Israel Gov Api

Israel Government API

Instructions

Step 1: Understand the Data Need

Ask the user:

• What topic? (transportation, health, education, economy, etc.)
• What geography? (national, specific city/region, specific address)
• What time period? (current, historical, time series)
• What format? (raw data, summary statistics, visualization)

Step 2: Search for Datasets

Use the data.gov.il CKAN API to find relevant datasets:

Search by keyword:

GET https://data.gov.il/api/3/action/package_search?q=KEYWORD&rows=10

Search by organization (ministry):

GET https://data.gov.il/api/3/action/package_search?fq=organization:MINISTRY_ID

Common organization IDs:

Step 3: Retrieve and Query Data

Once a dataset is found:

Get dataset details:

GET https://data.gov.il/api/3/action/package_show?id=DATASET_ID

Query tabular data (datastore):

GET https://data.gov.il/api/3/action/datastore_search?resource_id=RESOURCE_ID&limit=100

Filter by field values:

GET https://data.gov.il/api/3/action/datastore_search?resource_id=RESOURCE_ID&filters={"field_name":"value"}&limit=100

Select specific fields and sort:

GET https://data.gov.il/api/3/action/datastore_search?resource_id=RESOURCE_ID&fields=field1,field2&sort=field1 desc&limit=100

Full-text search within a resource:

GET https://data.gov.il/api/3/action/datastore_search?resource_id=RESOURCE_ID&q=search+term&limit=100

Important: The datastore_search_sql endpoint may be disabled on data.gov.il (often returns 403 Forbidden). Use datastore_search with filters, fields, sort, q, limit, and offset parameters instead.

Tips:

• Field names are often in Hebrew -- use datastore_search with limit=1 first to see field names
• Use filters parameter with a JSON object for exact field matching (e.g., filters={"city_code":"5000"})
• Use q parameter for full-text search across all fields
• Large datasets: use limit and offset for pagination
• Date fields may be in various formats -- check dataset documentation

Pagination:

• Page with limit + offset: the response returns _links.next (an offset-based next-page URL) you can follow, or you can increment offset yourself. Deep offset paging still works (large offsets return data, there is no hard cap), but the further you page the slower each request gets.
• data.gov.il's filters does exact matching only, so there is NO _id keyset/cursor paging: filters={"_id":">N"} returns success:false (an invalid query). Use offset paging instead.
• For very large or full-table extractions, download the resource's CSV directly (the resources[].url from package_show) or pass records_format=csv, rather than paging the entire table over the API.
• The response total field is the count of all records in the resource (not in the page), so use it to plan how many pages you need.
• records_format accepts objects (default JSON), lists (positional arrays), csv, or tsv. lists and csv are noticeably faster and cheaper for large pulls; reach for them when streaming or bulk-extracting.

Step 4: Analyze and Present

For the retrieved data: 1. Summarize key findings in plain language 2. Calculate basic statistics if requested (mean, median, trends) 3. Suggest visualizations (bar chart, line graph, map) appropriate to the data 4. Note data freshness (last update date) and any caveats 5. Provide the direct link to the dataset on data.gov.il for reference

Step 5: Cross-Reference (Advanced)

When combining multiple datasets: 1. Identify common keys (city code, date, category code) 2. Use Israeli administrative codes (CBS city codes) for geographic joins 3. Note that field names across datasets may differ -- match by content not name 4. Document data lineage: which datasets contributed to the analysis

Commonly Requested Datasets

Resource IDs below were verified live on 2026-06-16 via datastore_search?resource_id=<id>&limit=1. IDs on data.gov.il do change without notice. Always re-verify before quoting them to a user.

For other domains (GTFS public transport, real-estate transactions, hospital quality, air quality), use package_search to discover the current dataset, then package_show to grab the active resources[].id -- those IDs rotate when datasets are re-published year over year.

Examples

Example 1: Find School Data (full chained workflow)

User says: "I need data about schools in Tel Aviv"

Actions (do not skip the lookup steps -- resource IDs rotate):

1. Discover candidate datasets:

   curl -s "https://data.gov.il/api/3/action/package_search?q=mosdot&rows=5"

2. Inspect the chosen dataset and grab the active resources[].id:

   curl -s "https://data.gov.il/api/3/action/package_show?id=mosdot" \
     | python3 -c "import sys,json; r=json.load(sys.stdin)['result']['resources']; [print(x['id'], x['format'], x.get('name','')) for x in r]"

3. Peek at field names with limit=1:

   curl -s "https://data.gov.il/api/3/action/datastore_search?resource_id=5548fd63-5868-4053-ad81-98caddc5e232&limit=1"

4. The mosdot resource exposes the locality as a NAME field שם ישוב (city name text, e.g. תל אביב - יפו), not a numeric city code. Filter by the city name (or use q= full-text); Hebrew must be percent-encoded:

   # full-text search for Tel Aviv schools (q = "תל אביב", percent-encoded)
   curl -s "https://data.gov.il/api/3/action/datastore_search?resource_id=5548fd63-5868-4053-ad81-98caddc5e232&q=%D7%AA%D7%9C%20%D7%90%D7%91%D7%99%D7%91&limit=100"

The numeric CBS locality code (Tel Aviv-Yafo 5000, Haifa 4000, Jerusalem 3000) is the field סמל_ישוב, but it lives in the CBS localities dataset (resource 5c78e9fa-c2e2-4771-93ff-7f400a12f7ba), not in the mosdot resource. Join by city name when you need the code.

Result: Structured school list for Tel Aviv (count, types, sizes).

Example 2: Analyze Housing Prices

User says: "Show me housing price trends in Haifa"

Actions: 1. package_search?q=nadlan or q=%D7%A2%D7%A1%D7%A7%D7%90%D7%95%D7%AA to find the Tax Authority real-estate transactions dataset. 2. package_show?id=<slug> and grab the most recent year's resource id from resources[]. 3. datastore_search with the Haifa city code filter, sorted by transaction date descending. 4. Group by month, compute median price per square meter, calculate month-over-month percentage change.

Result: Monthly price trend for Haifa with analysis.

Example 3: Municipal Data Comparison

User says: "Compare education spending across Israeli cities"

Actions: 1. package_search?q=%D7%AA%D7%A7%D7%A6%D7%99%D7%91%20%D7%97%D7%99%D7%A0%D7%95%D7%9A (budget + education in Hebrew, percent-encoded). 2. Pick a municipal-budget dataset, package_show to retrieve the active resource id. 3. datastore_search filtered to education-category rows; page with offset (or download the resource CSV) for large resources. 4. Normalize per capita using lamas (CBS) population figures.

Result: Ranked comparison of education spending per student across major Israeli municipalities with data source and year.

Bundled Resources

Scripts

• scripts/query_datagov.py -- Search datasets, inspect resources, and run datastore queries against the data.gov.il CKAN API directly from the command line. Supports subcommands: search, dataset, query, orgs. Run: python scripts/query_datagov.py --help

References

• references/ckan-api-reference.md -- Complete endpoint catalog for the data.gov.il CKAN API including search parameters, datastore query syntax, and common organization IDs. Consult when constructing API calls or debugging query syntax.

Recommended MCP Servers

Pair this skill with an MCP server so your agent can call data.gov.il (or a derived dataset) directly as tools, without scripting HTTP calls.

When this skill walks the user through a query, prefer the dedicated MCP if it's installed; fall back to the raw CKAN API otherwise.

Gotchas

• Israeli government data APIs (data.gov.il) frequently change URLs and endpoint structures without notice. Agents may hardcode endpoints that worked last month but now return 404. Re-verify resource IDs with package_show before quoting them.
• The data.gov.il API returns data with Hebrew column headers by default. Agents may fail to parse responses that contain non-ASCII header names in JSON or CSV output.
• Hebrew filter values and q parameters must be UTF-8 percent-encoded. Raw Hebrew in URLs breaks several HTTP clients (some curl builds, older requests versions, certain proxies). Example: search for "רכב" as q=%D7%A8%D7%9B%D7%91; filter on "חיפה" as filters=%7B%22city%22%3A%22%D7%97%D7%99%D7%A4%D7%94%22%7D.
• Rate limiting on gov.il APIs is strict and undocumented. Agents that make rapid sequential requests will be blocked. Always add delays between API calls.
• A 403 response with body Security Violation is the data.gov.il WAF terminating your session. This is distinct from an auth 403. Recovery: back off exponentially (10s, 30s, 60s), drop any session cookies, and retry with a fresh User-Agent. Do not retry tight-loop, the WAF will extend the block.
• Many government datasets have date fields in DD/MM/YYYY format (Israeli convention), not ISO 8601. Agents may parse "01/02/2026" as February 1st instead of January 2nd.
• Deep offset paging gets progressively slower on large datasets (there is no hard cap, but big offsets are expensive). data.gov.il does NOT support _id keyset paging (filters is exact-match only, so {"_id":">N"} fails with success:false); for full extractions, download the resource CSV instead of paging the whole table.

Reference Links

Troubleshooting

Error: "Dataset not found"

Cause: Search terms too specific or in wrong language Solution: Try broader Hebrew keywords. Government data is primarily in Hebrew.

Error: "Datastore not available"

Cause: Not all resources have the datastore (queryable) API enabled Solution: Download the CSV/Excel resource directly and process locally.

Error: "403 Forbidden" on SQL queries

Cause: The datastore_search_sql endpoint may be disabled by data.gov.il Solution: Use datastore_search with filters, fields, sort, and q parameters instead. For example: datastore_search?resource_id=ID&filters={"city":"Haifa"}&fields=field1,field2&sort=field1 desc&limit=100

Error: "Hebrew field names"

Cause: Most government datasets have Hebrew column names Solution: First query with limit=1 to see all field names, then construct targeted queries.

data.gov.il CKAN API Reference

Base URL

https://data.gov.il/api/3/

Authentication

None required (public API).

Key Endpoints

Dataset Discovery

Resource Access

Search Parameters

• q -- Search query string
• fq -- Filter query (e.g., organization:lamas)
• rows -- Number of results (default 10)
• start -- Offset for pagination
• sort -- Sort field and order

Datastore Query Parameters

• resource_id -- Resource ID (required)
• limit -- Maximum records per page (default 100). There is no hard ceiling, but deep offset paging gets progressively slower.
• offset -- Record offset; the response also returns _links.next for the next page. filters is exact-match only, so there is no _id keyset paging; use offset, or download the resource CSV for full extractions.
• fields -- Comma-separated field names
• filters -- JSON object of field:value pairs
• q -- Full-text search within resource
• sort -- Sort field and order (e.g. sort=_id asc for a stable ordering across offset pages)
• records_format -- One of objects (default), lists, csv, tsv. lists and csv are noticeably faster for large pulls.

Deprecated Endpoints

Common Organization IDs

Verified against organization_show?id=<id> on 2026-06-16. Stale aliases like cbs, mot, moh, moe, ita return 404 and must not be used.

Run curl -s "https://data.gov.il/api/3/action/organization_list" | head -200 to enumerate the canonical IDs; ministry IDs change without notice.

Response Format

All responses return JSON with:

{
  "success": true/false,
  "result": {
    "total": 0,
    "records": [],
    "fields": []
  },
  "error": { ... }
}

The result.total field reports the full record count of the resource (not the page); use it to plan pagination.

Rate Limits

Undocumented and enforced by a WAF. A "Security Violation" / 403 response is distinct from a permissions 403: the WAF terminates the session and discards cookies. Recover by backing off exponentially, dropping any session cookies, and retrying with a fresh User-Agent. Implement reasonable delays (1-2 seconds) for bulk queries.

ממשקי API ממשלתיים - ישראל

הוראות

שלב 1: תבינו מה המשתמש צריך

תשאלו את המשתמש:

• באיזה נושא? (תחבורה, בריאות, חינוך, כלכלה וכו')
• באיזה אזור? (ארצי, עיר או אזור ספציפי, כתובת מסוימת)
• באיזו תקופה? (עכשיו, היסטורי, סדרה לאורך זמן)
• באיזה פורמט? (נתונים גולמיים, סטטיסטיקה מסכמת, ויזואליזציה)

שלב 2: חיפוש datasets

תשתמשו ב-API של data.gov.il (מבוסס CKAN) כדי למצוא datasets רלוונטיים:

חיפוש לפי מילת מפתח:

GET https://data.gov.il/api/3/action/package_search?q=KEYWORD&rows=10

חיפוש לפי ארגון (משרד ממשלתי):

GET https://data.gov.il/api/3/action/package_search?fq=organization:MINISTRY_ID

מזהי ארגונים נפוצים:

שלב 3: שליפה ושאילתה

אחרי שמצאתם את ה-dataset:

קבלת פרטי dataset:

GET https://data.gov.il/api/3/action/package_show?id=DATASET_ID

שאילתה על נתונים טבלאיים (datastore):

GET https://data.gov.il/api/3/action/datastore_search?resource_id=RESOURCE_ID&limit=100

סינון לפי ערכי שדות:

GET https://data.gov.il/api/3/action/datastore_search?resource_id=RESOURCE_ID&filters={"field_name":"value"}&limit=100

בחירת שדות ספציפיים ומיון:

GET https://data.gov.il/api/3/action/datastore_search?resource_id=RESOURCE_ID&fields=field1,field2&sort=field1 desc&limit=100

חיפוש טקסט חופשי במשאב:

GET https://data.gov.il/api/3/action/datastore_search?resource_id=RESOURCE_ID&q=search+term&limit=100

שימו לב: ה-endpoint datastore_search_sql לפעמים מושבת ב-data.gov.il (מחזיר 403 Forbidden). תשתמשו ב-datastore_search עם הפרמטרים filters, fields, sort, q, limit ו-offset במקום.

טיפים:

• שמות השדות בדרך כלל בעברית, תריצו datastore_search עם limit=1 קודם כדי לראות את שמות השדות
• הפרמטר filters מקבל אובייקט JSON להתאמה מדויקת (למשל filters={"city_code":"5000"})
• הפרמטר q לחיפוש טקסט חופשי בכל השדות
• ל-datasets גדולים, תשתמשו ב-limit ו-offset לדפדוף
• שדות תאריך מגיעים בפורמטים שונים, תבדקו את תיעוד ה-dataset

דפדוף (pagination):

• דפדוף offset עמוק נעשה איטי וכבד יותר ככל שמתקדמים ב-datasets גדולים. אין תקרה קשיחה (offset גבוה עדיין מחזיר נתונים), אבל העלות גדלה עם ה-offset.
• דפדפו עם limit + offset: התגובה מחזירה _links.next (כתובת הדף הבא מבוססת offset) שאפשר לעקוב אחריה, או להגדיל offset ידנית. ה-filters של data.gov.il עושה התאמה מדויקת בלבד, ולכן אין keyset/cursor paging על _id: filters={"_id":">N"} מחזיר success:false.
• לשליפות גדולות מאוד או של טבלה שלמה, הורידו את ה-CSV של המשאב ישירות (resources[].url מ-package_show) או השתמשו ב-records_format=csv, במקום לדפדף את כל הטבלה דרך ה-API.
• השדה total בתגובה הוא ספירה של כל הרשומות במשאב (לא רק בדף), השתמשו בו לתכנון מספר הדפים.
• הפרמטר records_format מקבל את הערכים objects (ברירת מחדל), lists (מערכים לפי מיקום), csv ו-tsv. lists ו-csv מהירים וזולים בהרבה לשליפות גדולות, כדאי בסטרימינג או חילוץ בכמויות.

שלב 4: ניתוח והצגה

אחרי שיש לכם את הנתונים: 1. תסכמו את הממצאים העיקריים בשפה פשוטה 2. תחשבו סטטיסטיקות בסיסיות אם צריך (ממוצע, חציון, מגמות) 3. תציעו ויזואליזציות (תרשים עמודות, גרף קווי, מפה) שמתאימות לנתונים 4. תציינו את תאריך העדכון האחרון וכל הסתייגות רלוונטית 5. תספקו קישור ישיר ל-dataset ב-data.gov.il

שלב 5: הצלבת נתונים (מתקדם)

כשמשלבים כמה datasets: 1. תזהו מפתחות משותפים (קוד יישוב, תאריך, קוד קטגוריה) 2. תשתמשו בקודים מנהליים ישראליים (קודי יישוב של הלמ"ס) לחיבור גיאוגרפי 3. שימו לב ששמות שדות בין datasets שונים לא תמיד זהים, תתאימו לפי תוכן ולא לפי שם 4. תתעדו את מקור הנתונים: אילו datasets תרמו לניתוח

datasets נפוצים

מזהי המשאבים שלמטה אומתו ב-16/6/2026 מול ה-API החי דרך datastore_search?resource_id=<id>&limit=1. מזהי משאבים ב-data.gov.il כן משתנים בלי התראה, תאמתו אותם מחדש לפני שאתם מצטטים למשתמש.

לתחומים אחרים (GTFS תחבורה ציבורית, עסקאות נדל"ן, מדדי איכות בתי חולים, איכות אוויר), השתמשו ב-package_search כדי לגלות את ה-dataset הנוכחי, ואז ב-package_show כדי לקבל את resources[].id הפעיל. המזהים האלה מתחלפים כשה-dataset מתעדכן משנה לשנה.

דוגמאות

דוגמה 1: חיפוש נתוני בתי ספר (workflow מלא עם שרשור קריאות)

המשתמש אומר: "אני צריך נתונים על בתי ספר בתל אביב"

פעולות (אל תדלגו על שלבי האיתור, מזהי משאבים מתחלפים):

1. חיפוש datasets רלוונטיים:

   curl -s "https://data.gov.il/api/3/action/package_search?q=mosdot&rows=5"

2. בדיקת ה-dataset שנבחר ושליפת resources[].id הפעיל:

   curl -s "https://data.gov.il/api/3/action/package_show?id=mosdot" \
     | python3 -c "import sys,json; r=json.load(sys.stdin)['result']['resources']; [print(x['id'], x['format'], x.get('name','')) for x in r]"

3. הצצה לשמות שדות עם limit=1:

   curl -s "https://data.gov.il/api/3/action/datastore_search?resource_id=5548fd63-5868-4053-ad81-98caddc5e232&limit=1"

4. משאב המוסדות חושף את היישוב כשדה שם שם ישוב (טקסט שם היישוב, למשל תל אביב - יפו), לא כקוד מספרי. סננו לפי שם היישוב (או השתמשו ב-q= לחיפוש חופשי); עברית חייבת להיות מקודדת ב-percent-encoding:

   # חיפוש חופשי למוסדות בתל אביב (q = "תל אביב", מקודד)
   curl -s "https://data.gov.il/api/3/action/datastore_search?resource_id=5548fd63-5868-4053-ad81-98caddc5e232&q=%D7%AA%D7%9C%20%D7%90%D7%91%D7%99%D7%91&limit=100"

קוד היישוב המספרי של הלמ"ס (תל אביב-יפו 5000, חיפה 4000, ירושלים 3000) הוא השדה סמל_ישוב, אבל הוא נמצא ב-dataset היישובים של הלמ"ס (משאב 5c78e9fa-c2e2-4771-93ff-7f400a12f7ba), לא במשאב המוסדות. בצעו join לפי שם היישוב כשצריך את הקוד.

תוצאה: רשימת בתי ספר מובנית עבור תל אביב (מספר, סוגים, גדלים).

דוגמה 2: ניתוח מחירי דיור

המשתמש אומר: "הראה לי מגמות מחירי דיור בחיפה"

פעולות: 1. package_search?q=nadlan או q=%D7%A2%D7%A1%D7%A7%D7%90%D7%95%D7%AA כדי לאתר את ה-dataset של עסקאות נדל"ן ברשות המסים. 2. package_show?id=<slug> ושליפת מזהה המשאב של השנה העדכנית מתוך resources[]. 3. datastore_search עם סינון לקוד יישוב חיפה, מסודר לפי תאריך עסקה יורד. 4. קיבוץ לפי חודש, חישוב מחיר חציוני למטר רבוע, חישוב אחוז שינוי חודש מול חודש קודם.

תוצאה: מגמת מחירים חודשית לחיפה עם ניתוח.

דוגמה 3: השוואת נתונים מוניציפליים

המשתמש אומר: "תשווי לי הוצאות חינוך בין ערים בישראל"

פעולות: 1. package_search?q=%D7%AA%D7%A7%D7%A6%D7%99%D7%91%20%D7%97%D7%99%D7%A0%D7%95%D7%9A (תקציב + חינוך בעברית, מקודד). 2. בחירת dataset של תקציבים מוניציפליים, package_show כדי לקבל את מזהה המשאב הפעיל. 3. datastore_search עם סינון לשורות בקטגוריית חינוך; דפדוף עם offset (או הורדת ה-CSV של המשאב) למשאבים גדולים. 4. נרמול לנפש בעזרת נתוני אוכלוסיה של lamas (למ"ס).

תוצאה: השוואה מדורגת של הוצאות חינוך לתלמיד בין רשויות מקומיות גדולות, כולל מקור הנתונים והשנה.

משאבים מצורפים

סקריפטים

• scripts/query_datagov.py -- חיפוש datasets, בדיקת משאבים והרצת שאילתות datastore ישירות מול ה-API של data.gov.il (CKAN) משורת הפקודה. תומך בפקודות משנה: search, dataset, query, orgs. להרצה: python scripts/query_datagov.py --help

חומרי עזר

• references/ckan-api-reference.md -- קטלוג מלא של endpoints ל-API של data.gov.il (CKAN) כולל פרמטרי חיפוש, תחביר שאילתות datastore ומזהי ארגונים נפוצים. תסתכלו עליו כשאתם בונים קריאות API או מנסים לדבג תחביר של שאילתה.

MCP servers מומלצים

תצמידו את הסקיל ל-MCP server כדי שהסוכן יוכל לקרוא ל-data.gov.il (או ל-dataset נגזר) ישירות ככלים, בלי לבנות קריאות HTTP ידנית.

כשהסקיל מנחה את המשתמש דרך שאילתה, תעדיפו את ה-MCP הייעודי אם הוא מותקן; אחרת ליפלו ל-CKAN API הגולמי.

מלכודות נפוצות

• ממשקי API ממשלתיים (data.gov.il) משנים תדיר כתובות URL ומבני endpoints בלי התראה. סוכנים לפעמים מקודדים endpoints שעבדו בחודש שעבר אבל עכשיו מחזירים 404. תאמתו מזהי משאבים מחדש עם package_show לפני שאתם מצטטים אותם.
• ה-API של data.gov.il מחזיר נתונים עם כותרות עמודות בעברית כברירת מחדל. סוכנים עלולים להיכשל בפענוח תגובות עם שמות לא-ASCII ב-JSON או CSV.
• ערכי סינון ופרמטרי q בעברית חייבים להיות מקודדים ב-UTF-8 percent-encoding. עברית גולמית ב-URL שוברת כמה לקוחות HTTP (חלק מהגרסאות של curl, גרסאות ישנות של requests, חלק מה-proxies). דוגמה: חיפוש "רכב" כ-q=%D7%A8%D7%9B%D7%91; סינון "חיפה" כ-filters=%7B%22city%22%3A%22%D7%97%D7%99%D7%A4%D7%94%22%7D.
• הגבלת הקצב ב-APIs ממשלתיים מחמירה ולא מתועדת. סוכנים ששולחים בקשות רצופות מהר ייחסמו. תוסיפו השהיות בין קריאות.
• תשובה 403 עם גוף Security Violation היא ה-WAF של data.gov.il שמסיים את ה-session, זה שונה מ-403 של הרשאה. שחזור: backoff אקספוננציאלי (10ש', 30ש', 60ש'), זריקת cookies של session ושליחה מחדש עם User-Agent חדש. אל תנסו שוב בלולאה צמודה, ה-WAF יאריך את החסימה.
• הרבה datasets ממשלתיים שומרים תאריכים בפורמט DD/MM/YYYY (הפורמט הישראלי), לא ISO 8601. סוכנים עלולים לפענח "01/02/2026" כ-1 בפברואר במקום 2 בינואר.
• דפדוף offset עמוק נעשה איטי יותר ב-datasets גדולים (אין תקרה קשיחה, אבל offset גבוה יקר). data.gov.il לא תומך ב-keyset paging על _id (ה-filters עושה התאמה מדויקת בלבד, כך ש-{"_id":">N"} נכשל); לשליפות מלאות, הורידו את ה-CSV של המשאב במקום לדפדף את כל הטבלה.

קישורי עזר

פתרון בעיות

שגיאה: "Dataset not found"

סיבה: מונחי חיפוש ספציפיים מדי או בשפה לא נכונה פתרון: תנסו מילות מפתח רחבות יותר בעברית. רוב הנתונים הממשלתיים הם בעברית.

שגיאה: "Datastore not available"

סיבה: לא לכל המשאבים יש API של datastore מופעל פתרון: תורידו את ה-CSV או Excel ישירות ותעבדו עליו מקומית.

שגיאה: "403 Forbidden" בשאילתות SQL

סיבה: ה-endpoint datastore_search_sql לפעמים מושבת ב-data.gov.il פתרון: תשתמשו ב-datastore_search עם filters, fields, sort ו-q במקום. לדוגמה: datastore_search?resource_id=ID&filters={"city":"Haifa"}&fields=field1,field2&sort=field1 desc&limit=100

שגיאה: "Hebrew field names"

סיבה: רוב ה-datasets הממשלתיים משתמשים בשמות עמודות בעברית פתרון: תריצו שאילתה ראשונה עם limit=1 כדי לראות את כל שמות השדות, ואז תבנו שאילתות ממוקדות.