从 CDF 获取聚合时间序列数据
Cognite Data Fusion (CDF) 为时间序列中的数值数据点预先计算最常见的聚合。即使在大型数据集中进行查询时，这些聚合也能实现较短的响应时间。
你可以查询 CDF 的聚合，而不必下载并在 Power BI 中手动聚合数据。指定时间范围和粒度（计算聚合的时间单位），让 CDF 为你完成计算工作。
获取单个时间序列的聚合
在 Power Query Editor 中从 CDF 检索单个时间序列的聚合：
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在
Power Query Editor中，使用Cognite Power BI connector获取时间序列表格。
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使用筛选查找要聚合的时间序列，然后在聚合列中，选择函数。
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指定时间范围和粒度，然后选择确定。
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Power Query Editor会显示一个表格，其中包含指定时间范围的聚合。删除不需要的列，然后选择关闭并应用。
获取多个时间序列的聚合
要从相同时间范围内的多个时间序列获取聚合，可使用 TimeseriesAggregate 函数。
首先创建包含你要从中检索聚合的所有时间序列的表格，而不是对单个时间序列调用此函数：
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使用
Cognite Power BI connector导入时间序列数据和 TimeseriesAggregate 函数。
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使用筛选功能查找要聚合的时间序列。
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在查询面板中，选择 TimeseriesAggregate 函数，并设置粒度、开始时间和结束时间。然后，选中选择列。
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在选择列窗口中，选择时间序列表格并从表格中选择 Id 列，以指定在
CDF中要从哪些时间序列获取聚合。然后，选择确定。
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选择调用以开始检索聚合。
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Power Query Editor在查询面板中显示名为调用函数的新表格，其中包含指定时间范围的聚合。删除不需要的列，然后选择关闭并应用。
如果 TimeseriesAggregate 函数花费很久才能完成或者在很长时间后失败：
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确保已筛选了时间序列表格，以便仅包含你需要的时间序列。
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考虑正在使用的粒度是否正确。粒度会显著影响查询性能。
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请求合理数量的数据点。使用较短的粒度来聚合大量时间序列可能会返回海量数据点，而
Power BI在单个查询中无法处理太多十亿字节级的数据量。