教你几招快速搞定pi数据库读取，简单又实用的方法分享

说到读取π数据库，可能听起来很高大上，有点让人摸不着头脑，其实呢，我们可以把它理解得简单点，这里说的“π数据库”并不是指一个叫“π”的特定数据库，更像是一个代称，可能指的是像圆周率π一样充满无限可能、或者需要精密计算的数据存储系统，在实际应用中，它往往指的是时序数据库，比如像 PI System（由OSIsoft公司开发，现属于AVEVA），专门用来处理像工厂传感器、设备运行数据这种带时间戳的海量数据，别被这些名词吓到，我们今天就把它当成一个装着带时间标签的数据大宝库，来看看怎么用几招简单的方法把里面的数据“捞”出来。

第一招：找准钥匙孔——认识最常用的连接方式

你想打开宝库的大门，总得先找到钥匙孔对吧？对于PI数据库来说，最常用、最直接的“钥匙”就是它的PI ODBC驱动，你可以把它想象成一个万能翻译器，你的电脑（客户端）和存放数据的PI服务器可能说着不同的“语言”，这个ODBC驱动就在中间当翻译，让你用标准的SQL查询语句（就是那种写起来像英语句子的数据请求）去跟PI数据库对话。

具体怎么做呢？你得联系系统管理员，让他帮你在这个万能翻译器（ODBC数据源管理器）里配置好连接信息，这就像给你一把配好的钥匙，你需要知道服务器地址（叫什么名字）、你的用户名和密码，配置成功后，你就可以在各种支持ODBC的工具里（比如Excel，甚至一些简单的编程脚本）选择这个数据源，然后开始查询了，这是最基础、最通用的一招,几乎所有需要读取PI数据的场景都绕不开它。

第二招：用熟悉的工具上手——Excel直接连

如果你只是想快速查看一些数据，或者做点简单的图表分析，没必要一开始就写复杂的代码，微软的Excel就是一个超级好用的入门工具，它内置了获取外部数据的功能，可以直接连接我们刚才说的那个“万能翻译器”（ODBC数据源）。

操作起来也不难：打开Excel，找到“数据”选项卡，选择“获取数据” -> “从其他源” -> “从ODBC”，在弹出的列表里，找到管理员帮你配置好的那个PI数据源名称，点击确定后，可能会让你输入密码，Excel会让你导航选择具体要哪些数据，PI数据库里的数据通常按“点”（Point）来组织，一个点就代表一个传感器或一个测量值（锅炉温度”、“水泵压力”），你选好关心的那些点，Excel就会把数据给你拉过来，显示在表格里，你还可以设置数据刷新的时间，让表格里的数据定时更新，就像看实时报表一样，这招对于业务人员或者刚开始接触的数据分析师来说,非常直观和友好。

第三招：让操作自动化——脚本的力量

当你需要定期、重复地读取数据，或者要进行更复杂的数据处理时，老是用Excel手动操作就太麻烦了，这时候，就该让脚本上场了，让电脑自动帮你干活，这里推荐使用Python语言，因为它简单易学,有非常强大的数据处理库。

Python里有一个叫pyodbc的库，它就是专门用来通过ODBC连接各种数据库的，当然也包括PI数据库，你先要用pip install pyodbc命令安装这个库，写一段小小的Python脚本,大概长这样：

import pyodbc
# 1. 连接数据库（就像用钥匙开门）
conn = pyodbc.connect('DSN=你的PI数据源名称;UID=用户名;PWD=密码')
# 2. 创建一个“光标”，用来执行查询
cursor = conn.cursor()
# 3. 写下你的SQL查询语句，比如查询过去一小时内某个点的数据
query = """
SELECT time, value 
FROM piarchive..picomp2 
WHERE tag = '你的数据点名称' 
AND time > DATEADD(hh, -1, GETDATE())
"""
# 4. 执行查询
cursor.execute(query)
# 5. 获取所有结果
rows = cursor.fetchall()
# 6. 打印出来看看（或者做其他处理，比如存成文件）
for row in rows:
    print(f"时间: {row.time}, 值: {row.value}")
# 7. 别忘了关门！
conn.close()

这段代码就是一个完整的流程，你只需要把数据源名称、用户名密码和具体的数据点名称替换成你自己的，就能跑了，学会这招，你就能处理更大量的数据，甚至可以结合Python的其他库（如Pandas用于数据分析，Matplotlib用于画图）做出更酷的事情。

第四招：应对特殊需求——PI AF SDK

如果你的需求更进一步，不仅要取原始数据，还想利用PI系统里已经建好的资产模型（比如一台设备由多个传感器组成，它们之间有层级关系），那么可以了解一下PI AF SDK，这个可以理解为一把更高级的“钥匙”,能打开宝库里的密室。

AF SDK提供了各种编程语言（如C#, VB.NET）的接口，让你能用面向对象的方式，直接访问PI AF服务器上的资产模型、分析、事件框架等，你可以直接通过设备名称找到它，然后轻松获取它下面所有关联的传感器数据、计算好的指标等，这招功能强大，但学习曲线会稍微陡峭一些，更适合有一定编程基础、需要做深度集成的开发者，对于大部分常规的取数需求,前面三招已经足够应付了。

几个实用小贴士

再分享几个小经验,能让你少走弯路：

• 权限是前提：在尝试任何方法之前，一定要确认你是否有权限访问PI服务器以及特定的数据点，没有权限，一切方法都是白搭,找你的系统管理员开通权限是第一步。
• 理解数据点：PI数据库里的数据是通过“标签”（Tag）或“点”来标识的，你得知道你要取的那个数据的具体名称是什么，比如是“FIC-101.PV”还是“MTR-202A.Speed”,名字输错了肯定取不到数据。
• 小心时间范围：时序数据最大的特点就是带时间戳，你的查询语句里一定要明确指定你要哪个时间范围内的数据，今天早上9点到10点”，或者“过去24小时”，不指定时间的话，可能会返回海量数据,导致查询慢甚至超时。
• 从简单开始：不要一上来就想写复杂的查询，先尝试用Excel连接，取一两个点的一小段数据，确保通路是正常的，然后再慢慢增加复杂度，比如加时间条件、同时取多个点等。

希望这几招能帮你拨开迷雾，轻松地开始从PI数据库里获取你需要的宝贵数据，工具是为人服务的，从最简单、最直接的方法试起，一步步来,你会发现它并没有想象中那么难。