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Shengliang Guan 2025-02-24 16:40:41 +08:00
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@ -29,7 +29,7 @@ Power BI 是由 Microsoft 提供的一种商业分析工具。通过配置使用
### 使用说明
为了充分发挥 Power BI 在分析 TDengine中 数据方面的优势,用户需要先理解维度、度量、窗口切分查询、数据切分查询、时序和相关性等核心概念,之后通过自定义的 SQL 导入数据。
- 维度:通常是分类(文本)数据,描述设备、测点、型号等类别信息。在 TDengine 的超级表中,使用标签列存储数据的维度信息,可以通过形如 “select distinct tbname, tag1, tag2 from supertable” 的SQL语法快速获得维度信息。
- 维度:通常是分类(文本)数据,描述设备、测点、型号等类别信息。在 TDengine 的超级表中,使用标签列存储数据的维度信息,可以通过形如 `select distinct tbname, tag1, tag2 from supertable` 的 SQL 语法快速获得维度信息。
- 度量可以用于进行计算的定量数值字段常见计算有求和、取平均值和最小值等。如果测点的采集周期为1s那么一年就有 3000 多万条记录,把这些数据全部导入 Power BI 会严重影响其执行效率。在 TDengine 中,用户可以使用数据切分查询、窗口切分查询等语法,结合与窗口相关的伪列,把降采样后的数据导入 Power BI 中,具体语法请参阅 TDengine 官方文档的特色查询功能部分。
- 窗口切分查询:比如温度传感器每秒采集一次数据,但须查询每隔 10min 的温度平均值,在这种场景下可以使用窗口子句来获得需要的降采样查询结果,对应的 SQL 形如 `select tbname, _wstart dateavg(temperature) temp from table interval(10m)`,其中,`_wstart` 是伪列表示时间窗口起始时间10m 表示时间窗口的持续时间,`avg(temperature)` 表示时间窗口内的聚合值。
- 数据切分查询:如果需要同时获取很多温度传感器的聚合数值,可对数据进行切分,然后在切分出的数据空间内进行一系列的计算,对应的 SQL 形如 `partition by part_list`。数据切分子句最常见的用法是在超级表查询中按标签将子表数据进行切分,将每个子表的数据独立出来,形成一条条独立的时间序列,方便针对各种时序场景的统计分析。