如何利用ZWS云平台的自定义统计算法对数据进行统计？
设备数据上云，解析后的设备数据一般是时序存储，但纯粹的设备时序数据无法给用户带来更大的业务价值，需要根据业务需求进行额外的数据统计分析。本文将介绍如何利用zws云平台的自定义统计算法对数据进行统计。
应用场景
为什么需要自定义统计算法？由于业务需求各式各样，有的需要求平均值，有的需要求累加值，不同维度需要不同统计算法，开发者可以通过自定义统计算法来满足对应的项目需求。
统计数据准备
首先，需要在zws云平台中创建设备并上报设备数据：
统计算法
zws云平台的统计算法有两种，分别是内置统计算法和自定义统计算法。
内置算法为云平台定义好的算法，可以直接关联设备进行统计，无需关心统计算法内容和过程。
自定义算法可以自己拟定数据统计的方式(例如取某段时间的最大最小值、总和等等)来统计设备数据。
创建自定义统计算法
不同于内置算法，自定义算法从请求参数、统计过程、统计结果均由用户自定义，需要开发者编写脚本。目前自定义统计中支持了groovy和javascript两种脚本语言解析。
1. 请求参数
类别：云平台提供给自定义算法的参数；
参数名：参数的别名。
在云平台中，提供了6种参数给自定义算法的开发者使用：
devtype：设备类型；
devid：创建设备定义的id，可以用于选取一个设备进行统计；
datasource：设备类型功能块中的某一个字段；
datacompareoperation：字段的比较条件，有大于、小于和等于；
datavalue：需要比较的数据值；
group：软件分组，可以对一整个软件分组进行统计。
2. 算法代码
统计数据的过程代码，可以使用groovy或者javascript语言编写。
3. 返回参数
定义统计后结果显示的字段。
这里以统计一小时内设备的某个数据的总和为例，编写一个javascript脚本：
// 载入需要实现的接口var datastatisticscriptmethod = java.type(com.zlgcloud.iotplatform.iotdata.service.data.statistics.datastatisticscriptmethod);// 创建继承实现接口的类var jsdatastatisticscriptmethod = java.extend(datastatisticscriptmethod);// 创建func对象var func = new jsdatastatisticscriptmethod() { execute: function(param) { //获取创建算法页面的请求参数，参数值会由云平台根据算法实例的选择项，进行自动填充 var thirdthingsid = param.get(devid); var infomodelid = param.get(devtype); var property = param.get(property); //可以自定义统计时间范围，如果查询条件没有range，则会根据算法实例的数据开始时间和数据结束时间范围进行统计 var currenttime = new date().valueof(); var anhourago = currenttime - 3600000; // 拼装elasticseach 查询的dsl // 这里根据业务需要设置数据范围. 查询时会限制租户和用户管理的设备. var esparam = { aggregations: { result_in_hour: { sum: { field: data. + property } } }, query: { bool:{ must: [ { term: { third_things_id.keyword: thirdthingsid } }, { range: { timestamp: { gte: anhourago, lt: currenttime } } } ] } } }; //获取统计结果 var result = java.super(func).queryes(infomodelid, esparam); var rtn = {result_in_hour:result['aggregations']['result_in_hour']['value']}; return rtn; }}
将脚本复制到自定义算法中。
同时创建实例，给设备的数据进行统计。
执行算法过后，可以看到自定义统计结果。
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统计算法
zws云平台的统计算法有两种，分别是内置统计算法和自定义统计算法。
内置算法为云平台定义好的算法，可以直接关联设备进行统计，无需关心统计算法内容和过程。
自定义算法可以自己拟定数据统计的方式(例如取某段时间的最大最小值、总和等等)来统计设备数据。
创建自定义统计算法
不同于内置算法，自定义算法从请求参数、统计过程、统计结果均由用户自定义，需要开发者编写脚本。目前自定义统计中支持了groovy和javascript两种脚本语言解析。
1. 请求参数
类别：云平台提供给自定义算法的参数；
参数名：参数的别名。
在云平台中，提供了6种参数给自定义算法的开发者使用：
devtype：设备类型；
devid：创建设备定义的id，可以用于选取一个设备进行统计；
datasource：设备类型功能块中的某一个字段；
datacompareoperation：字段的比较条件，有大于、小于和等于；
datavalue：需要比较的数据值；
group：软件分组，可以对一整个软件分组进行统计。
2. 算法代码
统计数据的过程代码，可以使用groovy或者javascript语言编写。
3. 返回参数
定义统计后结果显示的字段。
这里以统计一小时内设备的某个数据的总和为例，编写一个javascript脚本：
// 载入需要实现的接口var datastatisticscriptmethod = java.type(com.zlgcloud.iotplatform.iotdata.service.data.statistics.datastatisticscriptmethod);// 创建继承实现接口的类var jsdatastatisticscriptmethod = java.extend(datastatisticscriptmethod);// 创建func对象var func = new jsdatastatisticscriptmethod() { execute: function(param) { //获取创建算法页面的请求参数，参数值会由云平台根据算法实例的选择项，进行自动填充 var thirdthingsid = param.get(devid); var infomodelid = param.get(devtype); var property = param.get(property); //可以自定义统计时间范围，如果查询条件没有range，则会根据算法实例的数据开始时间和数据结束时间范围进行统计 var currenttime = new date().valueof(); var anhourago = currenttime - 3600000; // 拼装elasticseach 查询的dsl // 这里根据业务需要设置数据范围. 查询时会限制租户和用户管理的设备. var esparam = { aggregations: { result_in_hour: { sum: { field: data. + property } } }, query: { bool:{ must: [ { term: { third_things_id.keyword: thirdthingsid } }, { range: { timestamp: { gte: anhourago, lt: currenttime } } } ] } } }; //获取统计结果 var result = java.super(func).queryes(infomodelid, esparam); var rtn = {result_in_hour:result['aggregations']['result_in_hour']['value']}; return rtn; }}
将脚本复制到自定义算法中。
同时创建实例，给设备的数据进行统计。
执行算法过后，可以看到自定义统计结果。
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