Historische Abfragen und Trenddiagramme

Wählen Sie die Abfrage nach ihrem Zweck: wenige Rohdatendetails zur Fehleranalyse, zeitlich gruppierte Trends zur Beobachtung von Veränderungen und asynchrone Exporte für große Datenmengen.

Abfrageverfahren

Anforderung	Verfahren	Beschreibung
Ursprüngliche Messwerte anzeigen	Historische Detaildaten	Seitenweise Abfrage nach Datenpunkt und Zeitraum
Trends vergleichen	Diagrammabfrage	Automatische Zeitintervallwahl und Begrenzung der zurückgegebenen Punkte
Eigene Statistik	Aggregationsabfrage	Statistikverfahren und Zeitgranularität je Datenpunkt festlegen
Große Detaildatenmengen speichern	Historienexport	CSV oder ZIP im Hintergrund erzeugen

Historische Erfassungs-, Aggregations- und Freigabewerte können für Trendanalysen verwendet werden. Geben Sie für freigegebene Datenpunkte Gerätecode und dataKey gemeinsam an, damit gleichnamige Punkte unterschiedlicher Geräte nicht vermischt werden.

Datenverarbeitung in Trenddiagrammen

• Die Granularität kann automatisch gewählt oder durch Zeiteinheit und Intervall manuell festgelegt werden.
• Unterstützt je nach Datentyp Mittelwert, Maximum, Minimum, Anzahl, ersten und letzten Wert sowie weitere Statistiken.
• Zeitintervalle werden an der gewählten Zeitzone ausgerichtet, um tägliche oder stündliche Veränderungen zu vergleichen.
• Intervalle ohne Messwerte bleiben leer. Diagramme sollten Lücken anzeigen und diese nicht als Null zeichnen.
• Nichtnumerische Daten eignen sich nicht für Mittelwerte. Verwenden Sie stattdessen Anzahl, ersten oder letzten Wert. Die Schnittstelle liefert Datenwarnungen, die zusammen mit dem Diagramm angezeigt werden sollten.

Kumulierte Energiemengen sollten anhand der Differenz zwischen erstem und letztem Wert unter Berücksichtigung von Zählerrücksetzungen analysiert werden. Kumulierte Zählerstände dürfen nicht einfach addiert werden.

Schnittstellenbeispiel

POST /ems-data/chart/query, mit Anmelde-token im Anfrageheader:

{
  "series": [{"dataKey": "demo_temperature", "statistics": ["AVG", "MAX"]}],
  "startTime": "2026-10-01T00:00:00+08:00",
  "endTime": "2026-10-02T00:00:00+08:00",
  "bucketMode": "AUTO",
  "targetPoints": 200,
  "timezone": "Asia/Shanghai"
}

series[].statistics enthält die einzelnen statistischen Kurven. Zusätzlich werden das tatsächliche Gruppierungsintervall und warnings zurückgegeben. Ersetzen Sie die Beispieldatenpunkte durch tatsächliche Datenpunkte auf dem Gerät.

Historische Detaildaten verwenden POST /ems-data/history, benutzerdefinierte Aggregationen POST /ems-data/aggregate/query. Letztere liefern unter data.items[] getrennte Erfolgs- oder Fehlerergebnisse und dürfen nicht wie die Rückgabestruktur der Diagrammschnittstelle behandelt werden.

Für Abfragen und Analysen kann auch der Historische-Diagramme-Skill verwendet werden. Konfigurieren Sie zur langfristigen Datenaufbewahrung eine regelmäßige Archivierung.