Versions Compared

    Key

    • This line was added.
    • This line was removed.
    • Formatting was changed.

    ...

    Sv translation
    languageja

    以下のファイル形式はBellaDatiの手動インポートをサポートしています:

    • CSV (プレーンのテキストファイル)
    • Microsoft Excel (XLS, XLSX) - Office 2003 - 2016 (以前のバージョンは保証されていません)
    • XMLファイル
    • ZIPファイル (以上のサポートされたファイル形式を一つ以上含む)

    ファイルをインポートするには:

    • データセットページへ行く
    • データをインポートを選択
    • インポート形式データファイルを選択
    • 適切なデータファイル形式を選択
    Info

    データファイルを選択した後、ファイルがアップロードされるまでお待ちください。

     

     

    Note

    インポートできるデフォルトの最大ファイルサイズ20MBです。BellaDati UnlimitedまたはBellaDati On-Premiseは異なるファイルサイズ制限がある可能性があります。ZIPアーカイブにインポートする場合、ファイルサイズを圧縮できます (以下参照)。

    CSVからインポート

    CSVからインポートする場合、インポート設定ページへ直接進んでください。

    Microsoft Excelからインポート

    XLS/XLSXファイルをアップロード後、希望のスプレッドシートリストを選択してください。

    Info

    Excelのスプレッドシートが単一のリストのみを含む場合、リストの選択は表示されません。

     

    XMLからのインポート

    XMLのインポートガイドでは、繰り返すデータ文章を示す行タグの選択をしてください。以下の例は、従業員を含むXMLファイルで行タグを示しています:

    Code Block
    <employees>
    	<employee>
    		<name>Jan</name>
    		<surname>Novak</surname>
    	</employee>
    	<employee>
    		<name>Petr</name>
    		<surname>Novak</surname>
    	</employee>
            ...
    </employees>
    

    この場合、行タグは<employee>です。

     

    1. 行タグ: XML構造でリピートタグを選択しま。左手のプレビューで抽出されたコンテンツを確認します。

    2. オプションとして、カスタム列を繰り返し追加できます: XML構造が複雑な場合、アイテムや属性を選択します。
    Tip

    カスタム列の定義にxPathシンタックスを使用できます。カスタム列の設定に関する詳細は具体例を用いたチュートリアルをご参照下さい。

    ZIPからインポート

    ZIPアーカイブとして圧縮されたデータのインポートは、インポートファイルの大きさとアップロード時間を劇的に減らす効率的な方法を代表するものです。以下のファイル形式を含みます:

    • プレーンなテキスト (CSV)
    • Microsoft Excel (XLS, XLSX)
    • XML

    Microsoft ExcelまたはXMLファイル形式のインポートを続ける場合は、上の対応するチャプターを参照ください。

    Info

    インポート過程が完全に完了するまで、新しいデータセットは作成されません。

    次に

    Sv translation
    languagede

    Import aus seiner Datei [Original Seitentitel]

     

    Die folgenden Dateiformate werden für den manuellen Import in BellaDati unterstützt:

     

    • CSV (Nur-Text-Dateien)
    • Microsoft Excel (XLS, XLSX) - Office 2003 - 2016 (frühere Versionen sind nicht garantiert)
    • XML-Dateien
    • ZIP-Dateien (mit einem oder mehreren unterstützten Dateiformaten, siehe oben)
    • JSON-Dateien

    So importieren Sie eine Datei:

    • Gehen Sie zur Seite Datensatz
    • Wählen Sie Daten importieren
    • Wählen Sie Datendatei im Typ Import
    • Wählen Sie das geeignete Dateiformat

    Info

    Nachdem Sie die Datendatei ausgewählt haben, müssen Sie warten, bis die Datei hochgeladen wurde. 

     

     

    Note

    Bitte beachten Sie, dass die maximal zu importierende Standarddateigröße 20 MB beträgt. BellaDati Unlimited oder BellaDati On-Premise können unterschiedliche Dateigrößenbeschränkungen haben. Sie können die Dateigröße beim Import in ein ZIP-Archiv komprimieren (siehe unten).

    Import von Daten aus CSV Dateien

    Wenn Sie Daten aus CSV Dateien importieren, fahren Sie direkt mit der Seite Einstellungen importieren fort.

     

    Import aus Microsoft Excel

    Nach dem Hochladen der XLS / XLSX-Datei werden Sie aufgefordert, die gewünschte Tabelle auszuwählen.

    Info

     

    Wenn Ihre Excel-Tabelle nur eine einzige Liste enthält, wird die Auswahl der Liste nicht angezeigt.

     

     

    Import aus XML

    Im XML-Importleitfaden werden Sie aufgefordert, das Zeilen-Tag auszuwählen, das einen wiederholbaren Datensatz darstellt. Das folgende Beispiel zeigt es in einer XML-Datei mit Mitarbeitern:

    Code Block
    <employees>
    	<employee>
    		<name>Jan</name>
    		<surname>Novak</surname>
    	</employee>
    	<employee>
    		<name>Petr</name>
    		<surname>Novak</surname>
    	</employee>
            ...
    </employees>
    

    In diesem Fall lautet das Zeilen-Tag <employee>.

     

     

    1. Row-Tag: Wählen Sie ein sich wiederholendes Tag in der XML-Struktur aus. Überprüfen Sie den extrahierten Inhalt in der Vorschau auf der linken Seite.
    2. Sie können optional auch benutzerdefinierte Spalten hinzufügen: Wählen Sie Elemente und/oder Attribute aus, wenn die XML-Struktur nicht einfach ist.
    Tip

    Sie können die xPath-Syntax für die benutzerdefinierte Spaltendefinition verwenden. Weitere Informationen finden Sie im Tutorial mit Beispiel, wie benutzerdefinierte Spalten gesetzt werden können.

     

    Import von ZIP datein

    Das Importieren von Daten, die als ZIP-Archiv komprimiert wurden, stellt eine effektive Methode dar, um die importierte Dateigröße zu reduzieren und auch die Zeiten erheblich zu erhöhen. Es kann folgende Dateiformate enthalten:

    • Plain text (CSV)
    • Microsoft Excel (XLS, XLSX)
    • XML

    Bitte folgen Sie den entsprechenden Kapiteln, um das Importieren von Microsoft Excel- oder XML-Dateiformaten fortzusetzen.

    Info

    Ein neuer Datensatz wird erst erstellt, wenn der Importvorgang erfolgreich abgeschlossen wurde.

    Import von JSON Datein

    Note

    Der Import von JSON ist seit BellaDati 2.9 verfügbar

    Mit BellaDati können Benutzer auch Daten aus der JSON-Datei importieren. Mithilfe spezieller Transformationsfunktionen können JSON-Arrays und -Objekte analysiert werden.

    In einigen Fällen kann es erforderlich sein, das Array-Element zu ändern, um die Daten korrekt in Zeilen zu analysieren. Dies kann in den Importeinstellungen vorgenommen werden.

    Nachdem Sie das Array-Element korrekt ausgewählt haben, können Sie mit der Funktion parseJSON () den JSON-Wert in eine Variable laden und dann mit den Funktionen getString (), getInteger (), getDouble () usw. auf die Werte zugreifen, um die Werte zu laden Werte. Um auf ein verschachteltes Objekt zugreifen zu können, müssen Benutzer die Funktion getJSONObject () verwenden. Um auf ein Array zuzugreifen, ist die Funktion getJSONArray () verfügbar.

    Beispiele

    Lassen Sie uns eine JSON-Datei mit folgender Struktur ansehen:

    Code Block
    languagexml
    {
    	"sales": [{
    			"category": "Food",
    			"summary": {
    				"totalPrice": 136,
    				"totalItems": 8,
    				"cashierName": "John Doe",
    				"items": [{
    						"name": "Bread",
    						"amount": 5,
    						"price": 55
    					},
    					{
    						"name": "Butter",
    						"amount": 3,
    						"price": 81
    					}
    				]
    			}
    		},
    		{
    			"category": "Drinks",
    			"summary": {
    				"totalPrice": 40,
    				"totalItems": 5,
    				"cashierName": "Jane Doe",
    				"items": [{
    						"name": "Water",
    						"amount": 2,
    						"price": 10
    					},
    					{
    						"name": "Juice",
    						"amount": 3,
    						"price": 30
    					}
    				]
    			}
    		}
    	]
    }

    Um die Werte abrufen zu können, müssen Benutzer sales als Array-Element angeben.

    Um die Kategorie zu erhalten, fügen Sie eine neue Spalte als Attribut hinzu und verwenden folgenden Code:

    Code Block
    languagejs
    JSONElement e = parseJSON(value(1))
    return e.getString('category')

    Um die gesamten Elemente zu erhalten, fügen Sie eine neue Spalte als Indikator hinzu und verwenden folgenden Code:

    Code Block
    languagejs
    JSONElement e = parseJSON(value(1))
    JSONElement f= e.getJSONObject('summary') as JSONObject; 
    return f.getInteger('totalItems') 

    Verwenden Sie diese Formel, um den Gesamtpreis für alle Artikelpreise zu berechnen:

    Code Block
    languagejs
    JSONElement e = parseJSON(value(1))
    JSONElement f= e.getJSONObject('summary') as JSONObject; 
    total = 0;
    f.getJSONArray('items').each()
    	{
    	JSONObject o = it as JSONObject; 
        g = o.getInteger('price') as Integer
          total = total + g
        }
    	
    return total

     

    Nun zu folgendem JSON: 

    Code Block
    languagexml
    {"sensorId":"sensor01","values":["sensor01","2018/9/28 18:17","26.55","42"],"mqttTopic":"belladati","mqttMessageId":-1}

     

    Verwenden Sie diese Formel, um auf den Wert von JSONArray zuzugreifen: 

    Code Block
    languagejs
    JSONElement e = parseJSON(value(1))
    JSONArray a = e.getJSONArray('values') as JSONArray
    a.getString(2)

     

    Nächste Schritte