Das Aggregieren von Daten in Health Connect umfasst grundlegende Aggregationen oder das Aggregieren von Daten in Buckets. In den folgenden Arbeitsabläufen wird gezeigt, wie Sie beides tun können.
Einfache Aggregation
Wenn Sie eine einfache Aggregation für Ihre Daten verwenden möchten, verwenden Sie die Funktion aggregate für Ihr HealthConnectClient-Objekt. Es akzeptiert ein AggregateRequest-Objekt, dem Sie die Messwerttypen und den Zeitraum als Parameter hinzufügen. Die Bezeichnung der grundlegenden Aggregierungen hängt von den verwendeten Messwerttypen ab.
Kumulative Aggregation
Bei der kumulativen Aggregation wird der Gesamtwert berechnet.
Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie Daten für einen Datentyp aggregieren:
suspend fun aggregateDistance(
healthConnectClient: HealthConnectClient,
startTime: Instant,
endTime: Instant
) {
try {
val response = healthConnectClient.aggregate(
AggregateRequest(
metrics = setOf(DistanceRecord.DISTANCE_TOTAL),
timeRangeFilter = TimeRangeFilter.between(startTime, endTime)
)
)
// The result may be null if no data is available in the time range
val distanceTotalInMeters = response[DistanceRecord.DISTANCE_TOTAL]?.inMeters ?: 0L
} catch (e: Exception) {
// Run error handling here
}
}
Nach Datenursprung filtern
Sie können aggregierte Daten auch nach ihrem Ursprung filtern. Sie können beispielsweise nur Daten einbeziehen, die von einer bestimmten App geschrieben wurden.
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie mit dataOriginFilter und AggregateRequest Schritte aus einer bestimmten App zusammenfassen:
suspend fun aggregateStepsFromSpecificApp(
healthConnectClient: HealthConnectClient,
startTime: Instant,
endTime: Instant,
appPackageName: String
) {
try {
val response = healthConnectClient.aggregate(
AggregateRequest(
metrics = setOf(StepsRecord.COUNT_TOTAL),
timeRangeFilter = TimeRangeFilter.between(startTime, endTime),
dataOriginFilter = setOf(DataOrigin(appPackageName))
)
)
// The result may be null if no data is available in the time range
val totalSteps = response[StepsRecord.COUNT_TOTAL] ?: 0L
} catch (e: Exception) {
// Run error handling here
}
}
Statistische Aggregation
Bei der statistischen Aggregation werden die Mindest-, Höchst- oder Durchschnittswerte von Datensätzen mit Stichproben berechnet.
Das folgende Beispiel zeigt, wie die statistische Aggregation verwendet wird:
suspend fun aggregateHeartRate(
healthConnectClient: HealthConnectClient,
startTime: Instant,
endTime: Instant
) {
try {
val response =
healthConnectClient.aggregate(
AggregateRequest(
setOf(HeartRateRecord.BPM_MAX, HeartRateRecord.BPM_MIN),
timeRangeFilter = TimeRangeFilter.between(startTime, endTime)
)
)
// The result may be null if no data is available in the time range
val minimumHeartRate = response[HeartRateRecord.BPM_MIN]
val maximumHeartRate = response[HeartRateRecord.BPM_MAX]
} catch (e: Exception) {
// Run error handling here
}
}
Buckets
Mit Health Connect können Sie Daten auch in Buckets zusammenfassen. Sie können zwei Arten von Buckets verwenden: duration (Zeitraum) und period (Zeitraum).
Nach dem Aufruf wird eine Liste mit Buckets zurückgegeben. Die Liste kann lückenhaft sein. Ein Bucket wird nicht in die Liste aufgenommen, wenn er keine Daten enthält.
Dauer
In diesem Fall werden aggregierte Daten in Zeiträume mit einer festen Länge unterteilt, z. B. eine Minute oder eine Stunde. Verwenden Sie aggregateGroupByDuration, um Daten in Buckets zusammenzufassen. Es akzeptiert ein AggregateGroupByDurationRequest-Objekt, dem Sie die Messwerttypen, den Zeitraum und Duration als Parameter hinzufügen.
Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel für die Aggregation von Schritten in Minuteneinteilungen:
suspend fun aggregateStepsIntoMinutes(
healthConnectClient: HealthConnectClient,
startTime: LocalDateTime,
endTime: LocalDateTime
) {
try {
val response =
healthConnectClient.aggregateGroupByDuration(
AggregateGroupByDurationRequest(
metrics = setOf(StepsRecord.COUNT_TOTAL),
timeRangeFilter = TimeRangeFilter.between(startTime, endTime),
timeRangeSlicer = Duration.ofMinutes(1L)
)
)
for (durationResult in response) {
// The result may be null if no data is available in the time range
val totalSteps = durationResult.result[StepsRecord.COUNT_TOTAL]
}
} catch (e: Exception) {
// Run error handling here
}
}
Punkt
In diesem Fall werden zusammengefasste Daten in Zeiträumen wie einer Woche oder einem Monat in Buckets aufgeteilt. Verwenden Sie aggregateGroupByPeriod, um Daten in Buckets zusammenzufassen. Es akzeptiert ein AggregateGroupByPeriodRequest-Objekt, dem Sie die Messwerttypen, den Zeitraum und Period als Parameter hinzufügen.
Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel für die Aggregation von Schritten in monatlichen Buckets:
suspend fun aggregateStepsIntoMonths(
healthConnectClient: HealthConnectClient,
startTime: LocalDateTime,
endTime: LocalDateTime
) {
try {
val response =
healthConnectClient.aggregateGroupByPeriod(
AggregateGroupByPeriodRequest(
metrics = setOf(StepsRecord.COUNT_TOTAL),
timeRangeFilter = TimeRangeFilter.between(startTime, endTime),
timeRangeSlicer = Period.ofMonths(1)
)
)
for (monthlyResult in response) {
// The result may be null if no data is available in the time range
val totalSteps = monthlyResult.result[StepsRecord.COUNT_TOTAL]
}
} catch (e: Exception) {
// Run error handling here
}
}
Leseeinschränkungen
Standardmäßig können alle Anwendungen Daten aus Health Connect für bis zu 30 Tage vor dem ersten Erteilen einer Berechtigung lesen.
Wenn Sie die Leseberechtigungen über die Standardeinschränkungen hinaus erweitern möchten, fordern Sie die PERMISSION_READ_HEALTH_DATA_HISTORY an.
Andernfalls führt ein Versuch, Datensätze zu lesen, die älter als 30 Tage sind, zu einem Fehler.
Berechtigungsverlauf für eine gelöschte App
Wenn ein Nutzer Ihre App löscht, werden alle Berechtigungen widerrufen, einschließlich der Berechtigung für den Verlauf. Wenn der Nutzer Ihre App neu installiert und die Berechtigung noch einmal erteilt, gelten dieselben Standardeinschränkungen und Ihre App kann Daten aus Health Connect für bis zu 30 Tage vor diesem neuen Datum lesen.
Angenommen, der Nutzer löscht Ihre App am 10. Mai 2023, installiert sie am 15. Mai 2023 neu und erteilt Leseberechtigungen. Das früheste Datum, ab dem Ihre App standardmäßig Daten lesen kann, ist jetzt der 15. April 2023.
Daten aggregieren, die von den vom Nutzer ausgewählten App-Prioritäten betroffen sind
Endnutzer können die Priorität für die Schlaf- und Aktivitäts-Apps festlegen, die sie in Health Connect eingebunden haben. Nur Endnutzer können diese Prioritätslisten ändern. Wenn Sie einen aggregierten Lesevorgang ausführen, werden in der Aggregate API alle doppelten Daten berücksichtigt und nur die Daten der App mit der höchsten Priorität beibehalten. Doppelte Daten können vorhanden sein, wenn der Nutzer mehrere Apps hat, die gleichzeitig dieselben Daten schreiben, z. B. die Anzahl der Schritte oder die zurückgelegte Distanz.
Informationen dazu, wie Nutzer ihre Apps priorisieren können, finden Sie unter Health Connect-Daten verwalten.
Der Nutzer kann Apps hinzufügen oder entfernen und ihre Prioritäten ändern. Ein Nutzer möchte möglicherweise eine App entfernen, die doppelte Daten schreibt, damit die Gesamtdaten auf dem Health Connect-Bildschirm mit den Daten der App übereinstimmen, die er als wichtigste App festgelegt hat. Die Datensummen werden in Echtzeit aktualisiert.
Auch wenn die Aggregate API Daten von Aktivitäts- und Schlaf-Apps berechnet, indem Daten entsprechend den vom Nutzer festgelegten Prioritäten dedupliziert werden, können Sie Ihre eigene Logik erstellen, um die Daten für jede App, die diese Daten schreibt, separat zu berechnen.
Nur die Datentypen „Aktivität“ und „Schlaf“ werden von Health Connect dedupliziert. Die angezeigten Gesamtdaten sind die Werte nach der Deduplizierung durch die Aggregate API. Diese Summen beziehen sich auf den letzten vollständigen Tag, für den Daten zu Schritten und Distanz verfügbar sind. Bei anderen App-Typen werden die Gesamtzahlen aller dieser Apps zusammen in den Gesamtdaten in Health Connect angezeigt.
Lesevorgänge im Hintergrund
Sie können anfordern, dass Ihre Anwendung im Hintergrund ausgeführt wird und Daten aus Health Connect liest. Wenn Sie die Berechtigung Im Hintergrund lesen anfordern, kann der Nutzer Ihrer App Zugriff zum Lesen von Daten im Hintergrund gewähren.
Unterstützte aggregierte Datentypen nach Datensatz
In dieser Tabelle sind alle unterstützten aggregierten Datentypen nach Health Connect-Datensatz aufgeführt.