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    • Monatsrückblick - April 2025

    Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?

    This topic has been deleted. Only users with topic management privileges can see it.
    • D
      Dieter_P @Marc Berg last edited by

      @marc-berg said in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

      @dieter_p

      Das ist seltsam, zeig nochmal die ganze Query.

      Gleiches auch hier mit dem "union":

      Query:

      import "timezone"
      import "date"
      option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
      tagesverbrauch=from(bucket: "iobroker")
        |> range(start: v.timeRangeStart, stop: date.truncate(t:-1s, unit:1d))
        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrTag")
        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
        |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false, createEmpty: false, timeSrc="_start")
      
      live=from(bucket: "iobroker")
        |> range(start: date.truncate(t:-1s, unit:1d))
        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Heizöl.Zaehlerstandverbrauch")
        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
        |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
        |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
        |> yield(name: "last")
       
       union(tables: [tagesverbrauch, live])
      
      1 Reply Last reply Reply Quote 0
      • D
        Dieter_P @Marc Berg last edited by

        @marc-berg said in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

        @dieter_p sagte in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

        Seh ich das richtig, dass im Moment der ergänzte "union" teil bei mir noch nichts zurück liefert?

        Die Zeile muss weg

        |> yield(name: "last")
        

        ok, gleiche Ausgabe:

        {
          "request": {
            "url": "api/ds/query?ds_type=influxdb&requestId=Q124",
            "method": "POST",
            "data": {
              "queries": [
                {
                  "datasource": {
                    "type": "influxdb",
                    "uid": "fe97a43e-a484-468d-ba5f-dff87870a54a"
                  },
                  "query": "import \"timezone\"\r\nimport \"date\"\r\noption location = timezone.location(name: \"Europe/Berlin\")\r\ntagesverbrauch=from(bucket: \"iobroker\")\r\n  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: date.truncate(t:-1s, unit:1d))\r\n  |> filter(fn: (r) => r[\"_measurement\"] == \"OelVerbrTag\")\r\n  |> filter(fn: (r) => r[\"_field\"] == \"value\")\r\n  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)\r\n\r\nlive=from(bucket: \"iobroker\")\r\n  |> range(start: date.truncate(t:-1s, unit:1d))\r\n  |> filter(fn: (r) => r[\"_measurement\"] == \"0_userdata.0.Heizöl.Zaehlerstandverbrauch\")\r\n  |> filter(fn: (r) => r[\"_field\"] == \"value\")\r\n  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)\r\n  |> difference(nonNegative: true, columns: [\"_value\"])\r\n \r\n union(tables: [tagesverbrauch, live])",
                  "refId": "A",
                  "datasourceId": 1,
                  "intervalMs": 3600000,
                  "maxDataPoints": 848
                }
              ],
              "from": "1701385200000",
              "to": "1704063599999"
            },
            "hideFromInspector": false
          },
          "response": {
            "results": {
              "A": {
                "status": 200,
                "frames": [
                  {
                    "schema": {
                      "name": "OelVerbrTag",
                      "refId": "A",
                      "meta": {
                        "typeVersion": [
                          0,
                          0
                        ],
                        "executedQueryString": "import \"timezone\"\r\nimport \"date\"\r\noption location = timezone.location(name: \"Europe/Berlin\")\r\ntagesverbrauch=from(bucket: \"iobroker\")\r\n  |> range(start: 2023-11-30T23:00:00Z, stop: date.truncate(t:-1s, unit:1d))\r\n  |> filter(fn: (r) => r[\"_measurement\"] == \"OelVerbrTag\")\r\n  |> filter(fn: (r) => r[\"_field\"] == \"value\")\r\n  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)\r\n\r\nlive=from(bucket: \"iobroker\")\r\n  |> range(start: date.truncate(t:-1s, unit:1d))\r\n  |> filter(fn: (r) => r[\"_measurement\"] == \"0_userdata.0.Heizöl.Zaehlerstandverbrauch\")\r\n  |> filter(fn: (r) => r[\"_field\"] == \"value\")\r\n  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)\r\n  |> difference(nonNegative: true, columns: [\"_value\"])\r\n \r\n union(tables: [tagesverbrauch, live])"
                      },
                      "fields": [
                        {
                          "name": "Time",
                          "type": "time",
                          "typeInfo": {
                            "frame": "time.Time",
                            "nullable": true
                          }
                        },
                        {
                          "name": "value",
                          "type": "number",
                          "typeInfo": {
                            "frame": "float64",
                            "nullable": true
                          },
                          "labels": {}
                        }
                      ]
                    },
                    "data": {
                      "values": [
                        [
                          1701471600000,
                          1701558000000,
                          1701644400000,
                          1701730800000,
                          1701817200000,
                          1701903600000,
                          1701990000000,
                          1702076400000,
                          1702162800000,
                          1702249200000,
                          1702335600000,
                          1702422000000,
                          1702508400000,
                          1702594800000,
                          1702681200000,
                          1702767600000,
                          1702854000000,
                          1702940400000,
                          1703026800000,
                          1703113200000,
                          1703199600000,
                          1703286000000,
                          1703372400000
                        ],
                        [
                          11.24,
                          11.55,
                          11.55,
                          10.42,
                          8.27,
                          8.29,
                          9.52,
                          8.1,
                          7.29,
                          6.5,
                          5.79,
                          5.87,
                          5.42,
                          6.28,
                          6.19,
                          6.12,
                          6.59,
                          6.64,
                          5.46,
                          6.26,
                          5.19,
                          6.07,
                          6.08
                        ]
                      ]
                    }
                  }
                ],
                "refId": "A"
              }
            }
          }
        }
        
        Marc Berg 1 Reply Last reply Reply Quote 0
        • Marc Berg
          Marc Berg Most Active @Dieter_P last edited by Marc Berg

          @dieter_p

          Schwierig, so ohne Quelldaten. Was liefert

          from(bucket: "iobroker")
          
            |> range(start: date.truncate(t:-1s, unit:1d))
            |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Heizöl.Zaehlerstandverbrauch")
            |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
            |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
            |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
          

          Edit: und sehe ich das richtig? In "0_userdata.0.Heizöl.Zaehlerstandverbrauch" stehen keine Verbräuche, sondern Stände?

          D 2 Replies Last reply Reply Quote 0
          • D
            Dieter_P @Marc Berg last edited by Dieter_P

            Edit: und sehe ich das richtig? In "0_userdata.0.Heizöl.Zaehlerstandverbrauch" stehen keine Verbräuche, sondern Stände?

            Ja, richtig. In der Version die bei mir zuviel Performance kostet, hatte ich die Zählerstände so abgefragt:

            from(bucket: "iobroker")
              |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
              |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Heizöl.Zaehlerstandverbrauch")
              |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
              |> aggregateWindow(every: 1d , fn: last, timeSrc: "_start")
              |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
              |> yield(name: "last")
            

            Das möchten wir ja übers "union" nur für den aktuellen Tag ergänzen, richtig?

            1 Reply Last reply Reply Quote 0
            • D
              Dieter_P @Marc Berg last edited by Dieter_P

              @marc-berg

              aaah, Fortschritt 🙂

              798915ae-49fa-4c71-8265-a89f9897124e-grafik.png

              mit:

              import "timezone"
              import "date"
              option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
              tagesverbrauch=from(bucket: "iobroker")
                |> range(start: v.timeRangeStart, stop: date.truncate(t:-1d, unit:1d))
                |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrTag")
                |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
              
              live=from(bucket: "iobroker")
                |> range(start: date.truncate(t:-1d, unit:1d))
                |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Heizöl.Zaehlerstandverbrauch")
                |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, createEmpty: false)
                |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
              

              somit bleibt noch das Thema warum er den Tagesverbrauch auf der Zeitachse verschiebt. Wird jetzt ja besonders deutlich da es 2 Werte für den 24.12. gibt und nur der grüne ist richtig. Alle gelben sind um einen Tag verschoben.

              Marc Berg 2 Replies Last reply Reply Quote 0
              • Marc Berg
                Marc Berg Most Active @Dieter_P last edited by

                @dieter_p sagte in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

                somit bleibt noch das Thema warum er den Tagesverbrauch auf der Zeitachse verschiebt. Wird jetzt ja besonders deutlich da es 2 Werte für den 24.12. gibt und nur der grüne ist richtig. Alle gelben sind um einen Tag verschoben.

                Das kriegen wir auch noch hin. Zeig mal einen Screenshot von den unveränderten / unaggregierten Daten im InfluxDB Data Explorer.

                D 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                • Marc Berg
                  Marc Berg Most Active @Dieter_P last edited by

                  @dieter_p

                  Ach, jetzt hab ich's. Ich habe dir eine falsche Syntax gegeben

                  falsch:

                  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false, timeSrc="_start")
                  

                  richtig:

                  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false, timeSrc: "_start")
                  
                  D 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                  • D
                    Dieter_P @Marc Berg last edited by

                    Das kriegen wir auch noch hin. Zeig mal einen Screenshot von den unveränderten / unaggregierten Daten im InfluxDB Data Explorer.

                    Sowas?
                    30cac1b8-3f01-4293-8a1a-856f97915599-grafik.png

                    Marc Berg 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                    • D
                      Dieter_P @Marc Berg last edited by

                      @marc-berg said in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

                      @dieter_p

                      Ach, jetzt hab ich's. Ich habe dir eine falsche Syntax gegeben

                      falsch:

                      |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false, timeSrc="_start")
                      

                      richtig:

                      |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false, timeSrc: "_start")
                      

                      Danke, es wird besser:

                      7f5222a8-9b76-4e4f-8384-059329854fe2-grafik.png

                      mit:

                      import "timezone"
                      import "date"
                      option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
                      tagesverbrauch=from(bucket: "iobroker")
                        |> range(start: v.timeRangeStart, stop: date.truncate(t:-1d, unit:1d))
                        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrTag")
                        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                        |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false, timeSrc: "_start") 
                      
                      live=from(bucket: "iobroker")
                        |> range(start: date.truncate(t:-1d, unit:1d))
                        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Heizöl.Zaehlerstandverbrauch")
                        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                        |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, createEmpty: false, timeSrc:"_start")
                        |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                       
                       union(tables: [tagesverbrauch, live])
                      
                      Marc Berg 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                      • Marc Berg
                        Marc Berg Most Active @Dieter_P last edited by Marc Berg

                        @dieter_p sagte in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

                        Das kriegen wir auch noch hin. Zeig mal einen Screenshot von den unveränderten / unaggregierten Daten im InfluxDB Data Explorer.

                        Sowas?
                        30cac1b8-3f01-4293-8a1a-856f97915599-grafik.png

                        Ich dachte, die Daten hätten den Zeitstempel 23:59 Uhr (local Time)?

                        Ist das hier der Verbrauch vom 02.12 oder 01.12.?

                        f28e487a-a8fe-4bd3-bc9b-a3ac3c4e9c33-grafik.png

                        D 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                        • Marc Berg
                          Marc Berg Most Active @Dieter_P last edited by Marc Berg

                          @dieter_p

                          Okay, wenn ich mir das ansehe, dann wird der Verbrauch des Vortages offensichtlich irgendwann am Folgetag ermittelt. Vor diesem Hintergrund müsste dann "timeSrc: "_start" wieder raus. Und ein "group" ans Ende. Dann sollte es passen.

                          import "timezone"
                          import "date"
                          option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
                          
                          tagesverbrauch=from(bucket: "iobroker")
                            |> range(start: v.timeRangeStart, stop: date.truncate(t:-1d, unit:1d))
                            |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrTag")
                            |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                            |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false) 
                          
                          live=from(bucket: "iobroker")
                            |> range(start: date.truncate(t:-1d, unit:1d))
                            |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Heizöl.Zaehlerstandverbrauch")
                            |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                            |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, createEmpty: false)
                            |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                          
                           union(tables: [tagesverbrauch, live])
                            |>group()
                          
                          D 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                          • D
                            Dieter_P @Marc Berg last edited by Dieter_P

                            @marc-berg said in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

                            @dieter_p sagte in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

                            Das kriegen wir auch noch hin. Zeig mal einen Screenshot von den unveränderten / unaggregierten Daten im InfluxDB Data Explorer.

                            Sowas?
                            30cac1b8-3f01-4293-8a1a-856f97915599-grafik.png

                            Ich dachte, die Daten hätten den Zeitstempel 23:59 Uhr (local Time)?

                            Ist das hier der Verbrauch vom 02.12 oder 01.12.?

                            f28e487a-a8fe-4bd3-bc9b-a3ac3c4e9c33-grafik.png

                            ah, stimmt. Die Tagesverbräuche werden um 23:59h berechnet und in die DB geschrieben. Der Zeitstempel wird aber übernommen vom letzten Zählerstand. Wenn die Heizung in Nachtabsenkung geht kann der letzte Zählerstand in der DB (Eintrag nur bei Änderung) schon ein paar Stunden alt sein.
                            Könnte man ändern, aber solange es alles an einem Tag ist....

                            die 11,55 sind vom 2.12.
                            d3bbeae6-3b30-4d38-88ad-536c3f6c66cc-grafik.png

                            Was mich bei den Raw Data "wundert". Ich habe 1.12-24.12. im explorer selektiert. Der erste Wert in der Tabelle ist 11,55.
                            Hier fehlt aber 11,24L für den 1.12.
                            Hakt das irgendwo zwischen UTC und lokaler Zeit?

                            Edit: Selektiere ich im Data Explorer vom 30.11.-24.11. erscheint als erster Wert der Tagesverbrauch vom 1.12. mit 11,24L
                            05e20302-7200-4577-b34f-5b0226d9e7fa-grafik.png

                            1 Reply Last reply Reply Quote 0
                            • D
                              Dieter_P @Marc Berg last edited by

                              @marc-berg said in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

                              @dieter_p

                              Okay, wenn ich mir das ansehe, dann wird der Verbrauch des Vortages offensichtlich irgendwann am Folgetag ermittelt. Vor diesem Hintergrund müsste dann "timeSrc: "_start" wieder raus. Und ein "group" ans Ende. Dann sollte es passen.

                              import "timezone"
                              import "date"
                              option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
                              
                              tagesverbrauch=from(bucket: "iobroker")
                                |> range(start: v.timeRangeStart, stop: date.truncate(t:-1d, unit:1d))
                                |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrTag")
                                |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                                |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false) 
                              
                              live=from(bucket: "iobroker")
                                |> range(start: date.truncate(t:-1d, unit:1d))
                                |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Heizöl.Zaehlerstandverbrauch")
                                |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                                |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, createEmpty: false)
                                |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                              
                               union(tables: [tagesverbrauch, live])
                                |>group()
                              

                              Leider gar keine Ausgabe "Configured x field not found"
                              Hab auch keine Idee was gemeint ist. Ist x field der tagesverbrauch von tables: [tagesverbrauch, live]?

                              1 Reply Last reply Reply Quote 0
                              • Marc Berg
                                Marc Berg Most Active last edited by

                                @dieter_p sagte in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

                                Leider gar keine Ausgabe "Configured x field not found"

                                Dann hast du wahrscheinlich die neue Query in ein Grafana Panel reinkopiert, in dem vorher ein Override oder eine andere Option definiert war, die noch den alten Spaltennamen enthält.

                                Also entweder in Grafana diese Stelle suchen oder ein neues Panel anlegen.

                                D 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                                • D
                                  Dieter_P @Marc Berg last edited by

                                  Dann hast du wahrscheinlich die neue Query in ein Grafana Panel reinkopiert, in dem vorher ein Override oder eine andere Option definiert war, die noch den alten Spaltennamen enthält.

                                  Danke!
                                  Ja, hab in einem Panel getest und ein Neues zeigt dies:

                                  b59e8b3c-4680-415e-9374-5b722d577523-grafik.png

                                  Es besteht noch ein Fehler. 11.2L ist vom 01.12 und die X-Achse entsprechend verschoben. Der "letzte" Tagesverbrauch vom 24.12. (5,64L) wird dann nicht gezeigt.

                                  Marc Berg 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                                  • Marc Berg
                                    Marc Berg Most Active @Dieter_P last edited by Marc Berg

                                    @dieter_p

                                    Du hattest weiter oben aus "-1s" --> "-1d" gemacht, das hatte ich nicht gemerkt und übernommen, ist jetzt wieder korrigiert. Und mit einem zusätzlichen "truncate" wird es jetzt auch zum Start sauber an der Tagesgrenze ausgerichtet:

                                    import "timezone"
                                    import "date"
                                    option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
                                    
                                    tagesverbrauch=from(bucket: "iobroker")
                                      |> range(start:date.truncate(t:v.timeRangeStart, unit:1d), stop: date.truncate(t:-1s, unit:1d))
                                      |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrTag")
                                      |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                                      |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false) 
                                     
                                    live=from(bucket: "iobroker")
                                      |> range(start: date.truncate(t:-1s, unit:1d))
                                      |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Heizöl.Zaehlerstandverbrauch")
                                      |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                                      |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, createEmpty: false)
                                      |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                                     
                                     union(tables: [tagesverbrauch, live])
                                      |>group()
                                    
                                    D 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                                    • D
                                      Dieter_P @Marc Berg last edited by Dieter_P

                                      @marc-berg
                                      Sorry, seh das Problem bei mir einfach nicht. Etliche mal im neuen Panel probiert und Zeitachse passt bei mir nicht und der "union" fehlt. In Grafana die Zeit steht auf "This month".

                                      c8893c0a-acfb-438f-9981-63e955797c35-grafik.png

                                      Marc Berg 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                                      • Marc Berg
                                        Marc Berg Most Active @Dieter_P last edited by Marc Berg

                                        @dieter_p

                                        Zeig bitte mal die Daten vom 24.12. und von heute im Data Explorer ohne aggregate. Wenn man die Quelldaten nicht hat, ist es schwer zu testen.

                                        D 1 Reply Last reply Reply Quote 1
                                        • D
                                          Dieter_P @Marc Berg last edited by

                                          @marc-berg

                                          Tagesverbrauch:
                                          0d50f964-785f-41ce-a5d3-77d671abe64f-grafik.png

                                          Zählerstände (Auszug):
                                          3939fbba-2de3-4b1c-bc49-6a4321c728a3-grafik.png

                                          Marc Berg 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                                          • Marc Berg
                                            Marc Berg Most Active @Dieter_P last edited by

                                            @dieter_p sagte in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

                                            Tagesverbrauch:

                                            Nochmal zum Verständnis, wahrscheinlich habe ich das noch nicht geschnallt: die 5.64 Liter vom 24.12. 09:38 UTC, ist das die Summenberechnung von gestern für den 23.12. oder die Berechnung von heute für den 24.12., wobei um 09:38 (UTC) der letzte Verbrauch vorlag?

                                            D 1 Reply Last reply Reply Quote 0
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