Mit Verlaufsdaten arbeiten

Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Mit der History API kann Ihre App Bulk-Vorgänge im Fitnessspeicher ausführen: Lesen, Einfügen, Aktualisieren und Löschen von bisherigen Gesundheits- und Wellnessdaten. Mit der History API können Sie Folgendes tun:

  • Gesundheits- und Wellnessdaten lesen, die mit anderen Apps eingefügt oder aufgezeichnet wurden.
  • Importiere Batchdaten in Google Fit.
  • Daten in Google Fit aktualisieren.
  • Löschen Sie Verlaufsdaten, die Ihre App zuvor gespeichert hat.

Verwenden Sie die Sessions API, um Daten mit Sitzungsmetadaten einzufügen.

Daten lesen

In den folgenden Abschnitten wird das Lesen verschiedener Arten von aggregierten Daten beschrieben.

Detaillierte und aggregierte Daten lesen

Erstellen Sie eine DataReadRequest-Instanz, um Verlaufsdaten zu lesen.

Kotlin

// Read the data that's been collected throughout the past week.
val endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault())
val startTime = endTime.minusWeeks(1)
Log.i(TAG, "Range Start: $startTime")
Log.i(TAG, "Range End: $endTime")

val readRequest =
    DataReadRequest.Builder()
        // The data request can specify multiple data types to return,
        // effectively combining multiple data queries into one call.
        // This example demonstrates aggregating only one data type.
        .aggregate(DataType.AGGREGATE_STEP_COUNT_DELTA)
        // Analogous to a "Group By" in SQL, defines how data should be
        // aggregated.
        // bucketByTime allows for a time span, whereas bucketBySession allows
        // bucketing by <a href="/fit/android/using-sessions">sessions</a>.
        .bucketByTime(1, TimeUnit.DAYS)
        .setTimeRange(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .build()

Java

// Read the data that's been collected throughout the past week.
ZonedDateTime endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault());
ZonedDateTime startTime = endTime.minusWeeks(1);
Log.i(TAG, "Range Start: $startTime");
Log.i(TAG, "Range End: $endTime");

DataReadRequest readRequest = new DataReadRequest.Builder()
        // The data request can specify multiple data types to return,
        // effectively combining multiple data queries into one call.
        // This example demonstrates aggregating only one data type.
        .aggregate(DataType.AGGREGATE_STEP_COUNT_DELTA)
        // Analogous to a "Group By" in SQL, defines how data should be
        // aggregated.
        // bucketByTime allows for a time span, while bucketBySession allows
        // bucketing by sessions.
        .bucketByTime(1, TimeUnit.DAYS)
        .setTimeRange(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .build();

Im vorherigen Beispiel werden zusammengefasste Datenpunkte verwendet, wobei jeder DataPoint die Anzahl der Schritte darstellt, die an einem Tag zurückgelegt wurden. Für diesen speziellen Anwendungsfall haben aggregierte Datenpunkte zwei Vorteile:

  • Ihre App und der Fitnessshop tauschen kleinere Datenmengen aus.
  • Die App muss die Daten nicht manuell aggregieren.

Aggregierte Daten für mehrere Aktivitätstypen

Ihre App kann mithilfe von Datenanfragen viele verschiedene Datentypen abrufen. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie eine DataReadRequest erstellen, um die verbrannten Kalorien für jede Aktivität innerhalb des angegebenen Zeitraums zu erhalten. Die daraus resultierenden Daten entsprechen den in der Google Fit App gemeldeten Kalorien pro Aktivität. Für jede Aktivität wird ein eigener Eimer mit Kaloriendaten abgerufen.

Kotlin

val readRequest = DataReadRequest.Builder()
    .aggregate(DataType.AGGREGATE_CALORIES_EXPENDED)
    .bucketByActivityType(1, TimeUnit.SECONDS)
    .setTimeRange(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
    .build()

Java

DataReadRequest readRequest = new DataReadRequest.Builder()
        .aggregate(DataType.AGGREGATE_CALORIES_EXPENDED)
        .bucketByActivityType(1, TimeUnit.SECONDS)
        .setTimeRange(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .build();

Nachdem Sie eine DataReadRequest-Instanz erstellt haben, können Sie die Methode HistoryClient.readData() verwenden, um Verlaufsdaten asynchron zu lesen.

Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie die DataPoint-Instanzen aus einem DataSet abrufen:

Kotlin

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
    .readData(readRequest)
    .addOnSuccessListener { response ->
        // The aggregate query puts datasets into buckets, so flatten into a
        // single list of datasets
        for (dataSet in response.buckets.flatMap { it.dataSets }) {
            dumpDataSet(dataSet)
        }
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        Log.w(TAG,"There was an error reading data from Google Fit", e)
    }

fun dumpDataSet(dataSet: DataSet) {
    Log.i(TAG, "Data returned for Data type: ${dataSet.dataType.name}")
    for (dp in dataSet.dataPoints) {
        Log.i(TAG,"Data point:")
        Log.i(TAG,"\tType: ${dp.dataType.name}")
        Log.i(TAG,"\tStart: ${dp.getStartTimeString()}")
        Log.i(TAG,"\tEnd: ${dp.getEndTimeString()}")
        for (field in dp.dataType.fields) {
            Log.i(TAG,"\tField: ${field.name.toString()} Value: ${dp.getValue(field)}")
        }
    }
}

fun DataPoint.getStartTimeString() = Instant.ofEpochSecond(this.getStartTime(TimeUnit.SECONDS))
    .atZone(ZoneId.systemDefault())
    .toLocalDateTime().toString()

fun DataPoint.getEndTimeString() = Instant.ofEpochSecond(this.getEndTime(TimeUnit.SECONDS))
    .atZone(ZoneId.systemDefault())
    .toLocalDateTime().toString()

Java

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
        .readData(readRequest)
        .addOnSuccessListener (response -> {
            // The aggregate query puts datasets into buckets, so convert to a
            // single list of datasets
            for (Bucket bucket : response.getBuckets()) {
                for (DataSet dataSet : bucket.getDataSets()) {
                    dumpDataSet(dataSet);
                }
            }
        })
        .addOnFailureListener(e ->
            Log.w(TAG, "There was an error reading data from Google Fit", e));

}

private void dumpDataSet(DataSet dataSet) {
    Log.i(TAG, "Data returned for Data type: ${dataSet.dataType.name}");
    for (DataPoint dp : dataSet.getDataPoints()) {
        Log.i(TAG,"Data point:");
        Log.i(TAG,"\tType: ${dp.dataType.name}");
        Log.i(TAG,"\tStart: ${dp.getStartTimeString()}");
        Log.i(TAG,"\tEnd: ${dp.getEndTimeString()}");
        for (Field field : dp.getDataType().getFields()) {
            Log.i(TAG,"\tField: ${field.name.toString()} Value: ${dp.getValue(field)}");
        }
    }
}


private String getStartTimeString() {
    return Instant.ofEpochSecond(this.getStartTime(TimeUnit.SECONDS))
        .atZone(ZoneId.systemDefault())
        .toLocalDateTime().toString();
}

private String getEndTimeString() {
    return Instant.ofEpochSecond(this.getEndTime(TimeUnit.SECONDS))
            .atZone(ZoneId.systemDefault())
            .toLocalDateTime().toString();
}

Tagesgesamtdaten lesen

Google Fit bietet außerdem einfachen Zugriff auf die Tagessumme eines angegebenen Datentyps. Mit der Methode HistoryClient.readDailyTotal() können Sie den Datentyp abrufen, den Sie ab Mitternacht des aktuellen Tages in der aktuellen Zeitzone des Geräts angegeben haben. Übergeben Sie beispielsweise den Datentyp TYPE_STEP_COUNT_DELTA an diese Methode, um die täglichen Gesamtschritte abzurufen. Sie können einen sofortigen Datentyp mit einer aggregierten täglichen Summe übergeben. Weitere Informationen zu den unterstützten Datentypen finden Sie unter DataType.getAggregateType.

Google Fit erfordert keine Autorisierung, TYPE_STEP_COUNT_DELTA-Updates über die Methode HistoryClient.readDailyTotal() zu abonnieren, wenn diese Methode über das Standardkonto aufgerufen wird und keine Bereiche angegeben sind. Das kann nützlich sein, wenn du Schrittdaten für Bereiche benötigst, in denen das Berechtigungsfeld nicht angezeigt werden kann, z. B. auf Wear OS-Zifferblättern.

Nutzer bevorzugen eine einheitliche Schrittzahl in der Google Fit App, anderen Apps und auf Wear OS-Zifferblättern, da sie eine konsistente und zuverlässige Nutzung ermöglichen. Damit die Schrittanzahl konsistent bleibt, kannst du auf der Google Fit-Plattform Schritte von der App oder dem Zifferblatt aus abonnieren und die Anzahl dann in onExitAmbient() aktualisieren. Weitere Informationen zur Verwendung dieser Daten auf einem Zifferblatt findest du unter Zusatzfunktionen für Zifferblätter und in der Android WatchFace-Beispielanwendung.

Daten einfügen

Erstellen Sie zum Einfügen von Verlaufsdaten zuerst eine DataSet-Instanz:

Kotlin

// Declare that the data being inserted was collected during the past hour.
val endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault())
val startTime = endTime.minusHours(1)

// Create a data source
val dataSource = DataSource.Builder()
    .setAppPackageName(this)
    .setDataType(DataType.TYPE_STEP_COUNT_DELTA)
    .setStreamName("$TAG - step count")
    .setType(DataSource.TYPE_RAW)
    .build()

// For each data point, specify a start time, end time, and the
// data value -- in this case, 950 new steps.
val stepCountDelta = 950
val dataPoint =
    DataPoint.builder(dataSource)
        .setField(Field.FIELD_STEPS, stepCountDelta)
        .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .build()

val dataSet = DataSet.builder(dataSource)
    .add(dataPoint)
    .build()

Java

// Declare that the data being inserted was collected during the past hour.
ZonedDateTime endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault());
ZonedDateTime startTime = endTime.minusHours(1);

// Create a data source
DataSource dataSource = new DataSource.Builder()
        .setAppPackageName(this)
        .setDataType(DataType.TYPE_STEP_COUNT_DELTA)
        .setStreamName("$TAG - step count")
        .setType(DataSource.TYPE_RAW)
        .build();

// For each data point, specify a start time, end time, and the
// data value -- in this case, 950 new steps.
int stepCountDelta = 950;
DataPoint dataPoint = DataPoint.builder(dataSource)
        .setField(Field.FIELD_STEPS, stepCountDelta)
        .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .build();

DataSet dataSet = DataSet.builder(dataSource)
        .add(dataPoint)
        .build();

Nachdem Sie eine DataSet-Instanz erstellt haben, verwenden Sie die Methode HistoryClient.insertData, um diese Verlaufsdaten asynchron hinzuzufügen.

Kotlin

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
    .insertData(dataSet)
    .addOnSuccessListener {
        Log.i(TAG, "DataSet added successfully!")
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        Log.w(TAG, "There was an error adding the DataSet", e)
    }

Java

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
        .insertData(dataSet)
        .addOnSuccessListener (unused ->
                Log.i(TAG, "DataSet added successfully!"))
        .addOnFailureListener(e ->
                Log.w(TAG, "There was an error adding the DataSet", e));
}

In Konflikt stehende Datenpunkte verwalten

Jeder DataPoint in der DataSet Ihrer App muss einen startTime und einen endTime haben, der ein eindeutiges Intervall innerhalb dieses DataSet definiert, ohne Überschneidungen zwischen DataPoint-Instanzen.

Wenn die Anwendung versucht, eine neue DataPoint einzufügen, die mit einer vorhandenen DataPoint-Instanz in Konflikt steht, wird die neue DataPoint verworfen. Verwenden Sie zum Einfügen eines neuen DataPoint, das sich möglicherweise mit vorhandenen Datenpunkten überschneidet, die unter Daten aktualisieren beschriebene Methode HistoryClient.updateData.

Ein Datenpunkt kann nicht eingefügt werden, wenn sich seine Dauer mit vorhandenen Datenpunkten überschneidet

Abbildung 1. So verarbeitet die Methode insertData() neue Datenpunkte, die mit einem vorhandenen DataPoint in Konflikt stehen.

Daten aktualisieren

Mit Google Fit kann deine App frühere Gesundheits- und Wellnessdaten aktualisieren, die sie zuvor eingefügt hat. Verwenden Sie die Methode HistoryApi.insertData, um Verlaufsdaten für eine neue DataSet oder neue DataPoint-Instanzen hinzuzufügen, die nicht mit vorhandenen Datenpunkten in Konflikt stehen.

Verwenden Sie die Methode HistoryClient.updateData, um Verlaufsdaten zu aktualisieren. Mit dieser Methode werden alle vorhandenen DataPoint-Instanzen gelöscht, die sich mit DataPoint-Instanzen überschneiden, die mit dieser Methode hinzugefügt wurden.

Erstellen Sie zuerst eine DataSet-Instanz, um historische Gesundheits- und Wellnessdaten zu aktualisieren:

Kotlin

// Declare that the historical data was collected during the past 50 minutes.
val endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault())
val startTime = endTime.minusMinutes(50)

// Create a data source
val dataSource  = DataSource.Builder()
    .setAppPackageName(this)
    .setDataType(DataType.TYPE_STEP_COUNT_DELTA)
    .setStreamName("$TAG - step count")
    .setType(DataSource.TYPE_RAW)
    .build()

// Create a data set
// For each data point, specify a start time, end time, and the
// data value -- in this case, 1000 new steps.
val stepCountDelta = 1000

val dataPoint = DataPoint.builder(dataSource)
    .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
    .setField(Field.FIELD_STEPS, stepCountDelta)
    .build()

val dataSet = DataSet.builder(dataSource)
    .add(dataPoint)
    .build()

Java

// Declare that the historical data was collected during the past 50 minutes.
ZonedDateTime endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault());
ZonedDateTime startTime = endTime.minusMinutes(50);

// Create a data source
DataSource dataSource = new DataSource.Builder()
        .setAppPackageName(this)
        .setDataType(DataType.TYPE_STEP_COUNT_DELTA)
        .setStreamName("$TAG - step count")
        .setType(DataSource.TYPE_RAW)
        .build();

// Create a data set
// For each data point, specify a start time, end time, and the
// data value -- in this case, 1000 new steps.
int stepCountDelta = 1000;

DataPoint dataPoint = DataPoint.builder(dataSource)
        .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .setField(Field.FIELD_STEPS, stepCountDelta)
        .build();

DataSet dataSet = DataSet.builder(dataSource)
        .add(dataPoint)
        .build();

Erstellen Sie dann mit DataUpdateRequest.Builder() eine neue Datenaktualisierungsanfrage und verwenden Sie die Methode HistoryClient.updateData, um die Anfrage zu stellen:

Kotlin

val request = DataUpdateRequest.Builder()
    .setDataSet(dataSet)
    .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
    .build()

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
    .updateData(request)
    .addOnSuccessListener {
        Log.i(TAG, "DataSet updated successfully!")
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        Log.w(TAG, "There was an error updating the DataSet", e)
    }

Java

DataUpdateRequest request = new DataUpdateRequest.Builder()
        .setDataSet(dataSet)
        .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .build();

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
        .updateData(request)
        .addOnSuccessListener(unused ->
                Log.i(TAG, "DataSet updated successfully!"))
        .addOnFailureListener(e ->
                Log.w(TAG, "There was an error updating the DataSet", e));

Daten löschen

Mit Google Fit kann deine App frühere Gesundheits- und Fitnessdaten löschen.

Verwenden Sie zum Löschen von Verlaufsdaten die Methode HistoryClient.deleteData:

Kotlin

// Declare that this code deletes step count information that was collected
// throughout the past day.
val endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault())
val startTime = endTime.minusDays(1)

// Create a delete request object, providing a data type and a time interval
val request = DataDeleteRequest.Builder()
    .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
    .addDataType(DataType.TYPE_STEP_COUNT_DELTA)
    .build()

// Invoke the History API with the HistoryClient object and delete request, and
// then specify a callback that will check the result.
Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
    .deleteData(request)
    .addOnSuccessListener {
        Log.i(TAG, "Data deleted successfully!")
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        Log.w(TAG, "There was an error with the deletion request", e)
    }

Java

// Declare that this code deletes step count information that was collected
// throughout the past day.
ZonedDateTime endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault());
ZonedDateTime startTime = endTime.minusDays(1);

// Create a delete request object, providing a data type and a time interval
DataDeleteRequest request = new DataDeleteRequest.Builder()
        .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .addDataType(DataType.TYPE_STEP_COUNT_DELTA)
        .build();

// Invoke the History API with the HistoryClient object and delete request, and
// then specify a callback that will check the result.
Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
        .deleteData(request)
        .addOnSuccessListener (unused ->
                Log.i(TAG, "Data deleted successfully!"))
        .addOnFailureListener(e ->
        Log.w(TAG, "There was an error with the deletion request", e));

Anwendungen können Daten aus bestimmten Sitzungen oder alle Daten löschen. Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenz zu DataDeleteRequest.

Für Datenaktualisierungen registrieren

Ihre Anwendung kann Sensor-Rohdaten in Echtzeit lesen, wenn sie sich bei SensorsClient registriert.

Bei anderen Datentypen, die seltener vorkommen und manuell gezählt werden, kann sich deine App registrieren, damit sie Aktualisierungen erhält, wenn diese Messungen in die Google Fit-Datenbank eingefügt werden. Beispiele für diese Datentypen sind Größe, Gewicht und Workouts wie Gewichtheben. Weitere Informationen finden Sie in der vollständigen Liste der unterstützten Datentypen. Mit HistoryClient.registerDataUpdateListener können Sie sich für Updates registrieren.

Mit dem folgenden Code-Snippet wird eine App benachrichtigt, wenn der Nutzer einen neuen Wert für seine Gewichtung eingibt:

Kotlin

val intent = Intent(this, MyDataUpdateService::class.java)
val pendingIntent = PendingIntent.getService(this, 0, intent, PendingIntent.FLAG_UPDATE_CURRENT)

val request = DataUpdateListenerRegistrationRequest.Builder()
    .setDataType(DataType.TYPE_WEIGHT)
    .setPendingIntent(pendingIntent)
    .build()

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
    .registerDataUpdateListener(request)
    .addOnSuccessListener {
        Log.i(TAG, "DataUpdateListener registered")
    }

Java

Intent intent = new Intent(this, MyDataUpdateService.class);
PendingIntent pendingIntent = PendingIntent.getService(this, 0, intent, PendingIntent.FLAG_UPDATE_CURRENT)

DataUpdateListenerRegistrationRequest request = new DataUpdateListenerRegistrationRequest.Builder()
        .setDataType(DataType.TYPE_WEIGHT)
        .setPendingIntent(pendingIntent)
        .build();

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
        .registerDataUpdateListener(request)
        .addOnSuccessListener(unused ->
                Log.i(TAG, "DataUpdateListener registered"));

Ein IntentService kann verwendet werden, um Benachrichtigungen über Updates zu erhalten:

Kotlin

class MyDataUpdateService : IntentService("MyDataUpdateService") {
    override fun onHandleIntent(intent: Intent?) {
        val update = DataUpdateNotification.getDataUpdateNotification(intent)
        // Show the time interval over which the data points were collected.
        // To extract specific data values, in this case the user's weight,
        // use DataReadRequest.
        update?.apply {
            val start = getUpdateStartTime(TimeUnit.MILLISECONDS)
            val end = getUpdateEndTime(TimeUnit.MILLISECONDS)

            Log.i(TAG, "Data Update start: $start end: $end DataType: ${dataType.name}")
        }
    }
}

Java

public class MyDataUpdateService extends IntentService {

    public MyDataUpdateService(String name) {
        super("MyDataUpdateService");
    }

    @Override
    protected void onHandleIntent(@Nullable Intent intent) {
        if (intent != null) {
            DataUpdateNotification update = DataUpdateNotification.getDataUpdateNotification(intent);

            // Show the time interval over which the data points
            // were collected.
            // To extract specific data values, in this case the user's weight,
            // use DataReadRequest.
            if (update != null) {
                long start = update.getUpdateStartTime(TimeUnit.MILLISECONDS);
                long end = update.getUpdateEndTime(TimeUnit.MILLISECONDS);
            }

            Log.i(TAG, "Data Update start: $start end: $end DataType: ${dataType.name}");
        }
    }
}

IntentService muss in der Datei AndroidManifest.xml deklariert werden.