Агрегируйте данные отслеживания работы, используя аналитику.

Сервисы Azure DevOps | Azure DevOps Server | Azure DevOps Server 2022

Вы можете объединить данные отслеживания работы с помощью аналитики с OData двумя способами: использовать $count для простых итогов или использовать расширение агрегирования OData $apply для возврата группированных, фильтруемых и вычисляемых результатов в формате JSON.

В этой статье описывается создание запросов OData для аналитики и определение базовых запросов с помощью OData Analytics. В примерах рассматриваются данные рабочего элемента, но те же принципы применяются к другим наборам сущностей. Сведения о простых запросах для получения количества элементов см. в разделе "Получение количества элементов".

Необходимые условия

Об расширении агрегирования $apply

OData предоставляет расширение агрегирования, которое вводит ключевое слово $apply для группировки, фильтрации и вычисления агрегатных значений по данным, связанным с отслеживанием работы. В следующих разделах показано, как использовать $apply с aggregate, groupbyи filtercompute. Полные спецификации см. в разделе "Расширение OData для агрегирования данных".

Агрегируйте данные с помощью $apply

Добавьте токен $apply в URL-адрес запроса, чтобы активировать агрегации. Базовый синтаксис:

/{entitySetName}?$apply=aggregate({columnToAggregate} with {aggregationType} as {newColumnName})

В следующих примерах показаны распространенные aggregate операции.

Вычислите сумму всех оставшихся работ

https://analytics.dev.azure.com/{OrganizationName}/_odata/{version}/WorkItems?
  $apply=aggregate(RemainingWork with sum as SumOfRemainingWork)

Верните последний идентификатор рабочего элемента

https://analytics.dev.azure.com/{OrganizationName}/_odata/{version}/WorkItems?
  $apply=aggregate(WorkItemId with max as MaxWorkItemId)

Групповые результаты с помощью groupby

Предложение groupby работает как SQL GROUP BY — оно разбивает агрегированные результаты по одному или нескольким свойствам.

Подсчет рабочих элементов по типу

https://analytics.dev.azure.com/{OrganizationName}/_odata/{version}/WorkItems?
  $apply=groupby((WorkItemType), aggregate($count as Count))

Возвращает результат, например:

{
  "value": [
    { "WorkItemType": "Bug", "Count": 3 },
    { "WorkItemType": "Product Backlog Item", "Count": 13 }
  ]
}

Группировать по нескольким свойствам

Добавьте дополнительные свойства внутри groupby круглых скобок, чтобы создать более подробные разбивки:

https://analytics.dev.azure.com/{OrganizationName}/_odata/{version}/WorkItems?
  $apply=groupby((WorkItemType, State), aggregate($count as Count))

Возвращает одну строку для каждого уникального сочетания типа и состояния (например, Ошибка/Активный, Ошибка/Обязательство, Невыполненные элементы продукта/Активный).

Группировка по сущностям

Вы можете группировать связанные объекты по свойствам навигации. Например, для подсчета областей для каждого проекта:

https://analytics.dev.azure.com/{OrganizationName}/_odata/{version}/Areas?
  $apply=groupby((Project/ProjectName), aggregate($count as Count))

Фильтрация результатов статистической обработки

Используйте filter() внутри $apply для узких данных до или после агрегирования. Соедините несколько фильтров, используя / (pipe), и разместите наиболее избирательный фильтр первым для оптимальной производительности.

https://analytics.dev.azure.com/{OrganizationName}/_odata/{version}/WorkItems?
  $apply=
    filter(Iteration/IterationName eq 'Sprint 89')/
    filter(WorkItemType eq 'User Story')/
    groupby((State), aggregate($count as Count))

Агрегировать несколько полей в одном вызове

Перечислите несколько полей в одном aggregate блоке, разделяя их запятыми, чтобы избежать дополнительных обращений.

/WorkItems?$apply=aggregate(CompletedWork with sum as SumOfCompletedWork, RemainingWork with sum as SumOfRemainingWork)

Возвращает:

{
  "value": [
    { "SumOfCompletedWork": 1525841.29, "SumOfRemainingWork": 73842.39 }
  ]
}

Вычисление вычисленных свойств

Передайте агрегированные результаты в compute(), чтобы получить новые значения, используя арифметические выражения (div, add, sub, mul). В следующем примере вычисляется процент завершенной работы:

/WorkItems?$apply=aggregate(CompletedWork with sum as SumOfCompletedWork, RemainingWork with sum as SumOfRemainingWork)/compute(SumOfCompletedWork div (SumOfCompletedWork add SumOfRemainingWork) as DonePercentage)

Возвращает:

{
  "value": [
    { "DonePercentage": 0.9676, "SumOfCompletedWork": 1514698.34, "SumOfRemainingWork": 50715.95 }
  ]
}

Создание запроса на накопительную схему потоков

Следующий запрос объединяет filtergroupbyи aggregate против WorkItemBoardSnapshot набора сущностей для создания данных для накопительной схемы потоков в Power BI или Excel.

https://analytics.dev.azure.com/{OrganizationName}/{ProjectName}/_odata/{version}/WorkItemBoardSnapshot?
  $apply=
    filter(DateValue gt 2015-07-16Z and DateValue le 2015-08-16Z)/
    filter(BoardName eq 'Stories' and Team/TeamName eq '{teamName}')/
    groupby((DateValue, ColumnName), aggregate(Count with sum as Count))
  &$orderby=DateValue

Этот запрос применяет фильтрацию к диапазону дат, к определенной доске и команде, группирует данные по дате и по столбцу доски и возвращает количество для каждой группы. Возвращает:

{
  "value": [
    { "DateValue": "2015-07-16T00:00:00-07:00", "ColumnName": "Completed", "Count": 324 },
    { "DateValue": "2015-07-16T00:00:00-07:00", "ColumnName": "In Progress", "Count": 5 }
  ]
}

Следующий шаг

Связанный контент

• Определение базовых запросов с помощью OData Analytics
• Создание запросов OData для аналитики
• Запрос данных тренда
• Рекомендации по запросам OData Analytics
• Расширение OData для агрегирования данных версии 4.0