时序模型变量
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本文介绍了时序见解变量,这些变量指定事件的公式和计算规则。
每个变量可以是以下三个种类之一:数字、分类和聚合。
- “数字”种类适用于连续数值。
- “分类”种类适用于一组定义的离散值。
- “聚合”种类组合单个种类(要么全为数字,要么全为分类)的多个变量。
下表显示了每个变量种类的相关属性。
数字变量
变量属性 | 说明 |
---|---|
变量筛选器 | 筛选器是可选的条件子句,用于限制可在计算中考虑的行数。 |
变量值 | 来自设备或传感器的,或使用时序表达式进行转换的用于计算的遥测值。 数值类型变量必须是 Double 或 Long 才能与传入数据的数据类型匹配。 |
变量内插 | 内插指定如何使用现有数据重构信号。 Step 和 Linear 内插选项适用于数字变量。 |
变量聚合 | 通过“数字”变量种类支持的聚合函数执行计算。 |
变量符合以下 JSON 示例:
"Interpolated Speed": {
"kind": "numeric",
"value": {
"tsx": "$event['Speed-Sensor'].Double"
},
"filter": null,
"interpolation": {
"kind": "step",
"boundary": {
"span": "P1D"
}
},
"aggregation": {
"tsx": "right($value)"
}
}
分类变量
变量属性 | 说明 |
---|---|
变量筛选器 | 筛选器是可选的条件子句,用于限制可在计算中考虑的行数。 |
变量值 | 来自设备或传感器的用于计算的遥测值。 分类类型变量必须是 Long 或 String 才能与传入数据的数据类型匹配。 |
变量内插 | 内插指定如何使用现有数据重构信号。 Step 内插选项适用于分类变量。 |
变量类别 | 类别在来自设备或传感器的值与某个标签之间创建映射。 |
变量的默认类别 | 默认类别适用于“categories”属性中未映射的所有值。 |
变量符合以下 JSON 示例:
"Status": {
"kind": "categorical",
"value": {
"tsx": "$event.Status.Long"
},
"interpolation": {
"kind": "step",
"boundary": {
"span" : "PT1M"
}
},
"categories": [
{
"values": [0, 1, 2, 3],
"label": "Good"
},
{
"values": [4],
"label": "Bad"
}
],
"defaultCategory": {
"label": "Not Applicable"
}
}
聚合变量
变量属性 | 说明 |
---|---|
变量筛选器 | 筛选器是可选的条件子句,用于限制可在计算中考虑的行数。 |
变量聚合 | 通过“聚合”变量种类支持的聚合函数执行计算。 |
变量符合以下 JSON 示例:
"Speed Range": {
"kind": "aggregate",
"filter": null,
"aggregation": {
"tsx": "max($event.Speed.Double) - min($event.Speed.Double)"
}
}
变量存储在时序模型的类型定义中,可以通过 API以内联方式提供,以重写或补充已存储的定义。