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    • ioBroker goes Matter ... Matter Adapter in Stable

    Corona-Daten nach MySQL importieren

    This topic has been deleted. Only users with topic management privileges can see it.
    • a200
      a200 last edited by a200

      @sissiwup cool, das sieht schon besser aus. Jetzt meckert grafana über eine Tabelle datapoints, die sie nicht finden kann. Kannst du auch hier helfen?
      Erledigt. Das lag daran, dass ich in der DB nur deine Daten habe und die aus iobroker nicht.

      sissiwup 1 Reply Last reply Reply Quote 0
      • sissiwup
        sissiwup @a200 last edited by sissiwup

        Die csv-Datei für rki ist nicht mehr komplett ladbar (vermutlich ein Fehler auf der Seite)

        PS: Datenstand in der cor_rki Tabelle muss 22 Zeichen lang sein...

        Hier eine kleine Umgehungslösung:
        rkijson.py

        import csv, json
        import datetime as dt
        import requests
        
        outfile = r'/var/skripte/data/cor_rki.csv'
        
        count = "https://services7.arcgis.com/mOBPykOjAyBO2ZKk/arcgis/rest/services/RKI_COVID19/FeatureServer/0/query?where=1%3D1&outFields=*&returnCountOnly=true&f=pjson"
        anz = requests.get(count)
        anz_json = json.loads(anz.text)
        anzahl = anz_json['count']
        print("Zeilen:" + str(anzahl))
        
        ofile = open(outfile, 'w+')
        output = csv.writer(ofile)
        
        search1 = "https://services7.arcgis.com/mOBPykOjAyBO2ZKk/arcgis/rest/services/RKI_COVID19/FeatureServer/0/query?where=1%3D1&outFields=*&resultOffset="
        search2 = "&resultRecordCount=1000&f=pjson"
        i = 0
        while i < anzahl:
            print("Readfile:" + str((int)(i / 1000)) + " von " + str((int)(int(anzahl) / 1000)))
            s_str = search1 + str(i) + search2
            x = requests.get(s_str)
            data = json.loads(x.text)
        
            daten = data['features']
            for row in daten:
                zeit = row['attributes']['Meldedatum'] / 1000
                row['attributes']['Meldedatum'] = dt.datetime.utcfromtimestamp(zeit).strftime(
                    "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z")
            if i == 0:
                output.writerow(daten[0]['attributes'].keys())
            for row in daten:
                output.writerow(row['attributes'].values())
            i = i + 1000
        
        

        Das Downloadskript sieht dann wie folgt aus:

        #!/bin/bash
        NOW=`date +"%d.%m.%g %H:%M.%S"`
        NOWDAT=`date +"%d_%m_%g"`
        USER=DBUSER
        PASS=DBPASSWORT
        
        rm /var/skripte/data/cor*.csv
        #wget -O /var/skripte/data/cor_rki.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/dd4580c810204019a7b8eb3e0b329dd6_0.csv
        python3 -u /var/skripte/rkijson.py
        wget -O /var/skripte/data/cor_landkreise.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/917fc37a709542548cc3be077a786c17_0.csv
        wget -O /var/skripte/data/cor_bundesland.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/ef4b445a53c1406892257fe63129a8ea_0.csv
        
        cp /var/skripte/data/cor_rki.csv /var/skripte/data/rki_$NOWDAT.csv.backup
        cp /var/skripte/data/cor_landkreise.csv /var/skripte/data/landkreise_$NOWDAT.csv.backup
        cp /var/skripte/data/cor_bundesland.csv /var/skripte/data/bundesland_$NOWDAT.csv.backup
        
        #mysql -u $USER -p$PASS iobroker < /var/skripte/data/createTable.txt
        
        mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_rki.csv
        mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_landkreise.csv
        mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_bundesland.csv
        
        mysql -u $USER -p$PASS iobroker < /var/skripte/data/createZiel.txt
        
        sissiwup 1 Reply Last reply Reply Quote 0
        • sissiwup
          sissiwup @sissiwup last edited by sissiwup

          Hier noch die JHU Daten:

          Skript:

          #!/bin/bash
          NOW=`date +"%d.%m.%g %H:%M.%S"`
          NOWDAT=`date +"%d_%m_%g"`
          USER=DBUSER
          PASS=DBPASSWORT
          
          rm /var/skripte/data/jhu*.csv
          wget -O /var/skripte/data/jhu_fall.csv https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_
          global.csv
          wget -O /var/skripte/data/jhu_tote.csv https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_deaths_glo
          bal.csv
          wget -O /var/skripte/data/jhu_genesen.csv https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_recover
          ed_global.csv
          
          cp /var/skripte/data/jhu_fall.csv /var/skripte/data/fall_$NOWDAT.csv.backup
          cp /var/skripte/data/jhu_tote.csv /var/skripte/data/tote_$NOWDAT.csv.backup
          cp /var/skripte/data/jhu_genesen.csv /var/skripte/data/genesen_$NOWDAT.csv.backup
          
          python3 -u /var/skripte/convertJHU.py
          
          mysql -u $USER -p$PASS iobroker < /var/skripte/data/createJHU.txt
          
          mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_jhu.csv
          
          mysql -u $USER -p$PASS iobroker < /var/skripte/data/updateJHU.txt
          

          und das convertJHU.py

          import csv
          import datetime as dt
          
          outfile = r'/var/skripte/data/cor_jhu.csv'
          infile1 = r'/var/skripte/data/jhu_fall.csv'
          infile2 = r'/var/skripte/data/jhu_genesen.csv'
          infile3 = r'/var/skripte/data/jhu_tote.csv'
          
          now = dt.date.today()
          
          
          def conv_date(ind):
              val = ind.split("/")
              txt = "20" + val[2] + "-" + ("0" + val[0])[-2:] + "-" + ("0" + val[1])[-2:]
              return txt
          
          
          def read_files(csv_reader, fall_art):
              for row in csv_reader:
                  keys = list(row.keys())
                  for subkey in keys[4:]:
                      if row["Country/Region"] == "Canada":
                          row["Province/State"] = ""
                      nice_key = conv_date(subkey)
                      key = nice_key + ":" + row["Country/Region"] + ":" + row["Province/State"]
                      # print("Key=" + key)
                      if key not in countrys.keys():
                          lists = {"Meldedatum": nice_key, "Land": row["Country/Region"],
                                   "Bundesland": row["Province/State"], "Import": now, fall_art: row[subkey]}
                          # print("List=" + str(lists))
                          countrys[key] = lists
                          # print("C=" + str(countrys))
                      else:
                          lists = countrys[key]
                          if fall_art not in lists.keys():
                              lists[fall_art] = row[subkey]
                          else:
                              lists[fall_art] = row[subkey] + lists[fall_art]
                          countrys[key] = lists
          
          
          countrys = {}
          
          in_f = open(infile1)
          csv_reader = csv.DictReader(in_f)
          read_files(csv_reader, "fall")
          
          in_f = open(infile2)
          csv_reader = csv.DictReader(in_f)
          read_files(csv_reader, "genesen")
          
          in_f = open(infile3)
          csv_reader = csv.DictReader(in_f)
          read_files(csv_reader, "tote")
          
          print(len(countrys))
          # print(countrys)
          
          # for row in list(countrys.values())[:10]:
          #    print(row)
          
          out_f = open(outfile, "w+")
          fields = ["Meldedatum", "Land", "Bundesland", "fall", "genesen", "tote", "fall_tag" ,"genesen_tag" ,"tote_tag" ,"Import"]
          csv_writer = csv.DictWriter(out_f, fieldnames=fields)
          csv_writer.writerow(dict((fn, fn) for fn in fields))
          for row in list(countrys.values())[:]:
              csv_writer.writerow(row)
          

          Canada wird gesondert
          behandelt, da genesene nur für Gesamtcanada vorhanden sind.

          Und die Tabelle createJHU.txt:

          CREATE TABLE IF NOT EXISTS cor_jhu(
            Meldedatum    varchar(10) NOT NULL,
            Land          varchar(50) NOT NULL,
            Bundesland    varchar(50) DEFAULT NULL,
            fall          int(11) NOT NULL,
            genesen       int(11) NOT NULL,
            tote          int(11) NOT NULL,  
            fall_tag      int(11) NOT NULL,
            genesen_tag   int(11) NOT NULL,
            tote_tag      int(11) NOT NULL,
            Import        varchar(10) NOT NULL
          ) DEFAULT CHARACTER SET = UTF8;
          
          ALTER TABLE `cor_jhu`
            ADD UNIQUE KEY `U1` (`Meldedatum`,`Land`,`Bundesland`),
            ADD UNIQUE KEY `U2` (`Land`,`Bundesland`,`Meldedatum`),
            ADD KEY `I1` (`Land`,`Meldedatum`,`fall`),
            ADD KEY `I2` (`Land`,`Meldedatum`,`genesen`),
            ADD KEY `I3` (`Land`,`Meldedatum`,`tote`);
          COMMIT;
          
          truncate cor_jhu;
          

          Und die SQL-Korrektur updateJHU.txt:

          update cor_jhu set land="Korea",bundesland="South" where land like "%Korea%" and Bundesland like "%South%";
          
          update cor_jhu j1,cor_jhu j2 set j1.fall_tag=j1.fall-j2.fall,j1.tote_tag=j1.tote-j2.tote,j1.genesen_tag=j1.genesen-j2.genesen WHERE
          j1.land=j2.land and j1.bundesland=j2.bundesland and date_sub(j1.meldedatum,interval 1 day)=j2.meldedatum and j1.meldedatum>date("2020-01-22");
          
          COMMIT
          
          sissiwup 1 Reply Last reply Reply Quote 0
          • sissiwup
            sissiwup @sissiwup last edited by

            Hier mal ein Vergleich JHU und RKI:

            Bildschirmfoto 2020-04-05 um 18.18.46.png

            sissiwup 1 Reply Last reply Reply Quote 0
            • sissiwup
              sissiwup @sissiwup last edited by

              Hallo,

              und hier mal ein paar Auswertungen auf den JHU_daten:

              Bildschirmfoto 2020-04-06 um 01.08.42.png

              Bildschirmfoto 2020-04-06 um 01.09.50.png

              iobroker Corona Welt-1586128248813.json

              1 Reply Last reply Reply Quote 0
              • frankjoke
                frankjoke @sissiwup last edited by

                @sissiwup und Kollegen!

                Bin jetzt 2 in Quarantäne gewesen und seit dem Wochenende zu Hause.

                Hatte nur ein altes Chrome-book mit mir welches keine linux-Befehle erlaubte und einen neuen 4GB Raspi den ich mir vorher noch gekauft hatte. Ich habe wegen meiner fehlenden Testmöglichkeiten kein iobroker-adapter geschrieben aber eine kleine web-app mit der die Krankheitsverlaufkurve von Staaten angezeigt und verglöichen werden kann.

                Ihr könnt die App direkt auf git anschauen: https://frankjoke.github.io/coronafj/
                Das repo dazu ist https://github.com/frankjoke/coronafj

                Es gibt einen chart tab und einen list tab, sonst sollte es selbsterklärend sein.
                Da ich das für meine Kollegen aus allen Ländern gemacht habe ist's halt in Englisch, aber man kann sehr schön die Unterschiedliche Entwicklung der Länder sehen!

                Übrigens, bin ab jetzt in Pension (oder Rente wie ihr sagen würdet) und hoffe mich bald wieder meinen iobroker-Adaptern widmen zu können, wir dürfen sowieso nicht wirklich rausgehen hier in A!

                p.s.: verwende eine api verwendet die von da https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 gespeist wird.

                sigi234 2 Replies Last reply Reply Quote 1
                • sigi234
                  sigi234 Forum Testing Most Active @frankjoke last edited by

                  @frankjoke sagte in Corona-Daten nach MySQL importieren:

                  Übrigens, bin ab jetzt in Pension

                  Gratuliere Dir. 😀

                  1 Reply Last reply Reply Quote 0
                  • sigi234
                    sigi234 Forum Testing Most Active @frankjoke last edited by

                    @frankjoke

                    Cool, App läuft einwandfrei! 👍

                    sissiwup 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                    • sissiwup
                      sissiwup @sigi234 last edited by

                      Hallo,

                      habe bei JHU die Tabelle verbreitert, damit auch die Tageswerte da sind und habe Süd-Korea repariert (da hier ein Fehler in den Daten ist)

                      sissiwup 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                      • sissiwup
                        sissiwup @sissiwup last edited by sissiwup

                        RKI hat neue Werte hinzugefügt. RefDatum (da wo die Erkrankung aufgetreten ist) und Zahlen für genesen:

                        getCorona.sh:

                        NOW=`date +"%d.%m.%g %H:%M.%S"`
                        NOWDAT=`date +"%d_%m_%g"`
                        USER=DBUSER
                        PASS=DBPASSWORD
                        
                        rm /var/skripte/data/cor*.csv
                        #wget -O /var/skripte/data/cor_rki.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/dd4580c810204019a7b8eb3e0b329dd6_0.csv
                        python3 -u /var/skripte/rkijson.py
                        wget -O /var/skripte/data/cor_landkreise.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/917fc37a709542548cc3be077a786c17_0.csv
                        wget -O /var/skripte/data/cor_bundesland.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/ef4b445a53c1406892257fe63129a8ea_0.csv
                        
                        cp /var/skripte/data/cor_rki.csv /var/skripte/data/rki_$NOWDAT.csv.backup
                        cp /var/skripte/data/cor_landkreise.csv /var/skripte/data/landkreise_$NOWDAT.csv.backup
                        cp /var/skripte/data/cor_bundesland.csv /var/skripte/data/bundesland_$NOWDAT.csv.backup
                        
                        #mysql -u $USER -p$PASS iobroker < /var/skripte/data/createTable.txt
                        
                        mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_rki.csv
                        mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_landkreise.csv
                        mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_bundesland.csv
                        
                        mysql -u $USER -p$PASS iobroker < /var/skripte/data/createZiel.txt
                        

                        rkijson.py:

                        import csv, json
                        import datetime as dt
                        import requests
                        
                        outfile = r'/var/skripte/data/cor_rki.csv'
                        
                        count = "https://services7.arcgis.com/mOBPykOjAyBO2ZKk/arcgis/rest/services/RKI_COVID19/FeatureServer/0/query?where=1%3D1&outFields=*&returnCountOnly=true&f=pjson"
                        anz = requests.get(count)
                        anz_json = json.loads(anz.text)
                        anzahl = anz_json['count']
                        print("Zeilen:" + str(anzahl))
                        
                        ofile = open(outfile, 'w+')
                        output = csv.writer(ofile)
                        
                        search1 = "https://services7.arcgis.com/mOBPykOjAyBO2ZKk/arcgis/rest/services/RKI_COVID19/FeatureServer/0/query?where=1%3D1&outFields=*&resultOffset="
                        search2 = "&resultRecordCount=1000&f=pjson"
                        i = 0
                        while i < anzahl:
                            print("Readfile:" + str((int)(i / 1000)) + " von " + str((int)(int(anzahl) / 1000)))
                            s_str = search1 + str(i) + search2
                            x = requests.get(s_str)
                            data = json.loads(x.text)
                        
                            daten = data['features']
                            for row in daten:
                                zeit = row['attributes']['Meldedatum'] / 1000
                                row['attributes']['Meldedatum'] = dt.datetime.utcfromtimestamp(zeit).strftime(
                                    "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z")
                                meld = row['attributes']['Refdatum'] / 1000
                                row['attributes']['Refdatum'] = dt.datetime.utcfromtimestamp(meld).strftime(
                                    "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z")
                                dat = row['attributes']['Datenstand']
                                row['attributes']['Datenstand'] = dat.replace(",",":")
                            if i == 0:
                                output.writerow(daten[0]['attributes'].keys())
                            for row in data['features']:
                                output.writerow(row['attributes'].values())
                            i = i + 1000
                        

                        createTable.txt:

                        CREATE TABLE IF NOT EXISTS cor_rki(
                           IdBundesland    INTEGER  NOT NULL
                          ,Bundesland      VARCHAR(44) NOT NULL
                          ,Landkreis       VARCHAR(44) NOT NULL
                          ,Altersgruppe    VARCHAR(9) NOT NULL
                          ,Geschlecht      VARCHAR(9) NOT NULL
                          ,AnzahlFall      INTEGER  NOT NULL
                          ,AnzahlTodesfall INTEGER  NOT NULL
                          ,ObjectId        INTEGER  NOT NULL PRIMARY KEY
                          ,Meldedatum      VARCHAR(24) NOT NULL
                          ,IdLandkreis     VARCHAR(5) NOT NULL
                          ,Datenstand      VARCHAR(22) NOT NULL
                          ,NeuerFall       INTEGER  NOT NULL
                          ,NeuerTodesfall  INTEGER  NOT NULL
                          ,Refdatum        VARCHAR(24) NOT NULL
                          ,NeuGenesen      INTEGER  NOT NULL
                          ,AnzahlGenesen   INTEGER  NOT NULL
                        ) DEFAULT CHARACTER SET = UTF8;
                        
                        ALTER TABLE `cor_rki`
                          ADD KEY `Meldedatum` (`Meldedatum`),
                          ADD KEY `IdLandkreis` (`IdLandkreis`),
                          ADD KEY `Datenstand` (`Datenstand`),
                          ADD KEY `Refdatum` (`Refdatum`);
                        COMMIT;
                        
                        CREATE TABLE IF NOT EXISTS cor_landkreise(
                           OBJECTID             INTEGER  NOT NULL PRIMARY KEY
                          ,ADE                  INTEGER
                          ,GF                   INTEGER
                          ,BSG                  BIT
                          ,RS                   VARCHAR(5) NOT NULL
                          ,AGS                  VARCHAR(5)
                          ,SDV_RS               VARCHAR(11)
                          ,GEN                  VARCHAR(44) NOT NULL
                          ,BEZ                  VARCHAR(44) NOT NULL
                          ,IBZ                  INTEGER
                          ,BEM                  VARCHAR(13)
                          ,NBD                  VARCHAR(4)
                          ,SN_L                 INTEGER
                          ,SN_R                 INTEGER
                          ,SN_K                 INTEGER
                          ,SN_V1                INTEGER
                          ,SN_V2                INTEGER
                          ,SN_G                 INTEGER
                          ,FK_S3                VARCHAR(1)
                          ,NUTS                 VARCHAR(5)
                          ,RS_0                 INTEGER
                          ,AGS_0                INTEGER
                          ,WSK                  VARCHAR(23)
                          ,EWZ                  INTEGER  NOT NULL
                          ,KFL                  NUMERIC(7,2)
                          ,DEBKG_ID             VARCHAR(16)
                          ,Shape_Area           NUMERIC(17,7) NOT NULL
                          ,Shape_Length         NUMERIC(17,10) NOT NULL
                          ,death_rate           NUMERIC(17,15) NOT NULL
                          ,cases                INTEGER  NOT NULL
                          ,deaths               INTEGER  NOT NULL
                          ,cases_per_100k       NUMERIC(17,14) NOT NULL
                          ,cases_per_population NUMERIC(19,17) NOT NULL
                          ,BL                   VARCHAR(22) NOT NULL
                          ,BL_ID                INTEGER  NOT NULL
                          ,county               VARCHAR(36) NOT NULL
                          ,last_update          VARCHAR(16) NOT NULL
                        ) DEFAULT CHARACTER SET = UTF8;
                        
                        ALTER TABLE `cor_landkreise`
                          ADD KEY `RS` (`RS`);
                        COMMIT;
                        
                        CREATE TABLE IF NOT EXISTS cor_bundesland(
                           ID               INTEGER  NOT NULL PRIMARY KEY
                          ,LAN_ew_AGS       INTEGER  NOT NULL
                          ,LAN_ew_GEN       VARCHAR(44) NOT NULL
                          ,LAN_ew_BEZ       VARCHAR(44) NOT NULL
                          ,LAN_ew_EWZ       INTEGER  NOT NULL
                          ,OBJECTID         INTEGER  NOT NULL
                          ,Fallzahl         INTEGER  NOT NULL
                          ,Aktualisierung   VARCHAR(24) NOT NULL
                          ,AGS_TXT          INTEGER  NOT NULL
                          ,GlobalID         VARCHAR(36) NOT NULL
                          ,faelle_100000_EW NUMERIC(16,13) NOT NULL
                          ,Shape_Area       NUMERIC(17,5) NOT NULL
                          ,Shape_Length     NUMERIC(16,9) NOT NULL
                          ,Death            INTEGER  NOT NULL
                        ) DEFAULT CHARACTER SET = UTF8;
                        
                        truncate cor_rki;
                        truncate cor_bundesland;
                        truncate cor_landkreise;
                        

                        createZiel.txt:
                        Achtung falls ihr die Tabelle cor_datum nicht verwendet, dann die Bezüge hier löschen (Tabelle siehe nächste Post)

                        DROP TABLE IF EXISTS cor_view;
                        
                        CREATE TABLE cor_view AS
                        SELECT
                        r.IDBundesLand as ID_B, r.IDLandkreis as ID_L,SUBSTRING(r.MeldeDatum,1,10) as R_MeldeDatum, r.ObjectID as ID_R,
                        r.Bundesland as R_Bundesland, r.Landkreis as R_Landkreis, r.Altersgruppe as R_Alter, r.Geschlecht as R_Geschl, r.AnzahlFall as R_Fall, r.AnzahlTodesfall as R_Tote, r.Datenstand as
                         R_Datenstand, r.NeuerFall as R_Neuerfall, r.NeuerTodesFall as R_NeuerTodesFall,
                        SUBSTRING(r.Refdatum,1,10) as R_Refdatum, r.NeuGenesen as R_NeuGenesen, r.AnzahlGenesen as R_AnzahlGenesen,
                        b.LAN_ew_EWZ as B_Einwohner,b.FallZahl as B_Fallzahl,b.Death as B_Tote,
                        l.EWZ as L_Einwohner,l.KFL as L_Flaeche, l.death_rate as L_TodesRate, l.cases as L_Faelle, l.deaths as L_Tote, l.cases_per_100k as L_Faelle_pro_100000,l.cases_per_population as L_
                        Faelle_pro_Bevoelkerung,
                        k.skreis as K_SKreis, k.bevoelkerung as K_Bevoelkerung, k.maenner as K_Maenner,k.frauen as K_Frauen, k.dichte as K_Dichte
                        FROM
                        cor_rki r,cor_bundesland b,cor_landkreise l, kreise k
                        where r.IdLandkreis=l.RS and r.IdBundesland=b.id and r.IdLandkreis=k.id
                        and r.AnzahlFall>0
                        order by ID_B,ID_L,R_MeldeDatum;
                        
                        update cor_view set R_Tote=0 where R_Tote<0;
                        update cor_view set R_AnzahlGenesen=0 where R_AnzahlGenesen<0;
                        
                        update cor_datum set rki=false;
                        update cor_datum set rki=true where d_datum<=(select max(R_meldedatum) from cor_view) and d_datum>=(select min(R_meldedatum) from cor_view);
                        
                        ALTER TABLE `cor_view`
                          ADD UNIQUE KEY `PRIME` (`ID_B`,`ID_L`,`R_MeldeDatum`,`ID_R`) USING BTREE,
                          ADD KEY `I1` (`R_MeldeDatum`,`R_Bundesland`,`R_Fall`,`R_Tote`),
                          ADD KEY `I2` (`R_MeldeDatum`,`R_Landkreis`,`R_Fall`,`R_Tote`),
                          ADD KEY `I3` (`R_MeldeDatum`,`K_SKreis`,`R_Fall`,`R_Tote`);
                        COMMIT;
                        
                        sissiwup 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                        • sissiwup
                          sissiwup @sissiwup last edited by

                          Um einfacher Abfragen zu können habe ich eine Tabelle:

                          cor_datum angelegt, hier sind die vorhandenen Datumswerte markiert:

                          cor_datum.sql

                          grafana:

                          ioBroker Corona-1586463967124.json

                          Wenn ihr im json R_meldedatum durch R_refdatum ersetz, dann bekommt ihr die Kurven nach Erkrankungsdatum und nicht nach Meldedatum.

                          1 Reply Last reply Reply Quote 0
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