Trenddaten mit OData-Aggregation abfragen

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Analytics speichert tägliche Momentaufnahmen jeder Arbeitsaufgabe in zwei Entitätssätzen: WorkItemSnapshot (verfolgt Feldwerte wie Zustand und Aufwand) und WorkItemBoardSnapshot (verfolgt Spaltenpositionen auf dem Board). Da jede Entität eine Zeile pro Arbeitsaufgabe pro Tag enthält, werden diese Tabellen schnell vergrößert. Verwenden Sie OData-Aggregationserweiterungen , um nach Datums- und Gruppenergebnissen zu filtern, bevor Sie Daten an ein Clienttool zurückgeben.

In diesem Artikel wird gezeigt, wie Trendabfragen nach Zeitraum und Iteration direkt mit $apply, filter, groupby und aggregate erstellt werden.

https://{servername}:{port}/tfs/{OrganizationName}/{ProjectName}/_odata/{version}/

Voraussetzungen

Abfragetrenddaten nach Datumsbereich

Wenn Sie Momentaufnahmentabellen abfragen, müssen Sie zwei Anforderungen erfüllen:

1. Nach Datum filtern – jede Tabelle enthält eine Zeile pro Arbeitsaufgabe pro Tag, sodass eine nicht gefilterte Abfrage einen sehr großen Resultset zurückgibt.
2. Gruppieren nach Datum – wenn Sie die Datumsgruppierung weglassen, enthält die Antwort eine Warnung.

Die folgende Abfrage gibt eine tägliche Fehleranzahl nach Bundesland für März 2016 zurück:

https://analytics.dev.azure.com/{OrganizationName}/{ProjectName}/_odata/{version}/WorkItemSnapshot?
  $apply=
    filter(DateValue ge 2016-03-01Z and DateValue le 2016-03-31Z and WorkItemType eq 'Bug')/
    groupby((DateValue, State), aggregate($count as Count))
  &$orderby=DateValue

Rückgabewerte:

{
  "value": [
    { "DateValue": "2016-03-01T00:00:00-08:00", "State": "Active", "Count": 2666 },
    { "DateValue": "2016-03-01T00:00:00-08:00", "State": "Closed", "Count": 51408 }
  ]
}

Diese Abfrage gibt höchstens 31 Tage multipliziert mit der Anzahl der Fehlerzustände (Active, Resolved, Closed) - maximal 93 Zeilen zurück, unabhängig davon, wie viele Arbeitsaufgaben vorhanden sind.

Trenddaten nach Iterationen abfragen

Anstatt Datumsangaben hart zu kodieren, filtern Sie nach Iteration und beziehen Sie sich auf deren Anfangs- und Enddaten, damit der Datumsbereich automatisch angepasst wird. Die Iteration/EndDate eq null Überprüfung behandelt Iterationen, für die noch kein Enddatum vorhanden ist.

https://analytics.dev.azure.com/{OrganizationName}/{ProjectName}/_odata/{version}/WorkItemSnapshot?
  $apply=
    filter(WorkItemType eq 'Bug')/
    filter(Iteration/IterationName eq 'Sprint 99')/
    filter(DateValue ge Iteration/StartDate and (Iteration/EndDate eq null or DateValue le Iteration/EndDate))/
    groupby((DateValue, State), aggregate($count as Count))
  &$orderby=DateValue

Rückgabewerte:

{
  "value": [
    { "DateValue": "2016-04-04T00:00:00-07:00", "State": "Active", "Count": 320 },
    { "DateValue": "2016-04-04T00:00:00-07:00", "State": "Closed", "Count": 38 }
  ]
}

Nächster Schritt

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