使用 Power BI

Power BI 是由 Microsoft 提供的一种商业分析工具。通过配置使用 ODBC 连接器，Power BI 可以快速的访问 TDengine Cloud 的实例。您可以将标签数据、原始时序数据或按时间聚合后的时序数据从 TDengine Cloud 导入到 Power BI，制作报表或仪表盘，整个过程不需要任何的代码编写过程。最小支持的 TDengine 版本是 3.2.1.0。

前置条件

1. 安装完成 Power BI Desktop 软件并可以运行（如未安装，请从 官方地址 下载最新的 Windows X64 版本）。
2. TDengine Cloud 的实例是正常运行状态。

安装 ODBC 连接器

1. 仅支持 Windows 平台。Windows 上需要安装过 VC 运行时库，可在此下载安装 VC运行时库。如果已经安装 VS 开发工具可忽略。
2. 下载和安装 TDengine Windows 客户端安装包，请参考下面的注意内容。

非常重要

请登录 TDengine Cloud 后点击左边的”工具“菜单，然后选择”Power BI“，在“安装 ODBC 连接器”下载选中的 TDengine Cloud 实例对应的客户端。

配置 ODBC 数据源

1. Windows 操作系统的【开始】菜单搜索打开【ODBC 数据源(64 位)】管理工具（注意不要选择ODBC 数据源(32 位)）。
2. 选中【用户 DSN】标签页，通过【添加(D)】按钮进入“创建数据源”界面。
3. 选择想要添加的数据源，然后选择【TDengine】，点击完成，进入 TDengine ODBC 数据源配置页面，填写如下必要信息：
   • 【DSN】：数据源名称，必填，比如“MyTDengine”
   • 【接类型】：选中 【Websocket】
   • 【URL】：获取实际的 URL，请参考下面的注意内容
   • 【数据库】：可选，填写需要连接的数据库，比如“test”
4. 点击【测试连接】按钮测试连接情况，如果成功，会提示“成功连接到该 URL”。

非常重要

获取真实的 URL 的值，请登录 TDengine Cloud 后点击左边的”工具“菜单，然后选择”Power BI“，在“配置 ODBC 数据源”步骤的第三部分复制当前 TDengine Cloud 实例的 URL 值。

导入 TDengine 数据到 Power BI

1. 打开 Power BI 并登录后，通过如下步骤添加数据源，“主页” -> “获取数据” -> “其他” -> “ODBC” -> “连接”。
2. 选择刚才创建的数据源名称，比如“MyTDengine”，点击“确定”按钮。在弹出的“ODBC 驱动程序”对话框中，在左边的菜单里面选择“默认或自定义”，点击“连接”按钮，可以连接到配置好的数据源。在进入“导航器”后，可以浏览对应数据库的数据表并加载。
3. 如果需要输入 SQL 语句，可以点击“高级选项”，在展开的对话框中输入并加载数据。

为了更好的使用 Power BI 分析 TDengine 中的数据，您需要理解维度、度量、时序、相关性的概念，然后通过自定义的 SQL 语句导入数据。

1. 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。
2. 度量：可以用于进行计算的定量（数值）字段， 常见计算有求和、平均值和最小值等。如果测点的采集频率为秒，那么一年就有 31,536,000 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，您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到 Power BI 中，具体语法参考 TDengine 特色查询功能介绍。
3. 窗口切分查询：比如温度传感器每秒采集一次数据，但需查询每隔 10 分钟的温度平均值，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 语句形如 select tbname, _wstart date，avg(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。
4. 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再进行一系列的计算，对应的 SQL 语法参考 partition by part_list。数据切分子句最常见的用法就是在超级表查询中，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，方便各种时序场景的统计分析。
5. 时序：在绘制曲线或者按照时间聚合数据时，通常需要引入日期表。日期表可以从 Excel 表格中导入，也可以在 TDengine 中执行 SQL 语句获取，例如 select _wstart date, count(*) cnt from test.meters where ts between A and B interval(1d) fill(0) ，其中 fill 字句表示数据缺失情况下的填充模式，伪列 _wstart 则为要获取的日期列。
6. 相关性：告诉数据之间如何关联，度量和维度可以通过 tbname 列关联在一起，日期表和度量则可以通过 date 列关联，配合形成可视化报表。

智能电表样例

TDengine 有自己独特的数据模型，它使用超级表作为模板，为每个设备创建一个表，每个表最多可创建 4096 个数据列和 128 个标签列。在 智能电表样例 中，假如一个电表每秒产生一条记录，一天就有 86,400 条记录，一年就有 31,536,000 条记录，1000 个电表将占用 600 GB 原始磁盘空间。因此，Power BI 更多的应用方式是将标签列映射为维度列，数据列的聚合结果导入为度量列，最终为关键决策制定者提供所需的指标。

1. 导入维度数据：在 Power BI 中导入表的标签列，取名为 tags，SQL 如下：

   select distinct tbname, groupid, location from test.meters;

2. 导入度量数据：在 Power BI 中，按照 1 小时的时间窗口，导入每个电表的电流均值、电压均值、相位均值，取名为 data，SQL 如下：

   select tbname, _wstart ws, avg(current), avg(voltage), avg(phase) from test.meters PARTITION by tbname interval(1h) ;

3. 建立维度和度量的关联关系：在 Power BI 中，打开模型视图，建立表 tags 和 data 的关联关系，将 tbname 设置为关联数据列。之后，就可以在柱状图、饼图等控件中使用这些数据。更多有关 Power BI 构建视觉效果的信息，请查询 Power BI 文档。