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。

可以查询 CDF 的聚合，而不必下载并在 OData 客户端中手动聚合数据。指定时间范围和粒度（计算聚合的时间单位），让 CDF 完成计算工作。

使用 OData 服务获取单个时间序列的聚合

在 asset-centric 和数据建模 OData 服务中，当列出时间序列时，该服务会公开一个函数，以从 CDF 检索单个时间序列的聚合。要在 Microsoft Power BI 中使用该函数：

1. 在 Power Query Editor 中，使用 Cognite Power BI 连接器导航到时间序列表格列表。

2. 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。

   

3. 指定时间范围和粒度，然后选择确定。

   

4. 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，可使用由 asset-centric OData 服务公开的 TimeseriesAggregate 函数。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。

在 Microsoft Power BI 中：

1. 使用 Cognite Power BI 连接器打开与 asset-centric OData 服务的连接。右键单击时间序列表格和 TimeseriesAggregate 函数，将其添加为新查询。

   

2. 在时间序列表格中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。

   

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。

   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。