Consultar dados de tendências com agregação OData

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Os dados analíticos armazenam instantâneos diários de cada item de trabalho em dois conjuntos de entidades separadas: WorkItemSnapshot (acompanha valores de campo como estado e esforço) e WorkItemBoardSnapshot (acompanha as posições das colunas do quadro). Como cada entidade contém uma linha por item de trabalho por dia, estas tabelas crescem rapidamente. Use extensões de agregação OData para filtrar por data e agrupar os resultados antes de devolver os dados a uma ferramenta cliente.

Este artigo mostra como construir consultas de tendência por intervalo de datas e por iteração, usando $apply com filter, groupby, e aggregate.

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

Pré-requisitos

Consultar dados de tendências por intervalo de datas

Ao consultar tabelas snapshot, siga dois requisitos:

1. Filtrar por data — cada tabela contém uma linha por item de trabalho por dia, por isso uma consulta não filtrada devolve um conjunto de resultados muito grande.
2. Agrupar por data — se omitir o agrupamento de datas, a resposta inclui um aviso.

A consulta seguinte devolve uma contagem diária de bugs por estado para março de 2016:

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

Devoluções:

{
  "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 }
  ]
}

Esta consulta devolve no máximo 31 dias multiplicados pelo número de estados de erro (Ativo, Resolvido, Fechado) - no máximo 93 linhas, independentemente de quantos itens de trabalho existam.

Consultar dados de tendência por iteração

Em vez de codificar as datas fixamente, filtre por iteração e faça referência às datas de início e fim para que o intervalo de datas se ajuste automaticamente. A Iteration/EndDate eq null verificação trata das iterações que ainda não têm data final.

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

Devoluções:

{
  "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 }
  ]
}

Próximo passo

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