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    Grafana Werte zur gleichen Zeit

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

      @marc-berg said in Grafana Werte zur gleichen Zeit:

      Welche InfluxDB-Query liegt der Grafana Anzeige zugrunde?

      from(bucket: "iobroker")
        |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.PV.TageszählerWR2")
        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
      
      from(bucket: "iobroker")
        |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.PV.Tageszähler")
        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
      
      Marc Berg 1 Reply Last reply Reply Quote 0
      • Marc Berg
        Marc Berg Most Active @Endurance last edited by Marc Berg

        @endurance

        Da fehlt die

        aggregateWindow (...)
        

        Zeile. Damit kannst du die Datensätze auf die exakt gleiche Zeit "zwingen".

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

          @marc-berg
          Danke, was gehört zwischen die Klammern?

          mickemup 1 Reply Last reply Reply Quote 0
          • mickemup
            mickemup @Endurance last edited by

            @endurance

            Wie oft und wann schreibst du deine Daten in Influx?

            mit folgendem Code wird der letzte Wert vom Tag genommen, der Timestamp aber auf Beginn des Tages gelegt.

            |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start")
            

            Passt das so?

            Endurance 1 Reply Last reply Reply Quote 0
            • Endurance
              Endurance @mickemup last edited by

              @mickemup said in Grafana Werte zur gleichen Zeit:

              folgendem Code wird der letzte Wert vom Tag genommen, der Timestamp aber auf Beginn des Tages gelegt.

              nicht wirklich, geschrieben werden die Daten immer um 02:00 Nachts, vom Vortag.

              9b476707-4c0f-44b8-8243-66d939eb78c5-image.png

              aa529311-b3f3-4cd0-a286-6383e87c7cfd-image.png

              mickemup 1 Reply Last reply Reply Quote 0
              • mickemup
                mickemup @Endurance last edited by

                @endurance

                Pack mal dies ganz oben in deinen query:

                import "date"
                import "timezone"
                option location = timezone.location(name: "Europe/Madrid")
                

                und wende das

                |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start")
                

                mal auf beide queries an

                Endurance 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                • Endurance
                  Endurance @mickemup last edited by

                  @mickemup hm, leider immer noch nicht ganz

                  288a4e46-fd55-4513-9a81-eeb8c798494b-image.png

                  a7a1565d-5439-48e5-9739-009f03e4af7b-image.png

                  mickemup 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                  • mickemup
                    mickemup @Endurance last edited by mickemup

                    @endurance
                    Kannst du mal im bearbeiten Modus auf Table view gehen?

                    3a9c335a-eec2-4124-9ecc-a610ccd8a5a6-image.png

                    Dies am besten von beiden queries..
                    Wenn die identisch sind, liegts nicht mehr am query sondern an anderen Darstellungsettings

                    also Idee schonmal, probiere

                    |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
                    
                    Endurance 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                    • P
                      peterfido last edited by peterfido

                      @endurance

                      Hast Du schon probiert beide Werte in einem Rutsch abzufragen?

                      from(bucket: "iobroker")
                      |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
                      |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.PV.Tageszähler" or r["_measurement"] == "0_userdata.0.PV.TageszählerWR2")
                      |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                      |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
                      |> yield(name: "last")
                      

                      Strom und Spannung werden etwas versetzt gespeichert, jedoch beide Werte gestapelt (macht keinen Sinn, ist nur ein Test für hier)
                      64136fe7-a502-4200-8f2d-0f64e343d6ff-image.png

                      Die Abfrage für das Beispielbild:

                      from(bucket: "iobroker")
                        |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
                        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.Strom.EVU.ist.U1" or r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.Strom.EVU.ist.I1" )
                        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                        |> aggregateWindow(every: 10s, fn: mean, createEmpty: false)
                        |> yield(name: "last")
                      
                      mickemup 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                      • mickemup
                        mickemup @peterfido last edited by

                        @peterfido
                        Sollte ja keinen Unterschied machen ob in einem oder zwei Queries oder?
                        Ich denke, dass createEmpty könnte der Schlüssel zum Erfolg sein.
                        Ist halt ein wenig schwierig zu supporten, wenn man so wenig Infos hat (wie oft wird geloggt usw.)
                        Zumal ganz am Anfang Bilder von täglichen Logs aufgelistet sind, nachher aber scheinbar DPs angezeigt werden sollen, die nur allle Wochen geloggt werden...

                        1 Reply Last reply Reply Quote 0
                        • Endurance
                          Endurance @mickemup last edited by Endurance

                          @mickemup

                          8b777640-5b13-4806-95e6-e9ded1ba91a8-image.png

                          26c84938-2841-43cb-9ae2-59db1bd97e8c-image.png

                          Bis auf Sekunden sind sie gleich, aber ms nicht. Sieht man nur, wenn man die Daten via Query inypector aufruft:

                          b555fbbf-0d1d-4075-a374-23806b7a38f6-image.png

                          f13adc99-f137-408a-93c6-f2de38104554-image.png

                          mit den neuen Settings sieht es schon ganz gut aus, nur was passiert beim ersten Balken?

                          9ab388d8-9689-4604-a271-590cfec61ab5-image.png

                          allerdings sind die Balken in meinem ersten Screenshot noch breiter...

                          W mickemup 2 Replies Last reply Reply Quote 0
                          • W
                            wolfi913 @Endurance last edited by

                            @endurance sagte in Grafana Werte zur gleichen Zeit:

                            mit den neuen Settings sieht es schon ganz gut aus, nur was passiert beim ersten Balken?

                            Wird vermutlich nur der Teil des Tages dargestellt der aktuell für den heutigen Tag noch bis Tagesende verbleibt.
                            Versuch's mal bei Relative Time mit 6w/d.
                            Damit sollte er auf den Tagesanfang zurückspringen.

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

                              Mal pauschal als Lösung bei solchen Problemen "Werte werden nicht zur gleichen Zeit geschrieben".
                              Wenn man das über ein Skript macht, kann man beim schreiben auch einen Zeitstempel mitgeben.

                              Siehe https://github.com/ioBroker/ioBroker.influxdb und dann unten bei storeState

                              Das bedeutet, man kann um 18:01:36 Uhr einen Wert mit dem Zeitstempel 17:53:00 schreiben, wenn es sein muss auch mit Millisekunden. Die Zeit muss halt in einen ts: xxxxxxx umgerechnet werden, das sind die Millisekunden seit dem 1.1.1970.

                              Ich schreibe so z.B. meine Solarprognose für den Tag bei erhalt zu den passenden Zeiten (allerdings mit dem SQL-Adapter und MySQL/MariaDB).

                              Hier bräuchte man halt eine Skript was die beiden Quelldatenpunkte überwacht und die Werte dann mit identischen Zeitstempeln in 2 Zieldatenpunkte (bei dem die Aufzeichnung per Influx aktiviert ist) schreibt.

                              Alternativ könnte das Skript die vorhandenen Datenpunkte für einen Zeitraum abfragen, die falschen löschen und mit korrigierten Zeitstempeln neu schreiben.

                              1 Reply Last reply Reply Quote 0
                              • mickemup
                                mickemup @Endurance last edited by

                                @endurance Sehr schön....
                                Ist das in etwas so, wie du es haben willst?
                                Balkenbreite kann man sicher noch was in den Einstellungen rausholen, ist aber nur noch feintuning 🙂

                                Pack mal an den Beginn der Queries noch nach hin:

                                import "date"
                                import "timezone"
                                option location = timezone.location(name: "Europe/Madrid")
                                

                                Sonst sind die Daten verschoben (in deinem Fall 2h) und nicht am korrekten Tag abgebildet...

                                1 Reply Last reply Reply Quote 0
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