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Query - Execute

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服務:
Time Series Insights
API 版本:
2020-07-31

在結果頁面中執行時間序列查詢 - 取得事件、取得數列或匯總數列。

POST https://{environmentFqdn}/timeseries/query?api-version=2020-07-31
含選擇性參數: 
POST https://{environmentFqdn}/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType={storeType}

URI 參數

名稱 位於 必要 類型 Description
environmentFqdn
 path True

string

每個環境 FQDN，例如 10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com。 您可以從取得環境 API、Azure 入口網站或 Azure Resource Manager 的回應取得此功能變數名稱。
api-version
 query True

string

要與用戶端要求搭配使用的 API 版本。 目前支援的版本是 「2020-07-31」。
storeType
 query

string

針對已啟用暖存放區的環境，可以在 'WarmStore' 或 'ColdStore' 上執行查詢。 查詢中的此參數會定義應該執行查詢的存放區。 如果未定義，查詢將會在冷存放區上執行。

要求標頭

名稱 必要 類型 Description
x-ms-continuation

string

來自上一頁結果的接續令牌，以擷取支援分頁之呼叫中結果的下一頁。 若要取得第一頁結果，請將 Null 接續令牌指定為參數值。 如果已傳回所有結果，則傳回的接續令牌為 Null，而且沒有下一頁的結果。
x-ms-client-request-id

string

選擇性用戶端要求識別碼。 服務會記錄此值。 允許服務追蹤服務之間的作業，並允許客戶連絡有關特定要求的支持人員。
x-ms-client-session-id

string

選擇性用戶端會話識別碼。 服務會記錄此值。 允許服務追蹤跨服務的相關作業群組，並允許客戶連絡有關特定要求群組的支持人員。

要求本文

名稱 類型 Description
aggregateSeries

AggregateSeries

匯總數列查詢。 允許從指定時間序列標識元和搜尋範圍的事件計算匯總的時間序列。
getEvents

GetEvents

取得事件查詢。 允許擷取指定時間序列標識碼和搜尋範圍的原始事件。
getSeries

GetSeries

取得數列查詢。 允許從指定時間序列標識碼和搜尋範圍的事件擷取計算變數值的時間序列。

回應

名稱 類型 Description
200 OK

QueryResultPage

成功查詢。

標題

x-ms-request-id: string
Other Status Codes

TsiError

未預期的錯誤。

標題

x-ms-request-id: string

安全性

azure_auth

Azure Active Directory OAuth2 Flow

類型: oauth2
Flow: implicit
授權 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/authorize

範圍

名稱 Description
user_impersonation 模擬您的用戶帳戶

範例

ColdStoreQueryAggregateSeriesPage1
ColdStoreQueryAggregateSeriesPage2
ColdStoreQueryGetEventsPage1
ColdStoreQueryGetEventsPage2
ColdStoreQueryGetEventsPage3
ColdStoreQueryGetEventsPage4
ColdStoreQueryGetSeriesPage1
ColdStoreQueryGetSeriesPage2
ColdStoreQueryGetSeriesPage3
QueryAggregateSeriesPage1
QueryAggregateSeriesPage2
QueryAggregateSeriesWithCategoricalInterpolatedVariable
QueryAggregateSeriesWithCategoricalVariable
QueryAggregateSeriesWithSampleInterpolation
QueryGetEventsPage1
QueryGetEventsPage2
QueryGetEventsPage3
QueryGetEventsPage4
QueryGetEventsWithTakePage1
QueryGetEventsWithTakePage2
QueryGetSeriesPage1
QueryGetSeriesPage2
QueryGetSeriesPage3
QueryGetSeriesWithTakePage1
QueryGetSeriesWithTakePage2
WarmStoreQueryAggregateSeriesPage
WarmStoreQueryGetEventsPage1
WarmStoreQueryGetEventsPage2
WarmStoreQueryGetEventsPage3
WarmStoreQueryGetEventsPage4
WarmStoreQueryGetSeriesPage1
WarmStoreQueryGetSeriesPage2
WarmStoreQueryGetSeriesPage3

ColdStoreQueryAggregateSeriesPage1

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=coldstore

{
  "aggregateSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "interval": "PT1M",
    "inlineVariables": {
      "Count": {
        "kind": "aggregate",
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "count()"
        }
      },
      "MinTemperature": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "min($value)"
        }
      },
      "MaxTemperature": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "max($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "Count",
      "MinTemperature",
      "MaxTemperature"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAwMCwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

ColdStoreQueryAggregateSeriesPage2

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=coldstore

{
  "aggregateSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "interval": "PT1M",
    "inlineVariables": {
      "Count": {
        "kind": "aggregate",
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "count()"
        }
      },
      "MinTemperature": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "min($value)"
        }
      },
      "MaxTemperature": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "max($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "Count",
      "MinTemperature",
      "MaxTemperature"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:00Z",
    "2016-08-01T00:01:00Z",
    "2016-08-01T00:02:00Z",
    "2016-08-01T00:03:00Z",
    "2016-08-01T00:04:00Z",
    "2016-08-01T00:05:00Z",
    "2016-08-01T00:06:00Z",
    "2016-08-01T00:07:00Z",
    "2016-08-01T00:08:00Z",
    "2016-08-01T00:09:00Z",
    "2016-08-01T00:10:00Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "Count",
      "type": "Long",
      "values": [
        50,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        null
      ]
    },
    {
      "name": "AverageTemperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        71.25,
        85,
        82.5,
        80,
        89.16666666666667,
        75,
        90,
        75.83333333333333,
        85,
        82.5,
        null
      ]
    },
    {
      "name": "MinTemperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        65.125,
        77.625,
        65.125,
        72.625,
        65.125,
        67.625,
        82.625,
        65.125,
        77.625,
        65.125,
        null
      ]
    },
    {
      "name": "MaxTemperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        77.375,
        92.375,
        99.875,
        87.375,
        99.875,
        82.375,
        97.375,
        99.875,
        92.375,
        99.875,
        null
      ]
    }
  ],
  "progress": 100
}

ColdStoreQueryGetEventsPage1

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=coldstore

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAwMCwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

ColdStoreQueryGetEventsPage2

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=coldstore

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:10Z",
    "2016-08-01T00:00:11Z",
    "2016-08-01T00:00:12Z",
    "2016-08-01T00:00:13Z",
    "2016-08-01T00:00:14Z",
    "2016-08-01T00:00:15Z",
    "2016-08-01T00:00:16Z",
    "2016-08-01T00:00:17Z",
    "2016-08-01T00:00:18Z",
    "2016-08-01T00:00:19Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "Building",
      "type": "String",
      "values": [
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium"
      ]
    },
    {
      "name": "Temperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        65.125,
        65.375,
        65.625,
        65.875,
        66.125,
        66.375,
        66.625,
        66.875,
        67.125,
        67.375
      ]
    }
  ],
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAxYZwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

ColdStoreQueryGetEventsPage3

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=coldstore

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:20Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "Building",
      "type": "String",
      "values": [
        "Millenium"
      ]
    },
    {
      "name": "Temperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        67.575
      ]
    }
  ],
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAbCDewidGFrZSI6MTAwMH0="
}

ColdStoreQueryGetEventsPage4

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=coldstore

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [],
  "properties": [],
  "progress": 100
}

ColdStoreQueryGetSeriesPage1

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=coldstore

{
  "getSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": null,
    "inlineVariables": {
      "temperatures": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "avg($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "temperatures"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAwMCwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

ColdStoreQueryGetSeriesPage2

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=coldstore

{
  "getSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": null,
    "inlineVariables": {
      "temperatures": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "avg($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "temperatures"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:10Z",
    "2016-08-01T00:00:11Z",
    "2016-08-01T00:00:12Z",
    "2016-08-01T00:00:13Z",
    "2016-08-01T00:00:14Z",
    "2016-08-01T00:00:15Z",
    "2016-08-01T00:00:16Z",
    "2016-08-01T00:00:17Z",
    "2016-08-01T00:00:18Z",
    "2016-08-01T00:00:19Z",
    "2016-08-01T00:00:20Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "temperatures",
      "type": "Double",
      "values": [
        65.125,
        65.375,
        65.625,
        65.875,
        66.125,
        66.375,
        66.625,
        66.875,
        67.125,
        67.375,
        67.625
      ]
    }
  ],
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAxYZwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

ColdStoreQueryGetSeriesPage3

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=coldstore

{
  "getSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": null,
    "inlineVariables": {
      "temperatures": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "avg($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "temperatures"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:21Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "temperatures",
      "type": "Double",
      "values": [
        67.825
      ]
    }
  ],
  "progress": 100
}

QueryAggregateSeriesPage1

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "aggregateSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "interval": "PT1M",
    "inlineVariables": {
      "Count": {
        "kind": "aggregate",
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "count()"
        }
      },
      "MinTemperature": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "min($value)"
        }
      },
      "MaxTemperature": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "max($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "Count",
      "MinTemperature",
      "MaxTemperature"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAwMCwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

QueryAggregateSeriesPage2

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "aggregateSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "interval": "PT1M",
    "inlineVariables": {
      "Count": {
        "kind": "aggregate",
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "count()"
        }
      },
      "MinTemperature": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "min($value)"
        }
      },
      "MaxTemperature": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "max($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "Count",
      "MinTemperature",
      "MaxTemperature"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:00Z",
    "2016-08-01T00:01:00Z",
    "2016-08-01T00:02:00Z",
    "2016-08-01T00:03:00Z",
    "2016-08-01T00:04:00Z",
    "2016-08-01T00:05:00Z",
    "2016-08-01T00:06:00Z",
    "2016-08-01T00:07:00Z",
    "2016-08-01T00:08:00Z",
    "2016-08-01T00:09:00Z",
    "2016-08-01T00:10:00Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "Count",
      "type": "Long",
      "values": [
        50,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        null
      ]
    },
    {
      "name": "AverageTemperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        71.25,
        85,
        82.5,
        80,
        89.16666666666667,
        75,
        90,
        75.83333333333333,
        85,
        82.5,
        null
      ]
    },
    {
      "name": "MinTemperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        65.125,
        77.625,
        65.125,
        72.625,
        65.125,
        67.625,
        82.625,
        65.125,
        77.625,
        65.125,
        null
      ]
    },
    {
      "name": "MaxTemperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        77.375,
        92.375,
        99.875,
        87.375,
        99.875,
        82.375,
        97.375,
        99.875,
        92.375,
        99.875,
        null
      ]
    }
  ],
  "progress": 100
}

QueryAggregateSeriesWithCategoricalInterpolatedVariable

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "aggregateSeries": {
    "searchSpan": {
      "from": "2019-10-10T23:41:04.021Z",
      "to": "2019-10-10T23:42:22.846Z"
    },
    "timeSeriesId": [
      "Sensor_58"
    ],
    "interval": "PT2S",
    "inlineVariables": {
      "Status_String": {
        "kind": "categorical",
        "value": {
          "tsx": "$event.[Status].String"
        },
        "interpolation": {
          "kind": "Step",
          "boundary": {
            "span": "PT5S"
          }
        },
        "categories": [
          {
            "label": "Good",
            "values": [
              "Good",
              "Very Good",
              "Excellent"
            ]
          },
          {
            "label": "Bad",
            "values": [
              "Bad",
              "OK"
            ]
          },
          {
            "label": "Other",
            "values": [
              "Other"
            ]
          }
        ],
        "defaultCategory": {
          "label": "Unknown"
        }
      },
      "Status_Long": {
        "kind": "categorical",
        "value": {
          "tsx": "tolong($event.[Status].Double)"
        },
        "interpolation": {
          "kind": "Step",
          "boundary": {
            "span": "PT5S"
          }
        },
        "categories": [
          {
            "label": "Good",
            "values": [
              0,
              1,
              2
            ]
          },
          {
            "label": "Bad",
            "values": [
              3,
              4
            ]
          },
          {
            "label": "Other",
            "values": [
              5
            ]
          }
        ],
        "defaultCategory": {
          "label": "Unknown"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "Status_String",
      "Status_Long"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2019-10-10T23:41:04Z",
    "2019-10-10T23:41:06Z",
    "2019-10-10T23:41:08Z",
    "2019-10-10T23:41:10Z",
    "2019-10-10T23:41:12Z",
    "2019-10-10T23:41:14Z",
    "2019-10-10T23:41:16Z",
    "2019-10-10T23:41:18Z",
    "2019-10-10T23:41:20Z",
    "2019-10-10T23:41:22Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "values": [
        0.203,
        0.141,
        0.268,
        0.398,
        0.402,
        0.047,
        0.1245,
        0.75,
        0.206,
        0.2635
      ],
      "name": "Status_String[Good]",
      "type": "Double"
    },
    {
      "values": [
        0.266,
        0.1955,
        0.242,
        0.148,
        0.25,
        0.055,
        0.6295,
        0.109,
        0.41,
        0.2125
      ],
      "name": "Status_String[Bad]",
      "type": "Double"
    },
    {
      "values": [
        0.5205,
        0.6635,
        0.49,
        0.454,
        0.348,
        0.898,
        0.246,
        0.141,
        0.384,
        0.524
      ],
      "name": "Status_String[Other]",
      "type": "Double"
    },
    {
      "values": [
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0
      ],
      "name": "Status_String[Unknown]",
      "type": "Double"
    },
    {
      "values": [
        0.203,
        0.141,
        0.268,
        0.398,
        0.402,
        0.047,
        0.1245,
        0.75,
        0.206,
        0.2635
      ],
      "name": "Status_Long[Good]",
      "type": "Double"
    },
    {
      "values": [
        0.266,
        0.1955,
        0.242,
        0.148,
        0.25,
        0.055,
        0.6295,
        0.109,
        0.41,
        0.2125
      ],
      "name": "Status_Long[Bad]",
      "type": "Double"
    },
    {
      "values": [
        0.5205,
        0.6635,
        0.49,
        0.454,
        0.348,
        0.898,
        0.246,
        0.141,
        0.384,
        0.524
      ],
      "name": "Status_Long[Other]",
      "type": "Double"
    },
    {
      "values": [
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0
      ],
      "name": "Status_Long[Unknown]",
      "type": "Double"
    }
  ],
  "progress": 100
}

QueryAggregateSeriesWithCategoricalVariable

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "aggregateSeries": {
    "searchSpan": {
      "from": "2019-10-10T23:42:00.000Z",
      "to": "2019-10-10T23:42:20.000Z"
    },
    "timeSeriesId": [
      "Sensor_58"
    ],
    "interval": "PT2S",
    "inlineVariables": {
      "Status_String": {
        "kind": "categorical",
        "value": {
          "tsx": "$event.[Status].String"
        },
        "categories": [
          {
            "label": "Good",
            "values": [
              "Good",
              "Very Good",
              "Excellent"
            ]
          },
          {
            "label": "Bad",
            "values": [
              "Bad",
              "OK"
            ]
          },
          {
            "label": "Other",
            "values": [
              "Other"
            ]
          }
        ],
        "defaultCategory": {
          "label": "Unknown"
        }
      },
      "Status_Long": {
        "kind": "categorical",
        "value": {
          "tsx": "tolong($event.[Status].Double)"
        },
        "categories": [
          {
            "label": "Good",
            "values": [
              0,
              1,
              2
            ]
          },
          {
            "label": "Bad",
            "values": [
              3,
              4
            ]
          },
          {
            "label": "Other",
            "values": [
              5
            ]
          }
        ],
        "defaultCategory": {
          "label": "Unknown"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "Status_String",
      "Status_Long"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2019-10-10T23:42:00Z",
    "2019-10-10T23:42:02Z",
    "2019-10-10T23:42:04Z",
    "2019-10-10T23:42:06Z",
    "2019-10-10T23:42:08Z",
    "2019-10-10T23:42:10Z",
    "2019-10-10T23:42:12Z",
    "2019-10-10T23:42:14Z",
    "2019-10-10T23:42:16Z",
    "2019-10-10T23:42:18Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "values": [
        5,
        8,
        4,
        6,
        9,
        8,
        3,
        6,
        5,
        8
      ],
      "name": "Status_String[Good]",
      "type": "Long"
    },
    {
      "values": [
        4,
        3,
        3,
        5,
        5,
        3,
        9,
        7,
        7,
        7
      ],
      "name": "Status_String[Bad]",
      "type": "Long"
    },
    {
      "values": [
        11,
        9,
        13,
        9,
        6,
        9,
        8,
        7,
        8,
        5
      ],
      "name": "Status_String[Other]",
      "type": "Long"
    },
    {
      "values": [
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0
      ],
      "name": "Status_String[Unknown]",
      "type": "Long"
    },
    {
      "values": [
        5,
        8,
        4,
        6,
        9,
        8,
        3,
        6,
        5,
        8
      ],
      "name": "Status_Long[Good]",
      "type": "Long"
    },
    {
      "values": [
        4,
        3,
        3,
        5,
        5,
        3,
        9,
        7,
        7,
        7
      ],
      "name": "Status_Long[Bad]",
      "type": "Long"
    },
    {
      "values": [
        11,
        9,
        13,
        9,
        6,
        9,
        8,
        7,
        8,
        5
      ],
      "name": "Status_Long[Other]",
      "type": "Long"
    },
    {
      "values": [
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0,
        0
      ],
      "name": "Status_Long[Unknown]",
      "type": "Long"
    }
  ],
  "progress": 100
}

QueryAggregateSeriesWithSampleInterpolation

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "aggregateSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "interval": "PT1M",
    "inlineVariables": {
      "LinearSampleInterpolation": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "interpolation": {
          "kind": "Linear",
          "boundary": {
            "span": "P1D"
          }
        },
        "aggregation": {
          "tsx": "left($value)"
        }
      },
      "StepSampleInterpolation": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "interpolation": {
          "kind": "Step",
          "boundary": {
            "span": "P1D"
          }
        },
        "aggregation": {
          "tsx": "left($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "LinearSampleInterpolation",
      "StepSampleInterpolation"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:00Z",
    "2016-08-01T00:01:00Z",
    "2016-08-01T00:02:00Z",
    "2016-08-01T00:03:00Z",
    "2016-08-01T00:04:00Z",
    "2016-08-01T00:05:00Z",
    "2016-08-01T00:06:00Z",
    "2016-08-01T00:07:00Z",
    "2016-08-01T00:08:00Z",
    "2016-08-01T00:09:00Z",
    "2016-08-01T00:10:00Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "LinearSampleInterpolation",
      "type": "Double",
      "values": [
        50,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        62
      ]
    },
    {
      "name": "StepSampleInterpolation",
      "type": "Double",
      "values": [
        71.25,
        85,
        82.5,
        80,
        89.16666666666667,
        75,
        90,
        75.83333333333333,
        85,
        82.5,
        84
      ]
    }
  ],
  "progress": 100
}

QueryGetEventsPage1

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAwMCwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

QueryGetEventsPage2

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:10Z",
    "2016-08-01T00:00:11Z",
    "2016-08-01T00:00:12Z",
    "2016-08-01T00:00:13Z",
    "2016-08-01T00:00:14Z",
    "2016-08-01T00:00:15Z",
    "2016-08-01T00:00:16Z",
    "2016-08-01T00:00:17Z",
    "2016-08-01T00:00:18Z",
    "2016-08-01T00:00:19Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "Building",
      "type": "String",
      "values": [
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium"
      ]
    },
    {
      "name": "Temperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        65.125,
        65.375,
        65.625,
        65.875,
        66.125,
        66.375,
        66.625,
        66.875,
        67.125,
        67.375
      ]
    }
  ],
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAxYZwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

QueryGetEventsPage3

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:20Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "Building",
      "type": "String",
      "values": [
        "Millenium"
      ]
    },
    {
      "name": "Temperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        67.575
      ]
    }
  ],
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAbCDewidGFrZSI6MTAwMH0="
}

QueryGetEventsPage4

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [],
  "properties": [],
  "progress": 100
}

QueryGetEventsWithTakePage1

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ],
    "take": 10
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAwMCwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

QueryGetEventsWithTakePage2

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ],
    "take": 10
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:10Z",
    "2016-08-01T00:00:11Z",
    "2016-08-01T00:00:12Z",
    "2016-08-01T00:00:13Z",
    "2016-08-01T00:00:14Z",
    "2016-08-01T00:00:15Z",
    "2016-08-01T00:00:16Z",
    "2016-08-01T00:00:17Z",
    "2016-08-01T00:00:18Z",
    "2016-08-01T00:00:19Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "Building",
      "type": "String",
      "values": [
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium"
      ]
    },
    {
      "name": "Temperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        65.125,
        65.375,
        65.625,
        65.875,
        66.125,
        66.375,
        66.625,
        66.875,
        67.125,
        67.375
      ]
    }
  ],
  "progress": 100
}

QueryGetSeriesPage1

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "getSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": null,
    "inlineVariables": {
      "temperatures": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "avg($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "temperatures"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAwMCwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

QueryGetSeriesPage2

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "getSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": null,
    "inlineVariables": {
      "temperatures": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "avg($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "temperatures"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:10Z",
    "2016-08-01T00:00:11Z",
    "2016-08-01T00:00:12Z",
    "2016-08-01T00:00:13Z",
    "2016-08-01T00:00:14Z",
    "2016-08-01T00:00:15Z",
    "2016-08-01T00:00:16Z",
    "2016-08-01T00:00:17Z",
    "2016-08-01T00:00:18Z",
    "2016-08-01T00:00:19Z",
    "2016-08-01T00:00:20Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "temperatures",
      "type": "Double",
      "values": [
        65.125,
        65.375,
        65.625,
        65.875,
        66.125,
        66.375,
        66.625,
        66.875,
        67.125,
        67.375,
        67.625
      ]
    }
  ],
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAxYZwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

QueryGetSeriesPage3

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "getSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": null,
    "inlineVariables": {
      "temperatures": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "avg($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "temperatures"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:21Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "temperatures",
      "type": "Double",
      "values": [
        67.825
      ]
    }
  ],
  "progress": 100
}

QueryGetSeriesWithTakePage1

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "getSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": null,
    "inlineVariables": {
      "temperatures": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "avg($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "temperatures"
    ],
    "take": 10
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAwMCwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

QueryGetSeriesWithTakePage2

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31

{
  "getSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": null,
    "inlineVariables": {
      "temperatures": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "avg($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "temperatures"
    ],
    "take": 10
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:10Z",
    "2016-08-01T00:00:11Z",
    "2016-08-01T00:00:12Z",
    "2016-08-01T00:00:13Z",
    "2016-08-01T00:00:14Z",
    "2016-08-01T00:00:15Z",
    "2016-08-01T00:00:16Z",
    "2016-08-01T00:00:17Z",
    "2016-08-01T00:00:18Z",
    "2016-08-01T00:00:19Z",
    "2016-08-01T00:00:20Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "temperatures",
      "type": "Double",
      "values": [
        65.125,
        65.375,
        65.625,
        65.875,
        66.125,
        66.375,
        66.625,
        66.875,
        67.125,
        67.375,
        67.625
      ]
    }
  ],
  "progress": 100
}

WarmStoreQueryAggregateSeriesPage

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=warmstore

{
  "aggregateSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "interval": "PT1M",
    "inlineVariables": {
      "Count": {
        "kind": "aggregate",
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "count()"
        }
      },
      "MinTemperature": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "min($value)"
        }
      },
      "MaxTemperature": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "max($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "Count",
      "MinTemperature",
      "MaxTemperature"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:00Z",
    "2016-08-01T00:01:00Z",
    "2016-08-01T00:02:00Z",
    "2016-08-01T00:03:00Z",
    "2016-08-01T00:04:00Z",
    "2016-08-01T00:05:00Z",
    "2016-08-01T00:06:00Z",
    "2016-08-01T00:07:00Z",
    "2016-08-01T00:08:00Z",
    "2016-08-01T00:09:00Z",
    "2016-08-01T00:10:00Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "Count",
      "type": "Long",
      "values": [
        50,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        60,
        null
      ]
    },
    {
      "name": "AverageTemperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        71.25,
        85,
        82.5,
        80,
        89.16666666666667,
        75,
        90,
        75.83333333333333,
        85,
        82.5,
        null
      ]
    },
    {
      "name": "MinTemperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        65.125,
        77.625,
        65.125,
        72.625,
        65.125,
        67.625,
        82.625,
        65.125,
        77.625,
        65.125,
        null
      ]
    },
    {
      "name": "MaxTemperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        77.375,
        92.375,
        99.875,
        87.375,
        99.875,
        82.375,
        97.375,
        99.875,
        92.375,
        99.875,
        null
      ]
    }
  ],
  "progress": 100
}

WarmStoreQueryGetEventsPage1

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=warmstore

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAwMCwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

WarmStoreQueryGetEventsPage2

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=warmstore

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:10Z",
    "2016-08-01T00:00:11Z",
    "2016-08-01T00:00:12Z",
    "2016-08-01T00:00:13Z",
    "2016-08-01T00:00:14Z",
    "2016-08-01T00:00:15Z",
    "2016-08-01T00:00:16Z",
    "2016-08-01T00:00:17Z",
    "2016-08-01T00:00:18Z",
    "2016-08-01T00:00:19Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "Building",
      "type": "String",
      "values": [
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium",
        "Millenium"
      ]
    },
    {
      "name": "Temperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        65.125,
        65.375,
        65.625,
        65.875,
        66.125,
        66.375,
        66.625,
        66.875,
        67.125,
        67.375
      ]
    }
  ],
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAxYZwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

WarmStoreQueryGetEventsPage3

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=warmstore

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:20Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "Building",
      "type": "String",
      "values": [
        "Millenium"
      ]
    },
    {
      "name": "Temperature",
      "type": "Double",
      "values": [
        67.575
      ]
    }
  ],
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAbCDewidGFrZSI6MTAwMH0="
}

WarmStoreQueryGetEventsPage4

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=warmstore

{
  "getEvents": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": {
      "tsx": "($event.Value.Double != null) OR ($event.Status.String = 'Good')"
    },
    "projectedProperties": [
      {
        "name": "Building",
        "type": "String"
      },
      {
        "name": "Temperature",
        "type": "Double"
      }
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [],
  "properties": [],
  "progress": 100
}

WarmStoreQueryGetSeriesPage1

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=warmstore

{
  "getSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": null,
    "inlineVariables": {
      "temperatures": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "avg($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "temperatures"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAwMCwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

WarmStoreQueryGetSeriesPage2

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=warmstore

{
  "getSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": null,
    "inlineVariables": {
      "temperatures": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "avg($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "temperatures"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:10Z",
    "2016-08-01T00:00:11Z",
    "2016-08-01T00:00:12Z",
    "2016-08-01T00:00:13Z",
    "2016-08-01T00:00:14Z",
    "2016-08-01T00:00:15Z",
    "2016-08-01T00:00:16Z",
    "2016-08-01T00:00:17Z",
    "2016-08-01T00:00:18Z",
    "2016-08-01T00:00:19Z",
    "2016-08-01T00:00:20Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "temperatures",
      "type": "Double",
      "values": [
        65.125,
        65.375,
        65.625,
        65.875,
        66.125,
        66.375,
        66.625,
        66.875,
        67.125,
        67.375,
        67.625
      ]
    }
  ],
  "progress": 50,
  "continuationToken": "aXsic2tpcCI6MTAxYZwidGFrZSI6MTAwMH0="
}

WarmStoreQueryGetSeriesPage3

範例要求

POST https://10000000-0000-0000-0000-100000000109.env.timeseries.azure.com/timeseries/query?api-version=2020-07-31&storeType=warmstore

{
  "getSeries": {
    "timeSeriesId": [
      "006dfc2d-0324-4937-998c-d16f3b4f1952",
      "T1"
    ],
    "searchSpan": {
      "from": "2016-08-01T00:00:00Z",
      "to": "2016-08-01T00:16:50Z"
    },
    "filter": null,
    "inlineVariables": {
      "temperatures": {
        "kind": "numeric",
        "value": {
          "tsx": "$event.Temperature"
        },
        "filter": null,
        "aggregation": {
          "tsx": "avg($value)"
        }
      }
    },
    "projectedVariables": [
      "temperatures"
    ]
  }
}

範例回覆

狀態碼:
200 
{
  "timestamps": [
    "2016-08-01T00:00:21Z"
  ],
  "properties": [
    {
      "name": "temperatures",
      "type": "Double",
      "values": [
        67.825
      ]
    }
  ],
  "progress": 100
}

定義

名稱 Description
AggregateSeries

匯總數列查詢。 允許從指定時間序列標識元和搜尋範圍的事件計算匯總的時間序列。
AggregateVariable

匯總變數代表任何匯總計算。 匯總變數不支援插補。
Boundary

要用於插補的搜尋範圍左邊和右邊的時間範圍。 這在接近輸入搜尋範圍的開始或結尾處遺漏數據點的情況很有説明。 可以是 null。
CategoricalVariable

類別變數代表必須根據一組有限定義值發生次數或持續時間進行分析的訊號。
DateTimeRange

時間範圍。 不可以是 Null 或負數。
EventProperty

已儲存或計算之事件的屬性。 屬性會透過名稱和類型來識別。 不同的事件可以有具有相同名稱的屬性，但類型不同。
GetEvents

取得事件查詢。 允許擷取指定時間序列標識碼和搜尋範圍的原始事件。
GetSeries

取得數列查詢。 允許從指定時間序列標識碼和搜尋範圍的事件擷取計算變數值的時間序列。
Interpolation

要對原始數據點執行的插補作業。 目前只允許對插補時間序列進行取樣。 允許的聚合函數 - 例如：left（$value）。 如果不需要套用插補點，可以是 null。
InterpolationKind

插補技術的類型：「Linear」 或 「Step」。。
NumericVariable

數值變數代表可使用插補重建的單一連續數值訊號。
PropertyTypes

屬性的類型。
PropertyValues

對應至時間戳的單一屬性值。 可包含 Null。 值的型別符合 屬性的類型。
QueryRequest

要求對事件執行時間序列查詢。 必須設定其中一個 「getEvents」、」getSeries“ 或 「aggregateSeries」。
QueryResultPage

查詢結果的單一頁面。 如果查詢尚未完成，頁面將會設定接續令牌。 在此情況下，若要取得下一頁的結果，請使用接續令牌參數再次傳送相同的要求。 如果查詢已完成，接續令牌會是 Null。 當尚未計算任何查詢結果時，也可以取得只設定接續令牌的空白頁面。 如果分頁已完成（接續令牌為 null），則如果沒有數據可傳回，時間戳和屬性可能會是空的。
TimeSeriesAggregateCategory

類別變數中使用的類別。 類別是由指派此標籤的 'label' 和 'values' 所定義。
TimeSeriesDefaultCategory

表示預設類別。
TsiError

API 錯誤的相關信息。
TsiErrorBody

具有錯誤碼和訊息的特定 API 錯誤。
TsiErrorDetails

其他錯誤資訊。
Tsx

以單一字串形式寫入的時間序列表示式 （TSX）。 範例：「$event。Status.String='Good'“， ”avg（$event.Temperature）”。 請參閱有關如何撰寫時間序列表達式的檔。

AggregateSeries

Object

匯總數列查詢。 允許從指定時間序列標識元和搜尋範圍的事件計算匯總的時間序列。

名稱 類型 Description
filter

Tsx

最上層篩選事件，以限制要計算的事件數目。 此篩選是 AND'ed with filter in each variable. 範例：「$event。Status.String='Good'”。 自選。
inlineVariables

object

這可讓使用者選擇性地定義內嵌變數，以及模型中已定義的變數。 當內嵌變數名稱與模型同名時，內嵌變數定義會優先使用。 可以是 null。
interval

string (duration)

間隔大小是以 ISO-8601 持續時間格式指定。 所有間隔的大小都相同。 一個月一律轉換成 30 天，一年一律為 365 天。 範例：1 分鐘是 “PT1M”，1 毫秒是 “PT0.001S”。 如需詳細資訊，請參閱 https://www.w3.org/TR/xmlschema-2/#duration
projectedVariables

string[]

這可讓用戶選擇性地選取需要投影的變數。 當它是 Null 或未設定時，會傳回來自 inlineVariables 和 model 的所有變數。 可以是 null。
searchSpan

DateTimeRange

執行查詢的時間範圍。 不可以是 Null。
timeSeriesId

TimeSeriesId[]

單一時間序列標識碼值，可唯一識別單一時間序列實例（例如裝置）。 請注意，如果在建立環境時將多個屬性指定為時間序列標識符，單一時間序列標識元可以複合。 值的位置和類型必須符合環境上指定的時間序列標識元屬性，並由取得模型設定 API 傳回。 不可以是 Null。

AggregateVariable

Object

匯總變數代表任何匯總計算。 匯總變數不支援插補。

名稱 類型 Description
aggregation

Tsx

當類型為 「aggregate」 時，匯總時間序列表達式是用來表示需要使用 「$event」 等事件屬性來執行的匯總。溫度」。 例如，計算溫度變化範圍的匯總可以寫入為：“max（$event]。溫度）最小值（$event。Temperature）”。
filter

Tsx

篩選限制要計算的事件數目。 範例：「$event。Status.String='Good'”。 自選。
kind string:

aggregate

允許的“kind” 值為 - “numeric” 或 “aggregate”。 雖然 「numeric」 可讓您指定重建訊號的值，以及匯總它們的表達式，但「匯總」種類可讓您直接匯總事件屬性，而不指定值。

Boundary

Object

要用於插補的搜尋範圍左邊和右邊的時間範圍。 這在接近輸入搜尋範圍的開始或結尾處遺漏數據點的情況很有説明。 可以是 null。

名稱 類型 Description
span

string (duration)

CategoricalVariable

Object

類別變數代表必須根據一組有限定義值發生次數或持續時間進行分析的訊號。

名稱 類型 Description
categories

TimeSeriesAggregateCategory[]

類別變數中使用的類別。 類別是由指派此標籤的 'label' 和 'values' 所定義。
defaultCategory

TimeSeriesDefaultCategory

表示預設類別。
filter

Tsx

篩選限制要計算的事件數目。 範例：「$event。Status.String='Good'”。 自選。
interpolation

Interpolation

類別變數只支援 『step』 插補。
kind string:

categorical

允許的“kind” 值為 - “numeric” 或 “aggregate”。 雖然 「numeric」 可讓您指定重建訊號的值，以及匯總它們的表達式，但「匯總」種類可讓您直接匯總事件屬性，而不指定值。
value

Tsx

值時間序列表達式是用來表示要分類之訊號的值。 它只能評估類別變數的 『String』 或 'Long' 類型。

DateTimeRange

Object

時間範圍。 不可以是 Null 或負數。

名稱 類型 Description
from

string (date-time)

時間範圍的開始時間戳。 在時間序列查詢要求中使用時間戳時，會包含時間戳。 包含具有此時間戳的事件。
to

string (date-time)

時間範圍的結束時間戳。 在時間序列查詢要求中使用結束時間戳是獨佔的。 排除符合此時間戳的事件。 請注意，Get Availability 傳回的結尾時間戳是內含的（這表示有具有此確切「到」時間戳的事件）。

EventProperty

Object

已儲存或計算之事件的屬性。 屬性會透過名稱和類型來識別。 不同的事件可以有具有相同名稱的屬性，但類型不同。

名稱 類型 Description
name

string

屬性的名稱。
type

PropertyTypes

屬性的類型。

GetEvents

Object

取得事件查詢。 允許擷取指定時間序列標識碼和搜尋範圍的原始事件。

名稱 類型 Description
filter

Tsx

將套用至查詢中所有變數之查詢的選擇性最上層篩選條件。 範例：「$event。Status.String='Good'”。 可以是 null。
projectedProperties

EventProperty[]

投影屬性是您要投影的屬性陣列。 這些屬性必須出現在事件中;否則不會傳回它們。
searchSpan

DateTimeRange

執行查詢的時間範圍。 不可以是 Null。
take

integer (int32)

整個回應集中的屬性值數目上限，而不是每個頁面的屬性值數目上限。 未設定時，預設為10,000。 接受的最大值可以是 250,000。
timeSeriesId

TimeSeriesId[]

單一時間序列標識碼值，可唯一識別單一時間序列實例（例如裝置）。 請注意，如果在建立環境時將多個屬性指定為時間序列標識符，單一時間序列標識元可以複合。 值的位置和類型必須符合環境上指定的時間序列標識元屬性，並由取得模型設定 API 傳回。 不可以是 Null。

GetSeries

Object

取得數列查詢。 允許從指定時間序列標識碼和搜尋範圍的事件擷取計算變數值的時間序列。

名稱 類型 Description
filter

Tsx

最上層篩選事件，以限制要計算的事件數目。 此篩選是 AND'ed with filter in each variable. 範例：「$event。Status.String='Good'”。 自選。
inlineVariables

object

除了模型的時間序列類型中已經定義的內嵌變數之外，選用的內嵌變數。 當內嵌變數名稱與模型中的名稱相同時，內嵌變數定義優先。 可以是 null。
projectedVariables

string[]

需要在查詢結果中投影的選取變數。 當它是 Null 或未設定時，會傳回模型中內嵌Variables 和時間序列類型的所有變數。 可以是 null。
searchSpan

DateTimeRange

執行查詢的時間範圍。 不可以是 Null。
take

integer (int32)

整個回應集中的屬性值數目上限，而不是每個頁面的屬性值數目上限。 未設定時，預設為10,000。 接受的最大值可以是 250,000。
timeSeriesId

TimeSeriesId[]

單一時間序列標識碼值，可唯一識別單一時間序列實例（例如裝置）。 請注意，如果在建立環境時將多個屬性指定為時間序列標識符，單一時間序列標識元可以複合。 值的位置和類型必須符合環境上指定的時間序列標識元屬性，並由取得模型設定 API 傳回。 不可以是 Null。

Interpolation

Object

要對原始數據點執行的插補作業。 目前只允許對插補時間序列進行取樣。 允許的聚合函數 - 例如：left（$value）。 如果不需要套用插補點，可以是 null。

名稱 類型 Description
boundary

Boundary

要用於插補的搜尋範圍左邊和右邊的時間範圍。 這在接近輸入搜尋範圍的開始或結尾處遺漏數據點的情況很有説明。 可以是 null。
kind

InterpolationKind

插補技術的類型：「Linear」 或 「Step」。。

InterpolationKind

列舉型別

插補技術的類型：「Linear」 或 「Step」。。

值 Description
Linear
Step

NumericVariable

Object

數值變數代表可使用插補重建的單一連續數值訊號。

名稱 類型 Description
aggregation

Tsx

當類型為 「numeric」 時，匯總時間序列表達式是用來表示需要在$value運算式上執行的匯總。 這需要指定$value，而且只能在聚合函數內使用$value。 例如，計算$value最小值的匯總會寫入為：“min（$value）”。
filter

Tsx

篩選限制要計算的事件數目。 範例：「$event。Status.String='Good'”。 自選。
interpolation

Interpolation

要對原始數據點執行的插補作業。 目前只允許對插補時間序列進行取樣。 允許的聚合函數 - 例如：left（$value）。 如果不需要套用插補點，可以是 null。
kind string:

numeric

允許的“kind” 值為 - “numeric” 或 “aggregate”。 雖然 「numeric」 可讓您指定重建訊號的值，以及匯總它們的表達式，但「匯總」種類可讓您直接匯總事件屬性，而不指定值。
value

Tsx

值時間序列表達式是用來表示要匯總或插補之訊號的值。 例如，事件中的溫度值如下所示：「$event。Temperature.Double”。

PropertyTypes

列舉型別

屬性的類型。

值 Description
Bool
DateTime
Double
Long
String
TimeSpan

PropertyValues

Object

對應至時間戳的單一屬性值。 可包含 Null。 值的型別符合 屬性的類型。

名稱 類型 Description
name

string

屬性的名稱。
type

PropertyTypes

屬性的類型。
values

Values[]

對應至時間戳的單一屬性值。 可包含 Null。 值的型別符合 屬性的類型。

QueryRequest

Object

要求對事件執行時間序列查詢。 必須設定其中一個 「getEvents」、」getSeries“ 或 「aggregateSeries」。

名稱 類型 Description
aggregateSeries

AggregateSeries

匯總數列查詢。 允許從指定時間序列標識元和搜尋範圍的事件計算匯總的時間序列。
getEvents

GetEvents

取得事件查詢。 允許擷取指定時間序列標識碼和搜尋範圍的原始事件。
getSeries

GetSeries

取得數列查詢。 允許從指定時間序列標識碼和搜尋範圍的事件擷取計算變數值的時間序列。

QueryResultPage

Object

查詢結果的單一頁面。 如果查詢尚未完成，頁面將會設定接續令牌。 在此情況下，若要取得下一頁的結果，請使用接續令牌參數再次傳送相同的要求。 如果查詢已完成，接續令牌會是 Null。 當尚未計算任何查詢結果時，也可以取得只設定接續令牌的空白頁面。 如果分頁已完成（接續令牌為 null），則如果沒有數據可傳回，時間戳和屬性可能會是空的。

名稱 類型 Description
continuationToken

string

如果傳回，這表示目前的結果代表部分結果。 接續令牌允許取得下一頁的結果。 若要取得查詢結果的下一頁，請使用 「x-ms-continuation」 HTTP 標頭中的接續令牌參數傳送相同的要求。
progress

number (double)

查詢的近似進度百分比。 它可以介於 0 到 100 之間。 當回應中的接續令牌為 Null 時，進度預期為 100。
properties

PropertyValues[]

每個時間戳的時間序列屬性和值集合。 如果伺服器無法在此要求中填滿頁面，則可為 Null，如果接續令牌為 Null 時沒有其他物件，則可以是空的。
timestamps

string[] (date-time)

時間序列值的時間戳。 如果使用匯總間隔，時間戳代表對應間隔的開頭。 如果擷取事件，時間戳是事件$ts屬性值。 如果伺服器無法在此要求中填滿頁面，則可為 Null，如果接續令牌為 Null 時沒有其他物件，則可以是空的。

TimeSeriesAggregateCategory

Object

類別變數中使用的類別。 類別是由指派此標籤的 'label' 和 'values' 所定義。

名稱 類型 Description
label

string

類別的名稱，將用於建構輸出變數名稱。
values

object[]

類別目錄所對應的值清單。 可以是唯一的字串清單或long清單。

TimeSeriesDefaultCategory

Object

表示預設類別。

名稱 類型 Description
label

string

默認類別的名稱，其會指派給不符合 『categories』 中定義之任何值的值。

TsiError

Object

API 錯誤的相關信息。

名稱 類型 Description
error

TsiErrorBody

具有錯誤碼和訊息的特定 API 錯誤。

TsiErrorBody

Object

具有錯誤碼和訊息的特定 API 錯誤。

名稱 類型 Description
code

string

語言無關、人類可讀取的字串，可定義服務特定的錯誤碼。 此程式代碼可作為回應中指定的 HTTP 錯誤碼更明確的指標。 可用來以程式設計方式處理特定錯誤案例。
details

TsiErrorDetails[]

包含其他錯誤資訊。 可能是 Null。
innerError

TsiErrorBody

包含更具體的錯誤，可縮小原因。 可能是 Null。
message

string

人類可讀且與語言無關的錯誤表示法。 其用途是開發人員的協助，不適合接觸終端使用者。
target

string

特定錯誤的目標（例如，錯誤中的屬性名稱）。 可能是 Null。

TsiErrorDetails

Object

其他錯誤資訊。

名稱 類型 Description
code

string

語言無關、人類可讀取的字串，可定義服務特定的錯誤碼。 此程式代碼可作為回應中指定的 HTTP 錯誤碼更明確的指標。 可用來以程式設計方式處理特定錯誤案例。
message

string

人類可讀且與語言無關的錯誤表示法。 其用途是開發人員的協助，不適合接觸終端使用者。

Tsx

Object

以單一字串形式寫入的時間序列表示式 （TSX）。 範例：「$event。Status.String='Good'“， ”avg（$event.Temperature）”。 請參閱有關如何撰寫時間序列表達式的檔。

名稱 類型 Description
tsx

string

以單一字串形式寫入的時間序列表示式 （TSX）。 範例：「$event。Status.String='Good'“， ”avg（$event.Temperature）”。 請參閱有關如何撰寫時間序列表達式的檔。