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SensorThings API - 時間旅行
在 第三部分 中, 我們:
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從SensorThings服務器取回了
@iot.nextLink連結的所有Locations。 -
調整了地圖以顯示更多的可用數據。
available_bikes的觀測屬性ObservedProperty的觀測值Observations。但如需了解數據跟隨時間的變化情況，歷史數據也很重要。在這部分中，我們將展示如何從SensorThings服務器取回通過phenomenonTime排序過的數據。
過濾觀測值（Observations）
之前為了取回available_bike，我們過濾了Datastreams裡面對應的ObservedProperty。我們也可以對各種其他屬性進行$filter，包括了Observations裡面的phenomenonTime。
這是我們之前使用過的查詢，不同的是，這裏我們修改了返回結果的時間日期，任選一個時間，比如返回從2017年2月13日下午5點（美国东部标准时间或UTC-5）到現在的所有結果。
請注意，時間表示是依照 ISO 8601 合併日期與時間的擴展格式。雖然這裏我們不展開討論 時區和時差 問題，但建議您可以適當了解一下這方面的知識，包括與UTC時間的關係，尤其如果涉及到夏令時，問題會更加複雜。
通過組合不同的$filter和$orderby，可滿足不同的查詢需要。舉例來說:
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取在某個特定時間之前的數據，以降序排列：
$filter=phenomenonTime lt [iso8601-time]and$orderby=phenomenonTime desc -
取在某個特定時間之後的數據，以升序排列：
$filter=phenomenonTime gt [iso8601-time]and$orderby=phenomenonTime asc -
取一段時間之內的所有的數據：
$filter=phenomenonTime ge [iso8601-time] and phenomenonTime lt [iso8601-time]
lt 代表“小於（less-than）”，gt代表“大於（greater-than）”，le和ge分別代表“小於或等於（less-than-or-equal-to）”和“大於或等於（greater-than-or-equal-to）”。
一天之內自行車的可用性變化
為了讓事情變得有趣，讓我們嘗試一種可視化數據的方法可以：
- 顯示一些有意義的資訊。
- 顯示在一天之中的變化。
對任何人而言，一個站點只要至少有一輛可用的自行車（假設使用者只需要一輛）或至少一個車位（假設使用者需要還車）。因此，為了可視化這一點:
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取回
available_bikes與available_docks數據，這可以通過刪除查詢中$filter=ObservedProperty/name eq 'available_bikes'來實現。 -
下方地圖紅色圓圈表示站點是空的，即沒有自行車或者沒有車位。
時光飛逝
$filter中修改phenomenonTime為特定時間。
通過觀察可以得出，在白天的某些較為集中的地方，有很多自行車站點都是空的。也就是說，我們以一天作為數據點，可以展開一些潛在的問題，比如是否自行車和車位因為工作日或週末而不同？類似這樣的問題，可以留給您繼續探索。
總結
這個系列教程中，我們逐步介紹了如何從SensorThing服務器取得位置Locations以及與其關聯的觀測值Observations，並在地圖上進行了可視化展示。當然了，通過SensorThings您還可以實現更多的需求。希望這個教程可以啟發您的思路，為您以後的探索學習奠定基礎。