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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計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。

OData クライアント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。

OData サービスを使用して単一の時系列の集計を取得する

アセット中心およびデータ モデリングの OData サービスでは、時系列をリストアップする際、サービスが CDF から単一の時系列の集計を取得する関数を公開します。この関数を Microsoft Power BI で使用するには、以下を参考にしてください。

  1. Power Query Editor で、Cognite Power BI コネクタを使用して時系列テーブルのリストに移動します。

  2. 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。

    Power BI で CDF OData connector を見つける
  3. 時間範囲と粒度を指定し、OK を選択します。

    Power BI で CDF OData connector を見つける
  4. 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、asset-centric OData サービスで公開されている 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、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。

Microsoft Power BI で:

  1. Cognite Power BI コネクタを使用して、アセット中心の OData サービスへの接続を開きます。時系列テーブルとTimeseriesAggregate 関数を右クリックし、新しいクエリとして追加します。

    Power BI で CDF OData connector を見つける
  2. 集計する時系列を見つけるには、時系列テーブルでフィルタリングを使用します。

  3. 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。

  4. 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。

    Power BI で CDF OData connector を見つける
  5. 集計の取得を開始するには、呼び出すを選択します。

  6. 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:

    • 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。
    • 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。
    • 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。