呼び出すを選択します。
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Power Query Editorには、クエリ パネルに、呼び出された関数という名前で、指定した時間範囲の集計を含む新しいテーブルが表示されます。不要な列を削除し、閉じて適用するを選択します。
TimeseriesAggregate 関数の終了に時間がかかったり、時間が経過して失敗した場合：
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必要な時系列だけを含むように時系列テーブルをフィルタリングしたことを確認します。
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適切な粒度を使用しているかどうかを検討します。粒度はクエリのパフォーマンスに大きく影響します。
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現実的な数のデータポイントを要求します。大量の時系列データを短い粒度で集計すると、膨大な量のデータポイントが返される可能性があり、
Power BIでは 1 回のクエリで何ギガバイトものデータを扱うことはできません。