数据源概述¶

可视化页面展示的核心是数据，数据有多种获取方式，例如上传一份文件，或调用一个 API 接口。DTV 与数据生产方建立集成，将这一集成通道定义为 数据源。

DTV 支持的数据源类型如下：

数据源类型	外部/内置	描述
Common Data Service	内置	通过 EnOS 通用数据服务 API 调用的数据。
TSDB	内置	存储在 EnOS 时序数据库中的数据。
Metric Management	内置	通过 EnOS 指标管理 API 调用的数据。
Static Data	外部	导入的 CSV 文件中的数据。
Rest API	外部	通过 Rest API 调用的数据。

DTV 内置了多个常用的 EnOS 数据源，可直接使用，叫做 内置数据源。此外，你可以导入文件作为数据源，或手动连接数据库和 API 作为数据源，这些统称为 外部数据源。

数据源的类别 ¶

数据有不同结构。通过同一个数据源获取数据时，可能获取不同结构的数据。数据源的类别用于进一步指定数据源的结构，结构由以下 2 部分组成：

请求参数：组件通过数据源请求数据时，数据源要求指定的请求参数。数据源的默认请求参数 >>
返回结构：在为组件配置指标、维度、扩展时，可选的数据项。例如选择 1 个模型，添加数据项 列表中将展示该模型的属性、测点、指标等。

在 DTV 中，数据源的类别可分为：

默认类别：模型、维度等属于数据源自带的默认类别。例如 TSDB 存储的数据默认按模型分类，Metric Management 中的 Dimension 数据默认以 维度表 分类。
数据集：如果数据源并未对数据进行分类处理，或默认类别无法满足你的业务需求，可选择 数据集，自定义数据源的请求参数和数据范围。

下表介绍了 DTV 支持的数据源与默认类别：

数据源类型	数据源名称	默认类别	描述
Common Data Service	Realtime	模型	EnOS 模型关联资产的实时数据。
Common Data Service	Timeseries	模型	EnOS 模型关联资产在一段时间内的时序数据。
Common Data Service	Topology	模型	EnOS 模型关联资产的层级结构（拓扑）信息。
Common Data Service	Record	表	资产的事实数据，如告警、控制请求等。
Common Data Service	Alarm	告警	当前 OU 的告警数据。
TSDB	LatestData	模型	EnOS 模型关联资产的实时数据。
TSDB	Current Day Electric Power	模型	EnOS 模型关联资产的当日电量数据。
TSDB	Electric Power	模型	EnOS 模型关联资产在一段时间内的电量数据。
TSDB	DI Data	模型	EnOS 模型关联资产在一段时间内的状态变化（DI）数据。
TSDB	AI Raw	模型	EnOS 模型关联资产的测点在一段时间内的 AI 原始数据。
TSDB	AI Aggregation	模型	EnOS 模型关联资产的测点在一段时间内的 AI 分钟级归一化数据。
TSDB	Generic	模型	EnOS 模型关联资产的测点在一段时间内通用类型的数据。
TSDB	RAW DATA	模型	EnOS 模型关联资产的测点在一段时间内的历史数据。
Metric Management	Metric	维度表	EnOS 指标管理中的指标数据。
Metric Management	Fact Table	无	EnOS 指标管理中的事实表数据。
Metric Management	Dimension	维度表	EnOS 指标管理中的维度表数据。
Static Data	`自定义`	无	无默认结构，必须创建数据集。
Rest API	`自定义`	类别	Rest API 获取的数据类别，如资产树结构、设备类型信息等。

数据项¶

在 DTV 页面中，数据项指数据源的返回参数。配置组件数据时，需要将数据项按照一定逻辑进行分组、细化和比较，才能呈现丰富的可视化效果。DTV 使用维度（Dimension）、度量（Measurement）和对比（Comparison）这 3 个概念对数据项进行逻辑梳理。

维度和度量是数据分析的基础，它们共同构成了数据的结构和内容。
对比是基于维度和度量进行的分析操作，可以帮助用户更好地理解数据。

维度¶

维度描述数据的分类属性，可用于对数据进行分组和细化分析，为数据提供上下文信息。

例如，在分析电商数据时，常见的维度包括：

产品类别：如服装、电子产品、家居用品等，可用于展示不同类型产品的销售情况。
品牌：如不同品牌的产品，可用于展示各品牌的市场占有率和表现。
地区：如按照省市区划分，可用于展示不同地区的销售情况和区域差异。
时间：如按照年、季度、月份等划分，可用于展示销售的季节性变化趋势。

度量（指标）¶

度量衡量数据的数值属性。它提供了数据的具体数值指标，是进行统计分析和比较的依据。

例如，在分析电商数据时，常见的度量包括：

销售额：反映了产品的收入情况，是最基础的度量指标之一。
订单数量：反映了产品的销售活跃度和市场需求。
转化率：反映了网站访客成交的效率，是评估营销效果的重要指标。
用户数量：反映了产品的市场规模和增长情况，是关注用户增长的核心指标。

下表为以 季度销售额 为度量，以 产品类别 为维度的数据。

产品类别	2020 年 Q1	2020 年 Q2	2020 年 Q3
服装	1200 万元	1500 万元	1800 万元
电子产品	800 万元	900 万元	1000 万元
家居用品	500 万元	700 万元	600 万元

根据上述数据可配置以下 时序图：

对比¶

对比是指从某一维度对度量的数据进行比较，以发现数据之间的差异和趋势。

例如，在分析电商数据时，可以将不同类别的产品销售额进行对比，以分析销售情况的变化趋势。

在上述数据中，以 产品类别 为对比项，在 单指标卡 组件中可生成多个指标卡，分别展示每一类别下的产品销售额。

数据集 ¶

数据集是数据源中同一类数据结构的数据集合。通过创建数据集，可对数据进行分类和整理，满足不同场景的可视化需求。

当数据源中的数据无默认结构时，必须创建数据集，定义数据的范围和结构。必须创建数据集的数据源有 Static Data 和 Fact Table 数据源。
当数据源中的默认结构化数据无法满足你的需求时，可以创建数据集，自定义数据的范围、请求参数和返回结构。例如下图展示了一个以模型作为默认结构的数据源，在配置可视化页面时，可为页面组件选择任一模型或数据集作为数据范围。

请求参数 ¶

请求参数是页面的组件在请求数据时向数据源发送的参数。创建数据集后，需要为数据集定义请求参数。当为仪表盘组件选择该数据集后，可为组件配置已选的请求参数的值。

按照参数的来源，请求参数可分为：

原始参数：数据源中自带的请求参数，可直接选择和使用，例如参数 1 和 2。
组合参数：将原始参数的值重新组合而形成的新参数，如参数 5。为组合参数创建值时，可定义组合参数值与原始参数值的关系，例如组合参数值 A = 原始参数值 5 + 原始参数值 7。参与构成组合参数的原始参数将无法直接使用。

返回结构¶

返回结构是页面的组件请求数据后，数据源返回的参数。定义返回结构，将影响仪表盘组件中维度、对比、度量（指标）、扩展等项的数据项选择范围。

按照结构的来源，返回结构可分为：

默认结构：数据源中默认的返回结构，默认结构中的字段可分为以下两种：
- 原始字段：数据源自带的返回字段，可直接选择和使用，例如字段 1 - 4。
- 计算字段：通过编写 JavaScript 脚本，将原始字段进行求和、平均等简单计算而形成的新字段。例如字段 5 是由字段 1 和字段 2 经过计算得来的。参与构成计算字段的原始字段仍可直接选择和使用。
自定义结构：从原始字段中选择字段或创建新字段作为参数，通过编写 JavaScript 脚本将参数重新结构化，形成自定义结构。