Interroger des données de tendance avec l’agrégation OData

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Analytics stocke les instantanés quotidiens de chaque élément de travail dans deux ensembles d’entités : WorkItemSnapshot (effectue le suivi des valeurs de champ comme l’état et l’effort) et WorkItemBoardSnapshot (effectue le suivi des positions de colonne de tableau). Étant donné que chaque entité contient une ligne par élément de travail par jour, ces tables augmentent rapidement. Utilisez des extensions d’agrégation OData pour filtrer par date et regrouper les résultats avant de retourner des données à un outil client.

Cet article montre comment générer des requêtes de tendance par plage de dates et par itération, à l’aide $apply de filter, groupbyet aggregate.

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

Conditions préalables

Interroger les données de tendance par plage de dates

Lorsque vous interrogez des tables d’instantanés, suivez deux règles :

1. Filtrer par date : chaque table contient une ligne par élément de travail par jour. Par conséquent, une requête non filtrée retourne un jeu de résultats très volumineux.
2. Regrouper par date : si vous omettez le regroupement de dates, la réponse inclut un avertissement.

La requête suivante retourne un nombre quotidien de bogues par état pour mars 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

Returns:

{
  "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 }
  ]
}

Cette requête retourne un maximum de 93 lignes, correspondant à 31 jours multipliés par le nombre d'états de bogue (Actif, Résolu, Fermé), quel que soit le nombre d'éléments de travail.

Interroger les données de tendance par itération

Au lieu de coder en dur les dates, filtrez par itération et référencez ses dates de début et de fin afin que la plage de dates s’ajuste automatiquement. La Iteration/EndDate eq null vérification gère les itérations qui n’ont pas encore de date de fin.

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

Returns:

{
  "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 }
  ]
}

Étape suivante

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