OData-gegevensmodelleringsservice

Verbind een Cognite Data Fusion (CDF)-gegevensmodel als gegevensbron en gebruik OData-clients om de opgeslagen gegevens in CDF-gegevensmodellen op te vragen, te transformeren en te visualiseren.

Met de OData-gegevensmodelleringsservice krijgt u toegang tot gegevensmodellen die zijn gemaakt in CDF met behulp van OData-protocollen.

De OData-gegevensmodelleringsservice accepteert URL's met het volgende schema:

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

Waarbij het volgende geldt:

• {cluster}: de naam van het CDF-cluster, bijvoorbeeld westeurope-1.
• {apiVersion}: de versie van de OData-service-API (de nieuwste is 20230821).
• {project}: de naam van het CDF-project, bijvoorbeeld publicdata.
• {spaceExternalId}: de externe ID van de space waar het gegevensmodel is gepubliceerd.
• {dataModelExternalId}: de externe ID van het gegevensmodel.
• {dataModelVersion}: de versie van het gegevensmodel.

Als u de OData-client naar de juiste URL van het OData-gegevensmodel verwijst en authenticeert, retourneert de server een tabel met alle bestaande views voor het bijbehorende gegevensmodel.

Richtlijnen voor tekens

Volg deze richtlijnen voor het gebruik van tekens voor de velden space en externalId in Power BI:

• Veilig om te gebruiken:

  • Alfanumerieke tekens: a-z A-Z 0-9
  • Niet-gereserveerde speciale tekens: - _ . ~

• Met voorzichtigheid gebruiken:

  • De volgende gereserveerde tekens kunnen werken, maar er is geen garantie dat ze consistent werken: ! * ' ( ) ; : @ & = + $ ,

• Beter niet gebruiken:

  • Het gebruik van speciale tekens die hierboven niet zijn vermeld, kunnen resulteren in problemen bij het laden van of navigeren in de gegevens in Power BI.

Items filteren in gegevensmodellen

Gebruik filters om bruikbare gegevenssets te maken voor rapportage of op dashboards. De OData-gegevensmodelleringsservice ondersteunt filteren op de server, waarmee u filters naar de server kunt pushen om te voorkomen dat alle gegevens naar de client worden gedownload.

Type	Pushdown
Eigenschap van model	Ja, behalve EndsWith en Contains
Metagegevens van tijdreeksen	Nee
Gegevens- en tekenreekspunten	alleen timestamp
Metagegevens van bestanden	Nee

Power Query voert de tekenreeksfilterbewerkingen EndsWith en Contains uit in het geheugen.

JSONObjects worden weergegeven als tekstwaarden in Power BI.

Werken met tijdreeksen en gegevenspunten

De OData-gegevensmodelleringsservice ondersteunt het ophalen van Timeseries uit gegevensmodellen.

Als u gegevenspunten wilt ophalen voor een specifieke tijdreeks, kunt u navigeren naar string of dataPoints. Als u gegevenspunten wilt ophalen uit een tijdsbereik, filtert u het gegevenspunt op een tijdstempelwaarde.

CDF biedt geen ondersteuning voor het filteren van tijdreeksen op basis van waarden.

Tijdreeksen kunnen zeer gedetailleerde gegevens bevatten. Gebruik de functie dataPoint Aggregate om de prestaties te verbeteren en de hoeveelheid gegevens te verminderen.

Bekende beperkingen en problemen

In de onderstaande gedeelten bespreken we de huidige bekende beperkingen en problemen met betrekking tot het gebruik van CDF-gegevensmodellen als gegevensbron voor Power BI.

Typen die zijn gerelateerd aan andere typen

De integratie tussen CDF-gegevensmodellen en Power BI biedt slechts beperkte ondersteuning voor het doorlopen van directe relaties tussen knooppunten via het OData 'expand'-concept.

Power BI verwerkt een bewerking om een tabel af te vlakken via een 'expand'-relatie door een afzonderlijke API-aanvraag te verzenden voor elk exemplaar/elke rij die moet worden uitgevouwen. Voor grote hoeveelheden gegevens is dit erg tijdrovend.

Grafiekranden en bijbehorende eigenschappen

Momenteel bieden we geen ondersteuning voor het ophalen van eigenschappen aan randen.

Gegevens vernieuwen

De minimale vernieuwingsfrequentie voor gegevens in Power BI is 15 minuten. De OData-service biedt geen mogelijkheid om gegevens in kleine incrementen te laden voor dashboardupdates. Als een dashboard een grote hoeveelheid gegevens bevat die regelmatig moeten worden bijgewerkt, zijn er mogelijk betere opties dan het gebruik van de OData-gegevensmodelleringsservice.