Google Health API के डेटा टाइप

यहां दी गई टेबल में, डेटा टाइप की पूरी सूची दी गई है. इसमें कई कॉलम दिए गए हैं, ताकि आपको यह समझने में मदद मिल सके कि Google Health API में हर टाइप को कैसे दिखाया जाता है. साथ ही, यह भी बताया गया है कि हर टाइप किस स्कोप के तहत उपलब्ध है.

अहम जानकारी: अगर डेटा टाइप में एक से ज़्यादा शब्द हैं, तो डेटा टाइप आइडेंटिफ़ायर का फ़ॉर्मैट अलग होता है. किसी एंडपॉइंट में, डेटा टाइप का नाम केबाब केस में होना चाहिए. जैसे, body-fat. हालांकि, फ़िल्टर पैरामीटर में डेटा टाइप का नाम, स्नेक केस में होना चाहिए. जैसे, body_fat.

टेबल: Google Health API के डेटा टाइप

डेटा टाइप   dataType   filter पैरामीटर	रिकॉर्ड टाइप	उपलब्ध कार्रवाइयां	दायरा	वेबबुक support	ट्रू ज़ीरो की सुविधा
खर्च की गई ऐक्टिव एनर्जी   active-energy-burned   active_energy_burned	इंटरवल	list, reconcile, rollup, dailyRollup	activity_and_fitness
ऐक्टिव मिनट   active-minutes   active_minutes	इंटरवल	list, reconcile, rollup, dailyRollup	activity_and_fitness
ऐक्टिव ज़ोन मिनट   active-zone-minutes   active_zone_minutes	इंटरवल	list, reconcile, rollup, dailyRollup	activity_and_fitness
गतिविधि का लेवल   activity-level   activity_level	इंटरवल	सूची बनाना, मेल करना	activity_and_fitness
ऊंचाई   altitude   altitude	इंटरवल	list, reconcile, rollup, dailyRollup	activity_and_fitness
ब्लड ग्लूकोज़   blood-glucose   blood_glucose	नमूना	list, get, reconcile, rollup, dailyRollup	health_metrics_and_measurements
बॉडी फ़ैट   body-fat   body_fat	नमूना	list, get, reconcile, rollup, dailyRollup, create, update, batchDelete	health_metrics_and_measurements
हार्ट रेट ज़ोन में बर्न की गई कैलोरी   calories-in-heart-rate-zone   calories_in_heart_rate_zone	इंटरवल	rollup, dailyRollup	activity_and_fitness
शरीर का तापमान   core-body-temperature   core_body_temperature	नमूना	list, get, reconcile, rollup, dailyRollup	health_metrics_and_measurements
धड़कन की दर में रोज़ाना होने वाला उतार-चढ़ाव   daily-heart-rate-variability   daily_heart_rate_variability	हर दिन	सूची बनाना, मेल करना	health_metrics_and_measurements
धड़कन की दर वाले ज़ोन की रोज़ की जानकारी   daily-heart-rate-zones   daily_heart_rate_zones	हर दिन	सूची बनाना, मेल करना	health_metrics_and_measurements
ऑक्सीजन की मात्रा की रोज़ाना की रीडिंग   daily-oxygen-saturation   daily_oxygen_saturation	हर दिन	सूची बनाना, मेल करना	health_metrics_and_measurements
सांस लेने की रोज़ाना की दर   daily-respiratory-rate   daily_respiratory_rate	हर दिन	सूची बनाना, मेल करना	health_metrics_and_measurements
आराम करते समय रोज़ाना की धड़कन की दर   daily-resting-heart-rate   daily_resting_heart_rate	हर दिन	सूची बनाना, मेल करना	health_metrics_and_measurements
नींद के दौरान शरीर के तापमान में रोज़ाना होने वाले बदलाव   daily-sleep-temperature-derivations   daily_sleep_temperature_derivations	हर दिन	सूची बनाना, मेल करना	health_metrics_and_measurements
रोज़ का VO2 मैक्स   daily-vo2-max   daily_vo2_max	हर दिन	सूची बनाना, मेल करना	activity_and_fitness
दूरी   distance   distance	इंटरवल	list, reconcile, rollup, dailyRollup	activity_and_fitness
इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम (ईसीजी)   electrocardiogram   electrocardiogram	सेशन	सूची	ecg
एक्सरसाइज़   exercise   exercise	सेशन	list, get, reconcile, create, update, batchDelete	activity_and_fitness
फ़्लोर   floors   floors	इंटरवल	reconcile, rollup, dailyRollup	activity_and_fitness
खाना   food   food	खाना	सूची, पाएं	पोषण
खाने की चीज़ों के मेज़रमेंट की यूनिट   food-measurement-unit   food_measurement_unit	खाना	सूची, पाएं	पोषण
दिल की धड़कन की दर   heart-rate   heart_rate	नमूना	list, reconcile, rollup, dailyRollup	health_metrics_and_measurements
धड़कन की दर में उतार-चढ़ाव   heart-rate-variability   heart_rate_variability	नमूना	सूची बनाना, मेल करना	health_metrics_and_measurements
ऊंचाई   height   height	नमूना	list, get, reconcile, create, update, batchDelete	health_metrics_and_measurements
हाइड्रेशन का लॉग   hydration-log   hydration_log	सेशन	list, get, reconcile, rollup, dailyRollup, create, update, batchDelete	पोषण
दिल की धड़कन अनियमित होने पर मिलने वाली सूचनाएं   irregular-rhythm-notification   irregular_rhythm_notification	सेशन	सूची	irn
पोषण से जुड़ा डेटा लॉग करें   nutrition-log   nutrition_log	नमूना	list, get, reconcile, rollup, dailyRollup, create, update, batchDelete	पोषण
ऑक्सीजन की मात्रा   oxygen-saturation   oxygen_saturation	नमूना	सूची बनाना, मेल करना	health_metrics_and_measurements
नींद के दौरान सांस लेने की दर की खास जानकारी   respiratory-rate-sleep-summary   respiratory_rate_sleep_summary	नमूना	सूची बनाना, मेल करना	health_metrics_and_measurements
दौड़ने के दौरान का VO2 मैक्स   run-vo2-max   run_vo2_max	नमूना	list, reconcile, rollup, dailyRollup	activity_and_fitness
Sedentary Period   sedentary-period   sedentary_period	इंटरवल	list, reconcile, rollup, dailyRollup	activity_and_fitness
नींद   sleep   sleep	सेशन	list, get, reconcile, create, update, batchDelete	नींद
तरीका   steps   steps	इंटरवल	list, reconcile, rollup, dailyRollup	activity_and_fitness
स्विम लेंथ का डेटा   swim-lengths-data   swim_lengths_data	इंटरवल	list, reconcile, rollup, dailyRollup	activity_and_fitness
धड़कन की दर वाले ज़ोन में बिताया गया समय   time-in-heart-rate-zone   time_in_heart_rate_zone	इंटरवल	list, reconcile, rollup, dailyRollup	activity_and_fitness
कुल कैलोरी   total-calories   total_calories	इंटरवल	rollup, dailyRollup	activity_and_fitness
VO2 Max   vo2-max   vo2_max	नमूना	सूची बनाना, मेल करना	activity_and_fitness
वज़न   weight   weight	नमूना	list, get, reconcile, rollup, dailyRollup, create, update, batchDelete	health_metrics_and_measurements

क्वेरी कंस्ट्रेंट

एपीआई से डेटा पॉइंट, रोलअप या रोज़ के रोलअप के बारे में क्वेरी करते समय, इन बातों का ध्यान रखें:

• फ़िल्टर से जुड़ी ज़रूरी शर्तें: सिर्फ़ पढ़ने के लिए उपलब्ध कुछ डेटा टाइप, जैसे कि total-calories के लिए, ऐसे फ़िल्टर की ज़रूरत होती है जिसमें इंटरवल के शुरू होने का समय बताया गया हो. इसके लिए, फ़िज़िकल या सिविल टाइम का इस्तेमाल किया जाता है.
• क्वेरी रेंज की सीमाएं: calories-in-heart-rate-zone, heart-rate, active-minutes, और total-calories के लिए क्वेरी रेंज की ज़्यादा से ज़्यादा सीमा 14 दिन है. अन्य सभी तरह के डेटा के लिए, क्वेरी की ज़्यादा से ज़्यादा सीमा 90 दिन है.

डेटा की उपलब्धता

उपयोगकर्ता के डेटा में अपडेट सिर्फ़ तब उपलब्ध होते हैं, जब वह गतिविधि ट्रैकर को सिंक करता है या Fitbit मोबाइल या वेब ऐप्लिकेशन में मैन्युअल तरीके से नया डेटा डालता है. Fitbit डिवाइस और Fitbit मोबाइल ऐप्लिकेशन, हर 15 मिनट में अपने-आप सिंक हो सकते हैं. इसके लिए, Fitbit ऐप्लिकेशन का मोबाइल डिवाइस पर खुला होना ज़रूरी है. साथ ही, दोनों के बीच डेटा कनेक्शन चालू होना चाहिए और वे ब्लूटूथ की रेंज में होने चाहिए. अगर उपयोगकर्ता MobileTrack का इस्तेमाल करके गतिविधि ट्रैक कर रहा है, तो ऐप्लिकेशन खुला होने पर MobileTrack हर घंटे सिंक होता है.

पुराने डेटा को क्वेरी करना

Google Health API का एक मुख्य फ़ायदा यह है कि इससे किसी व्यक्ति की परफ़ॉर्मेंस को ट्रैक किया जा सकता है. साथ ही, लंबे समय तक उसकी सेहत से जुड़ी ज़रूरी जानकारी पर नज़र रखी जा सकती है. उपयोगकर्ता के डेटा को तब तक क्वेरी किया जा सकता है, जब तक उसे रिकॉर्ड किया गया है. एपीआई, आपके ऐप्लिकेशन के इस्तेमाल किए जा सकने वाले पुराने डेटा की मात्रा पर कोई सीमा या पाबंदी नहीं लगाता है.

हालांकि, पुराने डेटा के लिए क्वेरी करने पर, अब भी स्टैंडर्ड रेट लिमिट लागू होती हैं. इन सीमाओं के हिसाब से एपीआई कॉल की संख्या कम करने के लिए, Google Health API किसी तारीख की सीमा के हिसाब से डेटा का अनुरोध करने की सुविधा देता है. पेज नंबर डालने और अनुरोध करने की सीमाओं के बारे में यहां दी गई जानकारी पढ़ें:

• हर एंडपॉइंट, हर पेज पर ज़्यादा से ज़्यादा 10,000 डेटा पॉइंट दिखाता है.
• क्वेरी के लिए तारीख की सीमा, हर अनुरोध के लिए 14 से 90 दिनों के बीच होनी चाहिए.

आपके ऐप्लिकेशन को जितने पुराने डेटा की ज़रूरत होती है उसके हिसाब से, पूरे डेटासेट को वापस पाने के लिए, क्रम से कई अनुरोध करने पड़ सकते हैं. इसमें ज़्यादा समय भी लग सकता है. अपने ऐप्लिकेशन के डेटा को सिंक करने की प्रोसेस डिज़ाइन करते समय, इस बात का ध्यान रखें.

तीसरे पक्ष का ऐक्सेस

Fitbit डिवाइस, तीसरे पक्ष के ऐप्लिकेशन या सेवाओं के साथ सीधे तौर पर कम्यूनिकेट नहीं कर सकते. इन डिवाइसों को सिर्फ़ Fitbit मोबाइल ऐप्लिकेशन के साथ कम्यूनिकेट और सिंक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है.

डिवाइस, दिन भर में अपने-आप डेटा सिंक करता है. ऐसा तब होता है, जब Fitbit ऐप्लिकेशन खुला हो. अगर ब्लूटूथ चालू है और ऐप्लिकेशन बैकग्राउंड में चल रहा है, तो हर 15 मिनट में डेटा सिंक होता है. सिंक करने की यह प्रोसेस पूरी होने के बाद, Google Health API के ज़रिए तीसरे पक्ष की सेवाओं के लिए डेटा उपलब्ध हो जाता है.

दूरी के स्टैंडर्ड

एक्सरसाइज़ की दूरी, जैसे कि elevationGainMillimeters को मिलीमीटर में मापा जाता है. ऐसा इन वजहों से किया जाता है:

1. डेटा को सटीक बनाए रखना: मिलीमीटर का इस्तेमाल करने की सबसे अहम वजह यह है कि हम जो डेटा पढ़ते और देते हैं उसमें कोई भी गड़बड़ी न हो. मिलीमीटर जैसी छोटी इकाई का इस्तेमाल करने से, हम मेज़रमेंट को ज़्यादा सटीक तरीके से दिखा पाते हैं.
2. स्टैंडर्ड यूनिट: हमारी सभी सेवाओं में, मिलीमीटर को स्टैंडर्ड यूनिट के तौर पर इस्तेमाल किया जाता है. इससे यह पक्का करने में मदद मिलती है कि एपीआई के अलग-अलग हिस्सों से इंटरैक्ट करने वाले डेवलपर को एक जैसा अनुभव मिले.
3. मेज़रमेंट सिस्टम के साथ काम करता है: मिलीमीटर जैसी बुनियादी इकाई का इस्तेमाल करने से, डेवलपर के लिए किसी भी दूसरी चुनी गई इकाई में बदलना आसान हो जाता है. इससे कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता कि वे मीट्रिक, इंपीरियल या अन्य मेज़रमेंट सिस्टम के साथ काम कर रहे हैं.

दिन की अलग-अलग अवधि

Health API, समय को इस तरह से मैनेज करता है कि उपयोगकर्ता के समय को प्राथमिकता दी जा सके. इससे दिन की अवधि में होने वाले बदलावों को ध्यान में रखा जा सकता है. ये बदलाव, डेलाइट सेविंग टाइम या यात्रा की वजह से होते हैं. हर डेटा पॉइंट को दो तरह से सेव किया जाता है. पहला, यूटीसी टाइमस्टैंप के हिसाब से और दूसरा, इवेंट के समय के हिसाब से यूटीसी ऑफ़सेट के हिसाब से. इससे सिस्टम को ये काम करने की अनुमति मिलती है:

• इवेंट को किसी सटीक फ़िज़िकल इंस्टैंट पर मैप करें.
• उपयोगकर्ता के स्थानीय संदर्भ के हिसाब से समय को सही करें, ताकि उसे एग्रीगेट किया जा सके.

डेलाइट सेविंग टाइम

डेलाइट सेविंग टाइम (डीएसटी) के दौरान, "फ़ॉल बैक" की वजह से सिविल डे 25 घंटे का हो जाता है. इसलिए, उस तारीख के रोलअप में 25 घंटे का डेटा शामिल होगा. "स्प्रिंग फ़ॉरवर्ड" के नतीजे में 23 घंटे का सिविल डे होता है, जिसमें समय वापस स्टैंडर्ड टाइम पर चला जाता है.

यात्रा

अलग-अलग टाइम ज़ोन में यात्रा करने से, एक दिन की अवधि में और भी ज़्यादा अंतर आ सकता है.

टाइम ज़ोन में अंतर को ठीक करने के लिए, dailyRollUp एंडपॉइंट का इस्तेमाल करें. यह उपयोगकर्ता के स्थानीय समय के हिसाब से, डेटा को उस कैलेंडर दिन के हिसाब से अपने-आप एट्रिब्यूट करता है जिस दिन उसे रिकॉर्ड किया गया था. इससे समय क्षेत्र में बदलाव होने के बावजूद, दिन के हिसाब से डेटा को "स्टिच" किया जा सकता है.