Es sollte beachtet werden, dass nur die letzte Version jeder statistischen Beobachtung im System verfügbar ist. Wenn eine statistische Beobachtung aktualisiert wird, geht der vorherige Wert der Beobachtung verloren und kann nicht zurückgegeben werden.
Abhängig von der Anfrage kann eine Datenabfrage zu einer (möglicherweise sehr) großen Antwort führen, in welchem Fall Daten asynchron geliefert werden. Für weitere Informationen lesen Sie bitte die Seite 'API - Anfangen' für den Abschnitt über ASYNC-Endpunkt
Dies ist die SDMX 2.1-REST-Anforderung für Daten:
https://<api_base_uri>/sdmx/2.1/<resource>/<flowRef>/<key>/<parameters> |
woher
Parameter | Beschreibung |
api_base_uri | |
resource | Folgende Ressource wird unterstützt: data |
flowRef | Der Bezeichner der Datenflussreferenz. |
Wahlweise | Beschreibung |
key | Der Schlüssel in der Abfrage besteht aus einer durch Punkt ('.') Getrennten Liste von dimensionsgefilterten Werten. |
Parameter | Mehrere Parameter können mit einem '&' Zeichen kombiniert werden. |
Format | |
Daten werden pünktlich gefiltert | |
Datenfilterung bei ersten N und letzten N Beobachtungen | |
Einzelheiten | |
Kompression |
SDMX 2.1 Endpunkt - REST - SDMX-ML 2.1 Generische Daten
Abrufen von Daten im generischen SDMX-ML-Datenformat mithilfe von REST aus dem SDMX 2.1-Endpunkt.
Beispiel |
Normalerweise gibt es in jeder SDMX-REST-Datenabfrage einen Parameter dimensionAtObservation, der einen dieser beiden Werte haben kann:
TIME_PERIOD: Dies liefert eine Zeitreihenansicht der Daten, d. H. Schwenkbare (Querschnitts-) Daten.
AllDimensions: Dies liefert eine "flache" Ansicht der Daten ohne Gruppierungen.
Diese API setzt jedoch dimensionAtObservation automatisch auf TIME_PERIOD. Wenn es dann erforderlich ist, die Daten in einem flachen Format zu erhalten, sollte das in der API verfügbare SDMX-CSV-Format verwendet werden.
SDMX 2.1-Endpunkt - REST - SDMX-ML 2.1 Strukturspezifische Daten
Das strukturspezifische Schema ist die bevorzugte Option für die Verarbeitung großer Datenmengen.
Abrufen von Daten im strukturspezifischen SDMX-ML-Format mithilfe von REST aus dem SDMX 2.1-Endpunkt.
Beispiel |
Normalerweise gibt es in jeder SDMX-REST-Datenabfrage einen Parameter dimensionAtObservation, der einen dieser beiden Werte haben kann:
TIME_PERIOD: Dies liefert eine Zeitreihenansicht der Daten, d. H. Schwenkbare (Querschnitts-) Daten.
AllDimensions: Dies liefert eine "flache" Ansicht der Daten ohne Gruppierungen.
Diese API setzt jedoch dimensionAtObservation automatisch auf TIME_PERIOD. Wenn es dann erforderlich ist, die Daten in einem flachen Format zu erhalten, sollte das in der API verfügbare SDMX-CSV-Format verwendet werden.
SDMX 2.1-Endpunkt - REST - SDMX-CSV-Daten
In SDMX-CSV enthält die Antwort die Daten, die in einem flachen Format angezeigt werden. Es enthält Codes und keine Beschriftungen für Dimensionspositionen. Die Codes entsprechenden Codes können aufgelöst werden, indem die Datenfluss- oder Datenstrukturdefinition mit Referenzauflösung angefordert wird.
Abrufen von Daten im SDMX-CSV-Format mithilfe von REST vom SDMX 2.1-Endpunkt.
SDMX 2.1-Endpunkt - REST - JSON-Stat-Daten
In JSON-stat enthält die Antwort Beschriftungen und keine Codes für Dimensionspositionen
Beim Anfordern des JSON-stat-Formats für Daten muss die Sprache angegeben werden
Abrufen von Daten im JSON-Stat-Format in Englisch mithilfe von REST aus dem SDMX 2.1-Endpunkt.
Beispiel |
SDMX 2.1-Endpunkt - REST - TSV-Daten
In TSV enthält die Antwort Codes und keine Beschriftungen für Dimensionspositionen. Die Codes entsprechenden Codes können aufgelöst werden, indem die Datenfluss- oder Datenstrukturdefinition mit Referenzauflösung angefordert wird.
Abrufen von Daten im TSV-Format mithilfe von REST vom SDMX 2.1-Endpunkt.