DataWorks數據服務提供HTTP API服務，采用Serverless架構，您只需關註API本身的查詢邏輯，無需關心運行環境等基礎設施，零運維成本。

DataWorks提供了涵蓋“數據集成-數據開發-機器學習-數據服務”全鏈路數據研發平臺，數據服務作為連接數據應用與數據倉庫的橋梁，通過MaxCompute Lightning加速引擎，數據服務可以直接將原本只能離線查詢的MaxCompute表直接生成數據API並進行實時查詢，免去了您手工同步數據的煩惱，數據服務是您將數倉建設成果服務化輸出的最佳工具。

目前，DataWorks數據服務已經與數據可視化的神器——DataV（https://data.aliyun.com/visual/datav）深度打通，數據服務生成的API，可以直接在DataV中進行可視化展現。您無需手工同步數據，無需編寫復雜的Java代碼，無需搭建WebServer，普通數據開發工程師、算法開發工程師、數據分析師甚至是產品業務人員，都可以使用數據服務“開發”數據API，然後快速在DataV中調用API和展示來自MaxCompute的數據成果。數據服務為您解決了從數倉開發和數據大屏展現之間的最後一公裏。

本文將重點介紹數據服務與DataV聯合進行API開發和大屏展現的使用方法。

2. 使用數據服務一分鐘生成API
   
   通過數據服務生成API主要包含創建數據源->配置API->發布API三個步驟，本文將簡要介紹使用方法。

2.1 新建數據源
數據服務支持豐富的數據源類型，基本上常見數據源都囊括了，包含:
關系型數據庫：RDS/DRDS/MySQL/PostgreSQL/Oracle/SQL Server
分析型數據庫：AnalyticDB(ADS)
NoSQL數據庫：TableStore(OTS)/MongoDB
大數據存儲：Lightning（MaxCompute）

在數據服務中的“服務開發”點擊新建按鈕，在下拉菜單中選擇“新建數據源”。

隨後將打開數據集成中的數據源頁面，在這裏可以新建您需要訪問的數據源。

本文將以Lightning數據源為例。通過Lighning數據源可以直接實時查詢MaxCompute中的數據。

註意：Lightning目前是內測階段，需要單獨申請才能開通，申請地址：https://help.aliyun.com/document_detail/89747.html。
也可以加入數據服務用戶群（釘釘群號21993540）咨詢Lightning服務的開通事項。

申請開通MaxCompute項目的Lightning服務後，就可以進行數據源配置了。點擊“新建數據源”，選擇“Lightning”，按頁面提示進行配置，測試連通性測試通過後即可。您可以點擊這裏（https://help.aliyun.com/document_detail/89757.html）查看Lightning的連接信息，如Lightning Endpoint、Port。

註意：JDBC擴展參數中的“sslmode=require&prepareThreshold=0”是必須的，不可刪除，否則會無法連接。

2.2 新建API
創建好數據源後，回到數據服務產品頁面，我們就可以進行API的生成配置了，本文以向導模式生成API為例。

點擊"服務開發"-“新建”-“生成API”-“向導模式”，以向導模式可視化配置的方式生成API。在彈出的對話框中填寫API基本信息，這裏以查詢成交金額增長趨勢API為例，如下所示：

點擊確認後，進行API配置頁面。

首先進行表設置，依次選擇數據源類型-數據源名稱-數據表名稱。這裏選擇上一步創建的Lightning數據源，然後選擇你要查詢的MaxCompute表，這裏以成交金額表“demo_trade_amount”為例，該表中存儲了一個月的成交金額數據。

選擇好表之後，會自動展示表的字段列表。然後勾選你要作為API請求參數的字段和作為返回參數的字段。在本例中，我們為了查詢成交金額趨勢，因此要返回所有數據，即將日期和成交金額都作為返回參數，不設請求參數。

然後點擊右側的“返回參數”，設置參數描述信息。
註意：如果不設置請求參數，則需要開啟“返回結果分頁”開關，進行分頁查詢，以避免單次查詢返回數據量過大影響性能。

最後進行API測試。點擊工具條右邊的“測試”，填寫API請求參數（由於打開了分頁查詢開關，系統會自動添加兩個分頁參數），點擊“開始測試”即可，如下圖所示。

在測試頁面中可以看到API延遲，可以看到通過Lightning查詢MaxCompute表只花費了1秒多，比直接通過MaxCompute SQL查詢快了幾十上百倍！

到此，一個API就已經生成好了，是不是超簡單！

2.3 發布API
API測試通過後就可以進行發布。點擊工具條右方的“發布”即可將API發布。發布後，可以點擊項部導航條中的“服務管理”查看API詳情。若您要調用API，請查看“服務管理”-“API調用”頁面，數據服務提供了簡單身份認證（AppCode）和加密簽名身份認證（AppKey&AppSecret）兩種認證方式，您可以自由選擇。下方將介紹在DataV中進行數據服務API的調用。

是不是有點小激動？“開發”一個API如來沒有過如此簡單！這簡直不能稱之為“開發”！

3. 在DataV中調用數據服務的API
   接下來要進行DataV數據大屏的配置，主要分為“添加數據”-“新建可視化”兩個步驟。

3.1 添加數據服務為數據源
依次點擊“我的數據”-“添加數據”，在“類型”中選擇“DataWorks數據服務”，填寫數據源名稱，然後選擇您的DataWorks項目（工作空間）。DataV對接數據服務采用的是更加安全的加密簽名身份認證，因此這裏需要填寫AppKey和AppSecret。

AppKey和AppSecret從數據服務的“服務管理”-“API調用”頁面中查看，如下所示：

添加好數據服務數據源後，就可以在大屏中進行數據展示了。

3.2 在大屏中調用數據服務API
在“我的可視化”中點擊“新建可視化”，本文選擇了“智能工廠”模板，如下所示：

模板中的組件自帶了靜態數據，下面將通過將模板中間的“基本折線圖”改為調用上面創建好的“查詢成交金額增長趨勢”的API為例，講解如何在組件中使用數據服務API。

選中基本折線圖組件，切換到數據面板，在“數據源類型”中選擇“DataWorks數據服務”，然後選擇剛剛創建的數據源“我的數據服務”，選擇“查詢成交金額增長趨勢”這個API，再設置查詢參數，這裏將pageSize設置為“31”以查詢一個月的數據。

點擊“查看數據響應結果”可以看到API的查詢結果。
然後填寫字段映射關系，在“x”中填寫“date”將日期作為橫軸，在“y”中填寫“amount”將成交金額作為縱軸。

可以看到，當前x和y無法匹配到字段。這是由於DataV對數據格式有一定要求，不能識別結構較深的字段，因此這裏要添加一個數據過濾器，過濾掉不必要的字段，在本例中直接返回“rows”數組即可。

勾選“使用過濾器”，點擊“新建過濾器”，這裏支持編寫JS代碼對數據結果進行二次過濾和處理，過濾器的data參數為API返回結果JSON對象。在本例中，我們只需要返回API結果中的rows數組，故只需要輸入代碼 "return data.data.rows;" 即可，然後在下方就可以查看過濾後的結果，點擊“完成”即可。

添加好過濾器後就可以看到此時字段已經可以匹配成功了。

但此時折線圖並沒有正確展示，由於API返回的日期格式與組件默認的格式不一樣，因此我們還需要設置一下折線橫軸的日期格式。切換到“配置”面板，在“x軸”-“軸標簽”中選擇數據種類為“時間型”，數據格式選擇本API所返回的格式“2016/01/01”，即可看見折線圖已經可以正常展示了。

最後預覽一下，看看成品。

至此，我們就完成了通過數據服務將MaxCompute表生成API，然後在DataV數據大屏中進行展示的所有步驟。采用類似的步驟，將大屏的其他組件的數據源都配置為DataWorks數據服務API就可以完成整個大屏的創作，是不是感覺很easy！

4. 總結
   DataWorks數據服務與DataV進行無縫打通後，則不需要使用DataV中的"API"數據源去填寫一個URL調用API，直接新建一個DataWorks數據服務作為數據源，就可以直接選用數據服務中的API，無需每個API都設置AppKey和AppSecret認證信息，並且支持通過表單填寫API參數，使用起來十分快捷方便和安全可靠。通過數據服務，您可以將MaxCompute中加工好的數據結果，直接在DataV中進行呈現，“數據開發-數據服務-數據分析展現”一氣呵成！

最後，提供一些小貼士及註意事項，供大家參考：

DataWorks數據服務向導模式生成API只支持單表簡單條件查詢，腳本模式支持用戶編寫查詢SQL語句，支持多表關聯查詢、函數以及復雜條件。大家可以根據自己的需求靈活選擇。
Lightning采用的PostgreSQL的語法，故在編寫SQL時，要註意使用PostgreSQL函數，而不是MaxCompute的UDF。目前Lightning還只支持max_pt這個MaxCompute UDF，可用於獲取當前最新分區。還有，連接字符串時使用“||”。
Lightning目前只支持秒級查詢，並且查詢的MaxCompute不宜過大（控制在GB級），盡量將分區作為請求參數，盡量避免掃描過多分區，否則會比較慢。
如果您要求毫秒級API查詢，則建議采用關系型數據庫、NoSQL數據庫或AnalyticDB作為數據源。
DataV組件要求的數據格式是個數組，數據服務生成的API返回結果是個帶有錯誤碼的完整JSON，因此要使用過濾器對API結果進行處理。您可以選擇在DataV中添加過濾器，也可以選擇直接在數據服務配置API時添加過濾器。一般來說，對於未分頁查詢的API，直接返回“data”數組就行，對於分頁查詢的API直接返回“data.rows"數組。
若你要在DataV的折線圖或柱狀圖中添加多個系列，DataV一般要求每個系列的數據是一個對象，並通過字段“s”來區分系列，此時要註意使用過濾器進行格式轉換。

海量大數據大屏分析展示一步到位：DataWorks數據服務對接DataV最佳實踐