Werte der influxDB als Excel ausleiten

[Marc Berg]

@duffy

vergiss mal die _start und _stop Spalten in den Ergebnissen, die sind hier völlig irrelevant. Entscheidend ist die "_time" Spalte. Hier steht der Zeitstempel, zu welchem der Wert aufgezeichnet wurde.

Mit diesem Range solltest du deinen ersten Ausreißer bekommen

|>range (start: 2023-06-14T07:22:00Z, stop: 2023-06-14T07:25:00Z)

Hier fehlt übrigens das "stop:"

[A Former User]

@duffy sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

Habe gerade noch mal den Punkt gesucht und gefunden:

Moin,

zu viele Bilder, da kann man immer so schlecht Kopieren

du musst in die Abfrage mal start: 2023-06-14T07:20:00.000Z und stop: 2023-06-14T07:25:00.000Z eingeben

Z = Zulu Zeit, Greenwich Zeit oder UTC
Für Deutschland kommen dann entweder +1/+2 Stunde(n) draufgerechnet

Nein alles was in der FLUX Abfrage mit // beginnt, ist kommentiert, also wird es ignoriert.

Diese zwei Werte _start und _stop das sind die Werte, die Du durch den eingestellten Abfragezeitraum bekommst

Wenn Du um 12 Uhr Mittags sagst, gib mir die letzten 12 Std., dann bekommst Du die Werte von 00:00 Uhr bis 12:00 Uhr, wenn Du aber das Gleiche um 14 Uhr machst, dann bekommst Du natürlich auch andere Werte, denn 14 - 12 ist 2 Uhr Nachts bis 14 Uhr Mittags.
Daher verändern sich die Werte für _start und _stop. Nur die dritte Spalte _time ist wichtig, denn das ist der Wert, als das Ereignis geschehen ist.

VG
Bernd

[A Former User]

@duffy sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

Der Wert ist vorher nie erschiene, ich glaube das Influx DB will mich in den Wahnsinn treiben

Moin,

das ist nicht die influxDB die zeigt dir nur das, was da drin ist an.

Kannst Du mal die Daten zeigen wie hier im Beispiel

Ich möchte nur mal sehen, ob du vom Value mehrere Sender from im Bucket hast.

Dann schau mal, ob sich da noch mehr von den angeblichen Ausreißern im Bucket verstecken

from(bucket: "iobroker_strom")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "sonoff.0.DVES_8AA766.SENSOR.SML.akt_w")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  //|> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
  //|> yield(name: "mean")
  //|> max(column: "_value")
  |> highestMax(n:10, groupColumns: ["_value"])

VG
Bernd

[Duffy]

@marc-berg

Danke marc-berg für den Hinweis auf die "wichtige" Zeit das schafft schon mal etwas Entspannung in der Verwirrung.
So bin ich auf einen hohen Wert gestoßen.

Gruß Duffy

[Duffy]

@dp20eic

Hallo Bernd,

hier der gewünschte Screenshot.

Danke auch für die Erklärung mit der Zeit. Jetzt weis ich dan Eurer Hilfe welches die entscheidende Zeit ist und warum sich die anderen ändern.

Edit:

from(bucket: "iobroker-data")
|>range (start: 2023-06-14T07:00:00Z, stop: 2023-06-14T08:00:00Z)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Stromzähler")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  //|> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
  //|> yield(name: "mean")
  |> highestMax(n:10, groupColumns: ["_value"])

Hab das mal so eingegeben und es kam das heraus:

0	Stromzähler	value	65396	2023-06-14T07:00:00.000Z	2023-06-14T08:00:00.000Z	2023-06-14T07:23:22.950Z
0	Stromzähler	value	649	2023-06-14T07:00:00.000Z	2023-06-14T08:00:00.000Z	2023-06-14T07:20:02.990Z
0	Stromzähler	value	-70	2023-06-14T07:00:00.000Z	2023-06-14T08:00:00.000Z	2023-06-14T07:00:03.117Z
0	Stromzähler	value	-75	2023-06-14T07:00:00.000Z	2023-06-14T08:00:00.000Z	2023-06-14T07:00:33.017Z
0	Stromzähler	value	-78	2023-06-14T07:00:00.000Z	2023-06-14T08:00:00.000Z	2023-06-14T07:00:13.005Z
0	Stromzähler	value	-79	2023-06-14T07:00:00.000Z	2023-06-14T08:00:00.000Z	2023-06-14T07:00:23.020Z
0	Stromzähler	value	-81	2023-06-14T07:00:00.000Z	2023-06-14T08:00:00.000Z	2023-06-14T07:00:52.997Z
0	Stromzähler	value	-83	2023-06-14T07:00:00.000Z	2023-06-14T08:00:00.000Z	2023-06-14T07:01:22.978Z
0	Stromzähler	value	-123	2023-06-14T07:00:00.000Z	2023-06-14T08:00:00.000Z	2023-06-14T07:22:03.024Z
0	Stromzähler	value	-129	2023-06-14T07:00:00.000Z	2023-06-14T08:00:00.000Z	2023-06-14T07:21:52.986Z

War das so gemeint?

(Allerdings vermisse ich meinen Wert mit 5325,5 der anfänglich gezeigt wurde aber auf den kann ich gut verzichten wenn das der Fehler war, siehe unten)

0	Stromzähler	value	65396	2023-06-14T07:00:00.000Z	2023-06-14T08:00:00.000Z	2023-06-14T07:23:22.950Z

Gruß Duffy

[Marc Berg]

@duffy sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

Allerdings vermisse ich meinen Wert mit 5325,5 der anfänglich gezeigt wurde

Das war kein echter Wert, sondern ein Mittelwert, den du mit "aggregateWindow" + dem Parameter "mean" erzeugt hast.

[Duffy]

@marc-berg

Danke Marc Berg für die Erklärung. Sollte eigentlich nur der jetzige Wert derjenige sein dich ich löschen können müsste.

Gru0 Duffy

[Homoran]

@duffy sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

der jetzige Wert derjenige sein dich ich löschen können müsste.

???

gibt es im Influx-Adapter nicht die Möglichkeit einzelne Werte in der Historie zu bearbeiten oder zu löschen?

[Duffy]

@homoran

Meinem Erkenntnisstand soll das nur über Befehle in der Konsole gehen.
Ach, warum muss das so kompliziert sein
Aber noch bleibe ich dank eurer Hilfe dran

[Marc Berg]

@homoran sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

gibt es im Influx-Adapter nicht die Möglichkeit einzelne Werte in der Historie zu bearbeiten oder zu löschen?

Leider für die InfluxDB 2.x noch nicht. Sollte aber im nächsten Release (latest) drin sein.

[Duffy]

@marc-berg

IIch habe versucht das mit den 5325,5 nachzustellen und habe das mit dem "aggregateWindow" + dem Parameter "mean" deaktiviert und es kommt immenoch die 65396.

from(bucket: "iobroker-data")
 |>range (start: 2023-06-14T07:22:00Z, stop: 2023-06-14T07:25:00Z)
 |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Stromzähler")
 |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
 //|> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
 |> yield(name: "mean")

Gruß Duffy

[Homoran]

@duffy sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

warum muss das so kompliziert sein

ist es das?
influx ist eben nicht ioBroker. Und Datenbankensprachen sind ziemlich komplex, da damit viel abgebildet werden muss.

@duffy sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

Meinem Erkenntnisstand soll das nur über Befehle in der Konsole gehen.

was soll ich damit anfangen?

in dem history Adapter geht das ganz einfach

ich kann mir nicht vorstellen dass es mit dem InfluxDB-Adapter nicht geht. ich nutze allerdings kein Influx.

[Homoran]

@marc-berg sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

@homoran sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

gibt es im Influx-Adapter nicht die Möglichkeit einzelne Werte in der Historie zu bearbeiten oder zu löschen?

Leider für die InfluxDB 2.x noch nicht. Sollte aber im nächsten Release (latest) drin sein.

Danke für diese Info.

[A Former User]

@duffy sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

IIch habe versucht das mit den 5325,5 nachzustellen und habe das mit dem "aggregateWindow" + dem Parameter "mean" deaktiviert und es kommt immenoch die 65396.

Moin,

nach der Erklärung von @Marc-Berg und deinen eigenen Ermittlungen ist das dann der einzige falsche Wert in der Datenbank.

Du hast in deiner Abfrage von oben den Zeitraum range nicht groß genug gewählt, damit hast du nur den einen gefunden, der in der range 14.06.2023 7 Uhr UTC bis 14.06.2023 8 Uhr UTC auftauchte, aber nicht, ob du noch weitere Ausreißen in der Bucket hast
Wenn du die Abfrage von unten nimmst, dann sollten dir evtl. weitere ins Netz gehen.

from(bucket: "iobroker-data")
  |>range (start: 1970-01-01T00:00:00Z, stop: now())    // das nimmt alle Daten aus dem Bucket von 1970 bis zur aktuennen Uhrzeit
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Stromzähler")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> highestMax(n:10, groupColumns: ["_value"])         // mit n:10 werden dir die 10 Höchsten Werte angezeigt
  //|> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
  //|> yield(name: "mean")

Jetzt, weißt du auch, warum ich das aggregate u. yeald kommentiert // habe

Den/die gefundenen Werte kannst du dann einzeln, mittels delete löschen.
Ich würde mir dann nochmal den Datenpunkt, den du in die InfluxDB schreibst, anschauen und dort einen logischen max. Wert eintragen, damit es nicht wieder solche Ausreißer gibt.
Beispiel:

Ich habe da mal einen Wert von 6000 eingetragen, denn mein höchster Wert war ~5200, das hängt natürlich von deinen Werten ab.

VG
Bernd

[Duffy]

@dp20eic

Guten Abend Bernd,

Ich habe deine o.g. Daten einmal in influxDB eingetragen. Es scheint sich um den einzigsten Ausreißer zu handeln. Die restlichen Maximalwerte liegen um die 6700 was ungünstigerweise schon sein kann. Habe den Wert mal auf 7000 gesetzt.
(Sollten da einmal 7100 dürber liegen ist das auch egal)

"Den/die gefundenen Werte kannst du dann einzeln, mittels delete löschen."

da ist es wieder mein Ursprungsproblem, wie mit delete löschen

"influx delete --bucket iobroker-data --start hier_zeitpunktanfang --stop zeitpunktende --predicate '_measurement="Stromzähler"'"

Sorry habe gerade versucht da was rein zu schreiben aber das wird nix da kommen mehr Fragen als Lösungen raus.

0	Stromzähler	value	65396	0	2023-06-15T17:00:25.022Z	2023-06-14T07:23:22.950Z

Wie würde das dann für die Konsole so aussehen?

"influx delete --bucket iobroker-data --start 2023-06-14T07:23:22.950Z --stop 2023-06-14T07:23:22.950Z --predicate '_measurement="Stromzähler"'"

Edit:

Nein, habe es versucht ging nicht.

pi@raspberrypi:~ $ "influx delete --bucket iobroker-data --start 2023-06-14T07:23:22.950Z --stop 2023-06-14T07:23:22.950Z --predicate '_measurement="Stromzähler"'"
-bash: influx delete --bucket iobroker-data --start 2023-06-14T07:23:22.950Z --stop 2023-06-14T07:23:22.950Z --predicate '_measurement=Stromzähler': command not found

VG Duffy

[A Former User]

@duffy sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

Sorry habe gerade versucht da was rein zu schreiben aber das wird nix da kommen mehr Fragen als Lösungen raus.

Moin,

den verstehe ich nicht, löschen kannst Du nur auf der Kommandozeile mit

"influx delete --bucket iobroker-data --start hier_zeitpunktanfang --stop zeitpunktende --predicate '_measurement="Stromzähler"'"

influx delete --bucket iobroker-data --start 2023-06-14T07:22:00.000Z --stop 2023-06-14T07:23:50.000Z --predicate '_measurement="Stromzähler"'

Also nach den von Dir gezeigten und auch von @Marc-Berg bestätigten Zeiten solltest Du das löschen können.

Du betreibst alles auf dem gleichen Rechner?
Was kommt, wenn Du das auf der Kommandozeile eintippst?

which influx

VG
Bernd

[Marc Berg]

@duffy sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

Nein, habe es versucht ging nicht.

Die Anführungsstriche ganz vorn und ganz hinten müssen weg.

[A Former User]

@marc-berg sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

Die Anführungsstriche ganz vorn und hinten müssen weg.

Moin,

guter Hinweis, war mir entgangen.

VG
Bernd

[A Former User]

@duffy sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

pi@raspberrypi:~ $ "influx delete --bucket iobroker-data --start 2023-06-14T07:23:22.950Z --stop 2023-06-14T07:23:22.950Z --predicate '_measurement="Stromzähler"'"

Moin,

das wird, auch wenn Du den Befehl korrekt eingibst, nicht funktionieren, glaube ich, denn Du musst schon einen kleinen Zeitversatz zwischen --start und --stop haben.

Du nimmst, die gleichen Werte, das gibt dann 0 Treffer
--start 2023-06-14T07:23:22.950Z
--stop 2023-06-14T07:23:22.950Z

Nimm mal

influx delete --bucket iobroker-data --start 2023-06-14T07:22:50.000Z --stop 2023-06-14T07:23:50.000Z --predicate '_measurement="Stromzähler"' 

VG
Bernd

[Duffy]

@dp20eic sagte in Werte der influxDB als Excel ausleiten:

which influx

pi@raspberrypi:~ $ which influx
/usr/bin/influx

(Zur Vollständigkeit)

@dp20eic und @Marc-Berg

Hallo ihr Zwei,

das musste ich jetzt doch gerade noch mal versuchen und der Versuch war von Erfolg gekrönt, der Messpunkt ist raus.

influx delete --bucket iobroker-data --start 2023-06-14T07:22:50.000Z --stop 2023-06-14T07:23:50.000Z --predicate '_measurement="Stromzähler"' 

So hat es jetzt geklappt.

Ganz herzlichen Dank für Eure Mühe und Geduld bei der Lösung meines, nun durch euch gelöstes Problem.

Danke und VG Duffy