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@endurance sagte in Grafana, Graph zeigt Wert an, obwohl Wert 0:

hat leider nichts gebracht:

Das Problem entsteht, da offensichtlich in diesem Zeitraum keine (neuen) Daten geschrieben werden und der letzte Mittelwert grafisch fortgeführt wird, bis wieder ein Datensatz vorhanden ist.

Du könntest hinter der Zeile von @wolfi913 noch

|> fill(value: 0)

ergänzen. Das führt dazu, dass in diesen Zeiträumen, in denen keine Daten vorhanden sind, eine 0 aufgefüllt wird. Das könnte je nach Daten aber zu anderen Verzerrungen führen.

Die beste Lösung wäre wohl, dass Du das regelmäßige Schreiben einer "0" in die DB während dieser Zeiten erzwingst.
Alternativ könntest Du auch die Zeile mit "aggregateWindow" komplett weglassen. Das könnte aber wiederum bei sehr vielen Daten zu Performanceproblemen führen.

@martinp sagte in Grafana update von 10.x auf 11.0 per apt full-upgrade:

Grafana ist ja definitiv installiert ....

Auf meinem System nicht. Deswegen auch die passende Eintragung.

Und grafana ist halt auch nicht grafana-enterprise 🙂
Die Pakete tragen ja nicht ohne Grund verschiedene Bezeichnungen.

Danke! Blockly geht schon mal.

@icegixxe
So wären die Einstellungen bei den Overrides für das Stacking. Bei mir funktioniert das einwandfrei.
Screenshot 2024-06-18 173743.png

@homoran vielen Dank,

ich sitze nämlich an einem ähnlichen Problem.

Habe einen PV Speicher und möchte die täglichen min und Max Werte gerne in einer Visualisierung anzeigen lassen.

Aber egal ob ich nun 24h oder 1d anzeigen lasse, er zeigt es nicht korrekt an und zeigt die Werte an, die bei der Abfrage 24h her sind.

Ich möchte ungern, eine weitere Messung für diesen Zweck abspeichern müssen.

@agrippinenser sagte in Grafana > transparenter Hintergrund:

Feinstaub: dieses > HmIP-SFD

ja! (als Bausatz)

@agrippinenser sagte in Grafana > transparenter Hintergrund:

Wetter: HmIP-SWO-B oder sogar HmIP-SWO-PR ?

weder noch! Sondern eine 12 Jahre alte HomeMatic Wetterstation.

Problem gefunden:
In den sogenanntem Label des Alerts müssen Variablen eingetragen werden: zb. Router = Asus
Diese Variablen müssen dann in den Benachrichtigungsrichtlinien unter "New nested policy" ebenfalls eingetragen werden.

Unbenannt1.jpg
Unbenannt.jpg

Trotzdem herzlichen Dank!

@domm

Also ich hab jetzt noch zweimal drübergelesen, aber ich hab immernoch nicht wirklich verstanden wo dein Problem liegt.
Vielleicht solltest du mal ein Bild vom Grafana Dashboard zeigen und was du genau machen möchtest.

Wenn du schreibst du hast alle DP vorliegen und schreibst diese auch in die InfluxDB, dann mußt du die doch nur noch abfragen, bzw eine vorhandene Abfrage anpassen.
Dann in Grafana das Dashboard aufrufen und eine neue Visualisierung hinzufügen.

@andi_grafa sagte in Grafana, Summierung der letzten Tageswerte:

Wie du schon richtig selbst festgestellt hast, summierst du stumpf ALLE Werte. Stattdessen willst du ja nur den jeweilig letzten Wert des Tages nehmen und den im Monat summieren. Das bedeutet, dass du noch ein zusätzliches "aggregateWindow" benötigt, mit dem du den Tages"letzt"wert ermittelst. Versuchs mal so:

import "timezone" import "date" option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin") from(bucket: "iobroker") |> range(start: date.truncate(t: date.add(d: -6mo, to: today()), unit: 1mo), stop: date.truncate(t: today(), unit: 1mo)) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Regen heute") |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value") |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, createEmpty: true, timeSrc: "_start") |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, createEmpty: true, timeSrc: "_start")

@meister-mopper Danke 👍

@crunchip vielen dank, das hätte ich nie gefunden.

@mere13 sagte in Tagesverbrauch - Ich komm nicht drauf:

|> aggregateWindow(every: 24h, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)

Würde stattdessen mal every: 1d testen. Sonst werden wahrscheinlich immer nur 24 Stunden genommen und die Tagesgrenze ignoriert.

Ich würde vor dem aggregateWindow die Differenz bilden und dann sum aller Differenzen anwenden.

import "timezone" option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin") from(bucket: "homebucket") |> range(start: -10d) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "mystrom energy since boot - WLAN" and r["_field"] == "value") |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"]) |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, timeSrc: "_start", createEmpty: false) |> map(fn: (r) => ({r with _value: r._value / 3600.0})) |> yield(name: "last")

siehe hier: https://forum.iobroker.net/post/1166370

@udbruegg
Ich hab es !
Entschuldigt diese halbgare Aktion. Ich war echt etwas in Panik, weil ich da echt schon einige Tage Arbeit drin habe.
Es war das einfache einloggen. Ich hatte nur was mit den Passwörtern "damals" nicht eindeutig dokumentiert und war nun total auf dem irrem Holzweg.
Sorry...
Ist mir echt etwas peinlich, dass ich bei so einer einfachen Sache, so panisch in die falsche Richtung gerannt bin.

Danke für die Unterstützung, da bei dem Datenpunkt keine ständigen Daten kommen, geht das so. Hab bei einem anderen, der ständig die Wertewechsel, da geht das so nicht. Daher erst mal Dankeschön, hier war es genau das richtig, was Ihr mir gesagt habt.

@luckyheiko

c3f6fee3-33b6-432b-95d3-cd097e8949ef-image.png

Fertig! Naja, der grobe Entwurf.
Wichtig ist, dass die Werte mit >Influx1.8 vorliegen. mit folgender Syntax kannst du die Daten umbiegen:

from(bucket: "Solar")
|> range(start: 12h, stop: 36h)
|> timeShift (duration: -48h)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "pvforecast.0.plants.westseiteEigen.power")
|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
|> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
|> yield(name: "mean")

Das wäre der Befehl für die Werte morgen (Graue Linie)

from(bucket: "Solar")
|> range(start: -12h, stop: 12h)
|> timeShift (duration: -24h)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "pvforecast.0.plants.westseiteEigen.power")
|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
|> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
|> yield(name: "mean")

Das wäre der Befehl für die Werte heute (Farbige Fläche)

Die nervöse Linie ist der aktuelle Ertrag der PV Anlaga

@fk757 hier mal ein Dashboard zum einfügen in Grafana, deinen Datenpunkt Gesamt musst du entsprechend einfügen.

Spoiler

{ "__inputs": [ { "name": "DS_INFLUXDB", "label": "InfluxDB", "description": "", "type": "datasource", "pluginId": "influxdb", "pluginName": "InfluxDB" } ], "__elements": {}, "__requires": [ { "type": "panel", "id": "bargauge", "name": "Bar gauge", "version": "" }, { "type": "panel", "id": "gauge", "name": "Gauge", "version": "" }, { "type": "grafana", "id": "grafana", "name": "Grafana", "version": "10.0.3" }, { "type": "datasource", "id": "influxdb", "name": "InfluxDB", "version": "1.0.0" }, { "type": "panel", "id": "stat", "name": "Stat", "version": "" }, { "type": "panel", "id": "table", "name": "Table", "version": "" }, { "type": "panel", "id": "timeseries", "name": "Time series", "version": "" } ], "annotations": { "list": [ { "builtIn": 1, "datasource": { "type": "grafana", "uid": "-- Grafana --" }, "enable": true, "hide": true, "iconColor": "rgba(0, 211, 255, 1)", "name": "Annotations & Alerts", "target": { "limit": 100, "matchAny": false, "tags": [], "type": "dashboard" }, "type": "dashboard" } ] }, "description": "Wasserverbrauch", "editable": true, "fiscalYearStartMonth": 0, "graphTooltip": 0, "id": null, "links": [ { "asDropdown": true, "icon": "external link", "includeVars": true, "keepTime": true, "tags": [ "Hausenergie" ], "targetBlank": false, "title": "Hausenergie", "tooltip": "", "type": "dashboards", "url": "" } ], "liveNow": false, "panels": [ { "datasource": { "type": "influxdb", "uid": "${DS_INFLUXDB}" }, "fieldConfig": { "defaults": { "custom": { "align": "right", "cellOptions": { "type": "auto" }, "filterable": false, "inspect": false }, "decimals": 3, "mappings": [], "thresholds": { "mode": "absolute", "steps": [ { "color": "blue", "value": null }, { "color": "super-light-orange", "value": 0.1 }, { "color": "light-orange", "value": 0.2 }, { "color": "semi-dark-orange", "value": 0.4 }, { "color": "dark-red", "value": 0.8 } ] }, "unit": "m3" }, "overrides": [ { "matcher": { "id": "byName", "options": "Verbrauch" }, "properties": [ { "id": "custom.cellOptions", "value": { "mode": "gradient", "type": "gauge" } }, { "id": "custom.width", "value": 200 } ] }, { "matcher": { "id": "byName", "options": "Time" }, "properties": [ { "id": "unit", "value": "time:D.M.Y" }, { "id": "displayName", "value": "Tag" } ] } ] }, "gridPos": { "h": 29, "w": 5, "x": 0, "y": 0 }, "id": 4, "options": { "cellHeight": "sm", "footer": { "countRows": false, "fields": "", "reducer": [ "sum" ], "show": false }, "showHeader": true, "sortBy": [] }, "pluginVersion": "10.0.3", "targets": [ { "alias": "Verbrauch", "datasource": { "type": "influxdb", "uid": "${DS_INFLUXDB}" }, "groupBy": [ { "params": [ "1d" ], "type": "time" }, { "params": [ "previous" ], "type": "fill" } ], "measurement": "wiffi-wz.0.root.10_1_30_10.w_counter_3", "orderByTime": "ASC", "policy": "default", "refId": "A", "resultFormat": "time_series", "select": [ [ { "params": [ "value" ], "type": "field" }, { "params": [], "type": "last" }, { "params": [], "type": "difference" } ] ], 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"field" }, { "params": [], "type": "mean" } ] ], "tags": [] }, { "alias": "Mi", "datasource": { "type": "influxdb", "uid": "${DS_INFLUXDB}" }, "groupBy": [ { "params": [ "$__interval" ], "type": "time" }, { "params": [ "null" ], "type": "fill" } ], "measurement": "sourceanalytix.0.wiffi-wz__0__root__10_1_30_10__w_counter_3.currentYear.consumed.currentWeek.03_Wednesday", "orderByTime": "ASC", "policy": "default", "refId": "C", "resultFormat": "time_series", "select": [ [ { "params": [ "value" ], "type": "field" }, { "params": [], "type": "mean" } ] ], "tags": [] }, { "alias": "Do", "datasource": { "type": "influxdb", "uid": "${DS_INFLUXDB}" }, "groupBy": [ { "params": [ "$__interval" ], "type": "time" }, { "params": [ "null" ], "type": "fill" } ], "measurement": "sourceanalytix.0.wiffi-wz__0__root__10_1_30_10__w_counter_3.currentYear.consumed.currentWeek.04_Thursday", "orderByTime": "ASC", "policy": "default", "refId": "D", "resultFormat": "time_series", "select": [ [ { "params": [ "value" ], "type": "field" }, { "params": [], "type": "mean" } ] ], "tags": [] }, { "alias": "Fr", "datasource": { "type": "influxdb", "uid": "${DS_INFLUXDB}" }, "groupBy": [ { "params": [ "$__interval" ], "type": "time" }, { "params": [ "null" ], "type": "fill" } ], "measurement": "sourceanalytix.0.wiffi-wz__0__root__10_1_30_10__w_counter_3.currentYear.consumed.currentWeek.05_Friday", "orderByTime": "ASC", "policy": "default", "refId": "E", "resultFormat": "time_series", "select": [ [ { "params": [ "value" ], "type": "field" }, { "params": [], "type": "mean" } ] ], "tags": [] }, { "alias": "Sa", "datasource": { "type": "influxdb", "uid": "${DS_INFLUXDB}" }, "groupBy": [ { "params": [ "$__interval" ], "type": "time" }, { "params": [ "null" ], "type": "fill" } ], "measurement": "sourceanalytix.0.wiffi-wz__0__root__10_1_30_10__w_counter_3.currentYear.consumed.currentWeek.06_Saturday", "orderByTime": "ASC", "policy": "default", "refId": "F", "resultFormat": "time_series", "select": [ [ { 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@marc-berg said in Grafana: täglichen Solar-Ertrag summieren:

timeSrc: "_start"

Super!! Das war die Lösung.