支援的資料類型

注意

時間序列深入解析服務將於 2024 年 7 月 7 日淘汰。 請考慮儘快將現有的環境移轉至替代解決方案。 如需淘汰和移轉的詳細資訊，請造訪我們的文件。

下表列出 Azure 時間序列深入解析 Gen2 支援的數據類型

資料類型	描述	範例	時間序列表達式語法	Parquet 中的屬性數據行名稱
bool	具有兩種狀態之一的數據類型： true 或 false。	"isQuestionable" : true	$event.isQuestionable.Bool 或 $event['isQuestionable'].Bool	isQuestionable_bool
datetime	表示時間的瞬間，通常以一天的日期和時間表示。 以 ISO 8601 格式表示。 Datetime 屬性一律以 UTC 格式儲存。 時區位移，如果格式正確，將會套用，然後套用以UTC儲存的值。 如需環境時間戳屬性和日期時間位移的詳細資訊，請參閱本節	"eventProcessedLocalTime": "2020-03-20T09:03:32.8301668Z"	如果 「eventProcessedLocalTime」 是事件來源時間戳： $event.$ts。 如果是另一個 JSON 屬性： $event.eventProcessedLocalTime.DateTime 或 $event['eventProcessedLocalTime'].DateTime	eventProcessedLocalTime_datetime
double	雙精確度64位數位	"value": 31.0482941	$event.value.Double 或 $event['value'].Double	value_double
long	帶正負號的64位整數	"value" : 31	$event.value.Long 或 $event['value'].Long	value_long
string	文字值必須包含有效的UTF-8。 Null 和空字串的處理方式相同。	"site": "DIM_MLGGG"	$event.site.String 或 $event['site'].String	site_string
dynamic	由陣列或屬性包（字典）組成的複雜（非基本型別） 類型。 目前只有基本類型或物件陣列的字串化 JSON 陣列，不包含 TS 識別碼或時間戳屬性（ies） 會儲存為動態。 請閱讀本文，以了解物件如何扁平化，而且可能會取消卷標數位列。 只有在時間序列深入解析總管中選取 Explore Events 以檢視原始事件，或透過 GetEvents 查詢 API 進行用戶端剖析，才能存取儲存為此類型的承載屬性。	"values": "[197, 194, 189, 188]"	尚未支援參考時間序列表示式中的動態類型	values_dynamic

注意

支援 64 位整數值，但由於 JavaScript 限制，Azure 時間序列深入解析 Explorer 可以安全地表示的最大數位是 9,007,199,254,740,991 （2^53-1）。 如果您使用上述資料模型中的數位，您可以藉由建立 時間序列模型變數 並 轉換 值來減少大小。

注意

字串 類型不可為 Null：

• 時間序列表示式 （TSX） 在時間序列查詢中表示，將空字串 （'''） 的值與 NULL 相比較，其行為方式相同：$event.siteid.String = NULL相當於 $event.siteid.String = ''。
• 即使原始事件包含空字串，API 仍可能會傳回 NULL 值。
• 請勿相依於 String 數據行中的 NULL 值來執行比較或評估，請將其視為空字串。

傳送混合數據類型

您的 Azure 時間序列深入解析 Gen2 環境是強型別。 如果裝置或標籤傳送不同類型裝置屬性的數據，值會儲存在兩個分隔的數據行中，而且 在 API 呼叫中定義時間序列模型變數運算式時，應該使用 coalesce（） 函 式。

Azure 時間序列深入解析 總管提供一種方式，以自動聯合相同裝置屬性的個別數據行。 在下列範例中，感測器會傳送 PresentValue 可以是Long或 Double 的屬性。 若要查詢屬性的所有預存值（不論數據類型為何）， PresentValue 請選擇 PresentValue (Double | Long) 併為您合併數據行。

對象和陣列

您可以在事件承載中傳送複雜類型，例如對象和陣列。 巢狀物件將會扁平化，而且數位會儲存為 dynamic 或扁平化，以根據您的環境組態和 JSON 圖形產生多個事件。 若要深入瞭解 JSON 扁平化和逸出規則

下一步

• 閱讀 JSON 扁平化和逸出規則，以瞭解事件儲存方式。

• 了解環境的 輸送量限制

• 瞭解 擷取串流數據的事件來源 。