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Stapel-Balkengrafik mit Grafana
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Da wird ohnehin etwas gewüstet mit den Werten. Ich brauche für 1 Tag nur einen Wert.
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@laser
So wie es scheint werden auch heute noch Werte für Montag geloggt (mit konstantem Wert)
Dann wird es etwas kompliziert mit der Query Abfrage.
Als Alternative könntest du in Influx nur Veränderungen loggen, das spart auch etwas Speicher und ist ja nicht nötig, dass der Wert immer wieder geloggt wird, wenn sich nichts ändert.. -
@mickemup Damit werde ich anfangen. Es werden ja viel zu viele unnütze Werte geschrieben. Jede Minute und bei Änderungen.
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@laser
Macht Sinn
Nur Änderungen sollte passen
Und dann wirds auch in Grafana nachher einfach(er).. -
@laser sagte in Stapel-Balkengrafik mit Grafana:
@mickemup Damit werde ich anfangen. Es werden ja viel zu viele unnütze Werte geschrieben. Jede Minute und bei Änderungen.
Wenn Du da eh was mit dem Logging umstellst könntest Du dann ja auch
nehmen. Dann wäre nicht alles auf 7 measurements verteilt, sondern in einem. Das würde die ganze Auswertung um Vieles vereinfachen. -
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@laser
Also natürlich CurrentDay bei allen die du stapeln willst
Das sind ja minimum zwei oder? -
@mickemup Insgesamt 4 Werte. Der Tagesverlauf ist nicht wichtig. Nur der Endwert.
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@laser Perfekt
Dann ab ans loggen und am besten pro DP ein Query schon mal erstellen.Aja und die Queries am besten dann mit Codetags anstatt printscreens hier rein.
Dann kann man sie direkt anpassen und du sie auch elegant wieder zurückkopieren -
@laser sagte in Stapel-Balkengrafik mit Grafana:
@mickemup Insgesamt 4 Werte.
Und dann je eine Query nach etwa diesem Schema:
import "timezone" import "date" option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin") from(bucket: "smarthome-history") |> range(start: date.add(d: -7d, to: today()), stop: date.truncate(t: today(), unit: 1d)) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "modbus.0.inputRegisters.13022_Battery_level_") |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value") |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, createEmpty: true, timeSrc: "_start")
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@wolfi913 Habe jetzt currentDay und jede Stunde und Änderungen 2. Stelle nach dem Komma eingestellt.
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@wolfi913
mir der Range können wir ja noch schauen, was genau gewollt ist.
Eventuell auch via "Query Options"
Aber das ist dann Feintuning -
@laser
Wenn dich nur der Endwert intressiert, musst du nicht jede Stunde loggen.
Änderungen loggen sollte IMHO ausreichen. -
@mickemup Ja, eigentlich. Jede Stunde, da sieht man etwas bei der Kurvendarstellung. Manchmal ändert sich nichts. Wenn das Alles funktioniert, nehme ich das raus. Wenn ich es nicht vergesse, wie die 600 Sekunden...
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@laser Ok, trifft ja nicht so viel an.
Und mit jeder Stunde, kreierst die auch nicht extrem viel unnötigen "Datenmüll" -
@mickemup sagte in Stapel-Balkengrafik mit Grafana:
mir der Range können wir ja noch schauen, was genau gewollt ist.
Klar, dazu müssen ja zuerst mal Daten geloggt sein.
Mein Beispiel würde ja auch den aktuellen Tag abschneiden und nicht anzeigen sondern nur vollständige Tage. -
@wolfi913 ich miste erst mal aus. Habe auch noch die einzelnen Monate drin. Das stammt Alles aus der Zeit vor Grafana. Da hatte ich einzelne Balken in VIS.
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@wolfi913
1Wert ist ja in jedem currentDay drin. 1 Tag sollte angezeigt werden. Habe Das mal so gemacht (ist aber noch ein Fehler drin):import "timezone" import "date" option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin") from(bucket: "iobroker") // |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop) |> range(start: date.add(d: -7d, to: today()), stop: date.truncate(t: today(), unit: 1d)) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "sourceanalytix.0.alias__0__VE-Total__H19.currentYear.delivered.01_currentDay" or r["_measurement"] == "sourceanalytix.0.alias__0__Shelly1EM-Power__Total-EM1.currentYear.delivered.01_currentDay") |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value") |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, createEmpty: true, timeSrc: "_start") |> yield(name: "last")
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@laser
Stell mal die Range auf|> range(start: -7d, stop: v.timeRangeStop)
Den aktuellen Tag zeigt er Dir ja mit der anderen Auswertung nicht an. Da werden nur ganze Tage genommen.
Außerdem würde ich je eine Query je Datenpunkt machen.