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：

1. 将 Power BI 连接到 CDF。

2. 在 Power Query Editor 中，使用 Cognite Power BI connector 获取时间序列表格。

   

3. 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。

   

4. 指定时间范围和粒度，然后选择确定。

5. 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：

1. 使用 Cognite Power BI connector 导入时间序列数据和 TimeseriesAggregate 函数。

   

2. 使用筛选功能查找要聚合的时间序列。

3. 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。

4. 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。

   

5. 选择调用以开始检索聚合。

6. 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。

提示

如果 TimeseriesAggregate 函数花费很久才能完成或者在很长时间后失败：

• 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。

• 考虑正在使用的粒度是否正确。粒度会显著影响查询性能。

• 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。