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  5. Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?

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Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?

Geplant Angeheftet Gesperrt Verschoben Grafana
57 Beiträge 4 Kommentatoren 6.5k Aufrufe 7 Watching
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  • Marc BergM Marc Berg

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

    Monatsverbräuche übers aktuelle Jahr: 0,19s
    Tagesverbräuche über aktuellen Monat: 0,12s (über November 0,14s)

    Dann scheint die InfluxDb bzw. die Query nicht die Ursache zu sein. Vielleicht irgendwelche Transformationen in Grafana?

    D Offline
    D Offline
    Dieter_P
    schrieb am zuletzt editiert von Dieter_P
    #9

    @marc-berg
    Den Browser kannst Du ausschließen?

    Habe gerade noch etwas probiert, da Chrome auf Standard-Einstellungen steht und der Firefox etwas schärfer eingestellt ist (Privater-Modus und alle Verläufe/Temp Files beim Beenden löschen etc.).

    Nachdem ich den Firefox in Standard-Einstellungen versetzt hab, läd er bisher beide Panels zuverlässig. Aber es erscheinen bei Aufruf der Seite immer wieder die Ladeanzeigen von Grafana.

    Bei Chrome ist das nicht der Fall und bei Wiederaufruf sind die Panels sofort sichtbar ohne erkennbare Ladezeiten.

    Marc BergM 1 Antwort Letzte Antwort
    0
    • D Dieter_P

      @marc-berg
      Den Browser kannst Du ausschließen?

      Habe gerade noch etwas probiert, da Chrome auf Standard-Einstellungen steht und der Firefox etwas schärfer eingestellt ist (Privater-Modus und alle Verläufe/Temp Files beim Beenden löschen etc.).

      Nachdem ich den Firefox in Standard-Einstellungen versetzt hab, läd er bisher beide Panels zuverlässig. Aber es erscheinen bei Aufruf der Seite immer wieder die Ladeanzeigen von Grafana.

      Bei Chrome ist das nicht der Fall und bei Wiederaufruf sind die Panels sofort sichtbar ohne erkennbare Ladezeiten.

      Marc BergM Online
      Marc BergM Online
      Marc Berg
      Most Active
      schrieb am zuletzt editiert von
      #10

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

      Den Browser kannst Du ausschließen?

      Ich kann gar nichts ausschließen. Vielleicht ist deine Hardware auch zu schwach, mehrere Abfragen gleichzeitig zu bedienen. Was passiert, wenn du mal eine deaktivierst?

      NUC10I3+Ubuntu+Docker+ioBroker+influxDB2+Node Red+EMQX+Grafana

      Pi-hole, Traefik, Checkmk, Conbee II+Zigbee2MQTT, ESPSomfy-RTS, LoRaWAN, Arduino, KiCad

      Benutzt das Voting im Beitrag, wenn er euch geholfen hat.

      D 1 Antwort Letzte Antwort
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      • Marc BergM Marc Berg

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

        Den Browser kannst Du ausschließen?

        Ich kann gar nichts ausschließen. Vielleicht ist deine Hardware auch zu schwach, mehrere Abfragen gleichzeitig zu bedienen. Was passiert, wenn du mal eine deaktivierst?

        D Offline
        D Offline
        Dieter_P
        schrieb am zuletzt editiert von
        #11

        Was passiert, wenn du mal eine deaktivierst?

        Verhält sich dann in Firefox und Chrome identisch.
        Ich sehe noch ganz kurz ein "Loading" aber kein hüpfendes Grafana Logo mehr. Das bleibt auch in beiden Browsern so.

        Dann das 2te Panel wieder ergänzt. In Firefox beide Panels laden wieder recht langsam mit Loading und Grafana Logo. In Chrome bleibt es bei der kurzen Sichtbarkeit von "Loading" jetzt in beiden Panels.

        1 Antwort Letzte Antwort
        0
        • Marc BergM Marc Berg

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

          Desweiteren, kann man nur die Panels im iFrame darstellen ohne das Grafana Menü der Dashborads drumherum ?

          Hast du die "Embed" Option ausgewählt?

          eb56eee8-ce5e-44ce-a2ab-828144e141a0-grafik.png

          2d56e203-f223-4436-94ff-2ece8c972595-grafik.png

          Meister MopperM Online
          Meister MopperM Online
          Meister Mopper
          schrieb am zuletzt editiert von
          #12

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

          Hast du die "Embed" Option ausgewählt?

          Sehr interessant! Das ist bei einem Solo-Dashboard in der Tat performanter, wie aber funktioniert das in einem Dashboard mit mehreren Dashboard?
          Wenn ich dort share auswähle, gibt es keine embed-Option, oder klicke ich mal wieder falsch?

          cdb44212-ec99-4f67-863b-78c30dd9b745-grafik.png

          Proxmox und HA

          Marc BergM 1 Antwort Letzte Antwort
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          • Meister MopperM Meister Mopper

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

            Hast du die "Embed" Option ausgewählt?

            Sehr interessant! Das ist bei einem Solo-Dashboard in der Tat performanter, wie aber funktioniert das in einem Dashboard mit mehreren Dashboard?
            Wenn ich dort share auswähle, gibt es keine embed-Option, oder klicke ich mal wieder falsch?

            cdb44212-ec99-4f67-863b-78c30dd9b745-grafik.png

            Marc BergM Online
            Marc BergM Online
            Marc Berg
            Most Active
            schrieb am zuletzt editiert von Marc Berg
            #13

            @meister-mopper sagte in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

            Wenn ich dort share auswähle, gibt es keine embed-Option, oder klicke ich mal wieder falsch?

            Meines Wissens kann man nur einzelne Panels ("Solo Dashboard") als iFrame bereitstellen. Für ein Dashboard geht das nicht.

            NUC10I3+Ubuntu+Docker+ioBroker+influxDB2+Node Red+EMQX+Grafana

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            Meister MopperM C 2 Antworten Letzte Antwort
            1
            • Marc BergM Marc Berg

              @meister-mopper sagte in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

              Wenn ich dort share auswähle, gibt es keine embed-Option, oder klicke ich mal wieder falsch?

              Meines Wissens kann man nur einzelne Panels ("Solo Dashboard") als iFrame bereitstellen. Für ein Dashboard geht das nicht.

              Meister MopperM Online
              Meister MopperM Online
              Meister Mopper
              schrieb am zuletzt editiert von
              #14

              @marc-berg

              Danke, schade, denn ich habe nur wenige 'Solos'.

              Trotzdem, die wenigen habe ich dank deines Tipps umgestellt.

              Proxmox und HA

              1 Antwort Letzte Antwort
              0
              • Marc BergM Marc Berg

                @meister-mopper sagte in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

                Wenn ich dort share auswähle, gibt es keine embed-Option, oder klicke ich mal wieder falsch?

                Meines Wissens kann man nur einzelne Panels ("Solo Dashboard") als iFrame bereitstellen. Für ein Dashboard geht das nicht.

                C Offline
                C Offline
                Chrunchy
                schrieb am zuletzt editiert von
                #15

                @marc-berg, @Meister-Mopper ,
                doch das geht.
                Das Dashboard als public dashboard freigeben. ggf. localhost im Link durch die lokale IP-Adresse des Grafana-Hosts ersetzten.

                Vorher natürlich /usr/share/grafana/conf/defaults.ini im Grafana-Host anpassen.
                Darin muss allow_embedding auf true gesetzt werden.
                Anschließend des Service neustarten.

                Gruß Chrunchy

                1 Antwort Letzte Antwort
                0
                • D Dieter_P

                  Hi

                  um Verbräuche zu Visualisieren hab ich nun doch mal Grafana ausprobiert.

                  Leider hab ich den Beitrag hier verloren und noch einmal Danke für die Flux-Schnipsel um mir das so zu bauen:

                  Tagesverbrauch im aktuellen Monat:

                  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")
                  

                  Monatsverbräuche im aktuellen Jahr:

                  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: 1mo , fn: last, timeSrc: "_start")
                    |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                    |> yield(name: "last")
                  

                  Nun brauchen die Grafana Dashboards ca. 5 Sekunden eh sieh auf der VIS-View geladen sind, was schon ein extremer Nachteil ist. Liegt dass an den InfluxDB Abfragen und könnte ich das Beschleunigen indem man die Werte einzeln abfragt und in DPs speichert und dann mittels Grafana visualisiert oder gibt es bessere Ansätze?

                  Desweiteren, kann man nur die Panels im iFrame darstellen ohne das Grafana Menü der Dashborads drumherum ?

                  Thx
                  8c84e1e0-eb53-46dc-99c0-bc43d0a89f43-grafik.png

                  C Offline
                  C Offline
                  Chrunchy
                  schrieb am zuletzt editiert von
                  #16

                  @dieter_p Schau dir mal die Infos von @haus-automatisierung an:
                  https://haus-automatisierung.com/software/2023/05/11/influxdb2-pv-dashboard.html

                  In dem Beitrag geht es zwar um eine PV-Anlage, aber die Reduzierung der Datenmenge durch tasks ist sicher auch für dich hilfreich.

                  Ggf. kann bei den Abfragen auf die range optzimiert werden, auch dazu gibt es in dem Beitrag einige Infos.

                  Gruß Chrunchy

                  D 2 Antworten Letzte Antwort
                  1
                  • C Chrunchy

                    @dieter_p Schau dir mal die Infos von @haus-automatisierung an:
                    https://haus-automatisierung.com/software/2023/05/11/influxdb2-pv-dashboard.html

                    In dem Beitrag geht es zwar um eine PV-Anlage, aber die Reduzierung der Datenmenge durch tasks ist sicher auch für dich hilfreich.

                    Ggf. kann bei den Abfragen auf die range optzimiert werden, auch dazu gibt es in dem Beitrag einige Infos.

                    D Offline
                    D Offline
                    Dieter_P
                    schrieb am zuletzt editiert von
                    #17

                    @chrunchy

                    Danke. Die allgemeine Info, dass es eine Performancesache ist hilft mir auch schon sehr.

                    Wie oben bei den Screenshots andeuteutungsweise zu sehen ist, gibt es eine Welt vor Grafana wo ich mir diese Visualisierung mit Datenpunkten und Queries in die Datenpunkte selbst gebaut hab.

                    Vom Prinzip, empfinde ich es ja auch unnötig außer für den aktuellen Tag und den aktuellen Monat bei jedem Aufruf die DB fürs ganze Jahr zu durchwurschteln. An den anderen Werte ändert sich ja erstmal nix.

                    Die manuell gebauten Abfragen sind nur recht komplex geworden durch viele Wenn/dann Fälle und die Visualisierung vielleicht nicht "brillant-bright". Hier der Versuch mit Grafana das mit einem Wisch zu verbessern.

                    Da das nicht geht, muß ich mal überlegen ob ich eine optimierte Version mit Grafana baue oder wieder ganz drauf verzichte.

                    1 Antwort Letzte Antwort
                    0
                    • C Chrunchy

                      @dieter_p Schau dir mal die Infos von @haus-automatisierung an:
                      https://haus-automatisierung.com/software/2023/05/11/influxdb2-pv-dashboard.html

                      In dem Beitrag geht es zwar um eine PV-Anlage, aber die Reduzierung der Datenmenge durch tasks ist sicher auch für dich hilfreich.

                      Ggf. kann bei den Abfragen auf die range optzimiert werden, auch dazu gibt es in dem Beitrag einige Infos.

                      D Offline
                      D Offline
                      Dieter_P
                      schrieb am zuletzt editiert von
                      #18

                      Hab nun etwas probiert bzgl. reduzierter Datenmengen und wie ich nun festgestellt hab, hatte ich eh schon Aggregationen der Tagesverbräuche in der Datenbank die ich jeden Tag um 23:59h bilde und dareinschreibe.

                      Die Nutzung in Grafana also

                      2e798107-f9ea-4359-8425-fedf46bb8f13-grafik.png

                      Tageswerte:

                      from(bucket: "iobroker")
                        |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
                        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrTag")
                        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                        |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                        |> yield(name: "sum")
                      

                      Monatswerte:

                      from(bucket: "iobroker")
                        |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
                        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrTag")
                        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                        |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, createEmpty: false)
                        |> yield(name: "sum")
                      

                      Wirkt sich deutlich spürbar auf die Performance aus und lesbare "Loading"-Anzeigen oder Grafana-Symbole sind verschwunden.

                      Nun hab ich jedoch noch eine Frage was besonders gut in der Tagesdarstellung sichtbar ist. Dort eine Verschiebung in der Zeitachse um 1Tag drin. Ich schreibe den Tagesverbrauch defintiv vor 24h in die Datenbank somit ist der Zeitstempel auch vom gleichen Tag, aber die Aggregation verschiebt das.
                      Wie ist das anpassbar?

                      b) Kann ich eine eine 2te Abfrage in das gleiche Panel reinbringen für den aktuellen Tag/Monat (je nach Panel)? Hier ändert sich ja mit jedem aktuellen Verbrauch gemäß dem Zeitpunkt des Abrufs etwas und ich müßte den einen Bargraph für den Tag/monat wirklich so fein dynamisch nach Aufrufzeitpunkt haben. Lässt Grafana das zu?

                      Thx!

                      Marc BergM 1 Antwort Letzte Antwort
                      0
                      • D Dieter_P

                        Hab nun etwas probiert bzgl. reduzierter Datenmengen und wie ich nun festgestellt hab, hatte ich eh schon Aggregationen der Tagesverbräuche in der Datenbank die ich jeden Tag um 23:59h bilde und dareinschreibe.

                        Die Nutzung in Grafana also

                        2e798107-f9ea-4359-8425-fedf46bb8f13-grafik.png

                        Tageswerte:

                        from(bucket: "iobroker")
                          |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
                          |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrTag")
                          |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                          |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                          |> yield(name: "sum")
                        

                        Monatswerte:

                        from(bucket: "iobroker")
                          |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
                          |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrTag")
                          |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                          |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, createEmpty: false)
                          |> yield(name: "sum")
                        

                        Wirkt sich deutlich spürbar auf die Performance aus und lesbare "Loading"-Anzeigen oder Grafana-Symbole sind verschwunden.

                        Nun hab ich jedoch noch eine Frage was besonders gut in der Tagesdarstellung sichtbar ist. Dort eine Verschiebung in der Zeitachse um 1Tag drin. Ich schreibe den Tagesverbrauch defintiv vor 24h in die Datenbank somit ist der Zeitstempel auch vom gleichen Tag, aber die Aggregation verschiebt das.
                        Wie ist das anpassbar?

                        b) Kann ich eine eine 2te Abfrage in das gleiche Panel reinbringen für den aktuellen Tag/Monat (je nach Panel)? Hier ändert sich ja mit jedem aktuellen Verbrauch gemäß dem Zeitpunkt des Abrufs etwas und ich müßte den einen Bargraph für den Tag/monat wirklich so fein dynamisch nach Aufrufzeitpunkt haben. Lässt Grafana das zu?

                        Thx!

                        Marc BergM Online
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                        schrieb am zuletzt editiert von
                        #19

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

                        Dort eine Verschiebung in der Zeitachse um 1Tag drin. Ich schreibe den Tagesverbrauch defintiv vor 24h in die Datenbank somit ist der Zeitstempel auch vom gleichen Tag, aber die Aggregation verschiebt das.
                        Wie ist das anpassbar?

                        Du solltest jeweils vor deine Query

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

                        reinschreiben. (Ich nehme an, dass du mit "23:59h" lokale Zeit meinst?)

                        b) Kann ich eine eine 2te Abfrage in das gleiche Panel reinbringen für den aktuellen Tag/Monat (je nach Panel)? Hier ändert sich ja mit jedem aktuellen Verbrauch gemäß dem Zeitpunkt des Abrufs etwas und ich müßte den einen Bargraph für den Tag/monat wirklich so fein dynamisch nach Aufrufzeitpunkt haben. Lässt Grafana das zu?

                        ja, das geht:
                        3a369690-18ac-4fe4-93ca-a65bcc95d1af-grafik.png

                        Was du damit erreichen willst, habe ich aber leider nicht verstanden. Eine zweite Abfrage ergibt aus meiner Sicht nur Sinn, wenn es um die gleichen Zeitbereiche geht.

                        NUC10I3+Ubuntu+Docker+ioBroker+influxDB2+Node Red+EMQX+Grafana

                        Pi-hole, Traefik, Checkmk, Conbee II+Zigbee2MQTT, ESPSomfy-RTS, LoRaWAN, Arduino, KiCad

                        Benutzt das Voting im Beitrag, wenn er euch geholfen hat.

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                        • Marc BergM Marc Berg

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

                          Dort eine Verschiebung in der Zeitachse um 1Tag drin. Ich schreibe den Tagesverbrauch defintiv vor 24h in die Datenbank somit ist der Zeitstempel auch vom gleichen Tag, aber die Aggregation verschiebt das.
                          Wie ist das anpassbar?

                          Du solltest jeweils vor deine Query

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

                          reinschreiben. (Ich nehme an, dass du mit "23:59h" lokale Zeit meinst?)

                          b) Kann ich eine eine 2te Abfrage in das gleiche Panel reinbringen für den aktuellen Tag/Monat (je nach Panel)? Hier ändert sich ja mit jedem aktuellen Verbrauch gemäß dem Zeitpunkt des Abrufs etwas und ich müßte den einen Bargraph für den Tag/monat wirklich so fein dynamisch nach Aufrufzeitpunkt haben. Lässt Grafana das zu?

                          ja, das geht:
                          3a369690-18ac-4fe4-93ca-a65bcc95d1af-grafik.png

                          Was du damit erreichen willst, habe ich aber leider nicht verstanden. Eine zweite Abfrage ergibt aus meiner Sicht nur Sinn, wenn es um die gleichen Zeitbereiche geht.

                          D Offline
                          D Offline
                          Dieter_P
                          schrieb am zuletzt editiert von Dieter_P
                          #20

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

                          Was du damit erreichen willst, habe ich aber leider nicht verstanden. Eine zweite Abfrage ergibt aus meiner Sicht nur Sinn, wenn es um die gleichen Zeitbereiche geht.

                          Danke, was ich möchte: Die Datenbankeinträge "Tagesverbrauch" stehen für jeden Tag "erst" um 23:59h zur Verfügung. Wenn ich jetzt aber die Graphen aufrufe möchte ich möglichst auch den aktuellen temporären Wert für den heutigen Tag sehen. Die Abfrage kann ich mir nicht über den measurement Tagesverbrauch holen, sondern muß ich wirklich "just in time" für den heutigen Tag berechnen lassen über die Zählerstände (nur für den heutigen Tag).

                          Alles mit der Intention eine möglichst performance-optimierte Ansicht zu bekommen.

                          Marc BergM 1 Antwort Letzte Antwort
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                          • Marc BergM Marc Berg

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

                            Dort eine Verschiebung in der Zeitachse um 1Tag drin. Ich schreibe den Tagesverbrauch defintiv vor 24h in die Datenbank somit ist der Zeitstempel auch vom gleichen Tag, aber die Aggregation verschiebt das.
                            Wie ist das anpassbar?

                            Du solltest jeweils vor deine Query

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

                            reinschreiben. (Ich nehme an, dass du mit "23:59h" lokale Zeit meinst?)

                            b) Kann ich eine eine 2te Abfrage in das gleiche Panel reinbringen für den aktuellen Tag/Monat (je nach Panel)? Hier ändert sich ja mit jedem aktuellen Verbrauch gemäß dem Zeitpunkt des Abrufs etwas und ich müßte den einen Bargraph für den Tag/monat wirklich so fein dynamisch nach Aufrufzeitpunkt haben. Lässt Grafana das zu?

                            ja, das geht:
                            3a369690-18ac-4fe4-93ca-a65bcc95d1af-grafik.png

                            Was du damit erreichen willst, habe ich aber leider nicht verstanden. Eine zweite Abfrage ergibt aus meiner Sicht nur Sinn, wenn es um die gleichen Zeitbereiche geht.

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                            Dieter_P
                            schrieb am zuletzt editiert von
                            #21

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

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

                            Dort eine Verschiebung in der Zeitachse um 1Tag drin. Ich schreibe den Tagesverbrauch defintiv vor 24h in die Datenbank somit ist der Zeitstempel auch vom gleichen Tag, aber die Aggregation verschiebt das.
                            Wie ist das anpassbar?

                            Du solltest jeweils vor deine Query

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

                            reinschreiben. (Ich nehme an, dass du mit "23:59h" lokale Zeit meinst?)

                            Danke. Ja, ist 23:59h über ein Blockly in IOB.

                            Leider ändert sich in der Darstellung in Grafana nichts mit:

                            import "timezone"
                            option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
                            from(bucket: "iobroker")
                              |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
                              |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrTag")
                              |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                              |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                              |> yield(name: "sum")
                            

                            -> Start: 02. Dezember und alles um einen Tag versetzt.

                            Marc BergM 1 Antwort Letzte Antwort
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                            • D Dieter_P

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

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

                              Dort eine Verschiebung in der Zeitachse um 1Tag drin. Ich schreibe den Tagesverbrauch defintiv vor 24h in die Datenbank somit ist der Zeitstempel auch vom gleichen Tag, aber die Aggregation verschiebt das.
                              Wie ist das anpassbar?

                              Du solltest jeweils vor deine Query

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

                              reinschreiben. (Ich nehme an, dass du mit "23:59h" lokale Zeit meinst?)

                              Danke. Ja, ist 23:59h über ein Blockly in IOB.

                              Leider ändert sich in der Darstellung in Grafana nichts mit:

                              import "timezone"
                              option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
                              from(bucket: "iobroker")
                                |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
                                |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrTag")
                                |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                                |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                                |> yield(name: "sum")
                              

                              -> Start: 02. Dezember und alles um einen Tag versetzt.

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                              schrieb am zuletzt editiert von
                              #22

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

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

                              jep, du musst die Zeile hier noch erweitern:

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

                              NUC10I3+Ubuntu+Docker+ioBroker+influxDB2+Node Red+EMQX+Grafana

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                              Benutzt das Voting im Beitrag, wenn er euch geholfen hat.

                              D 1 Antwort Letzte Antwort
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                              • D Dieter_P

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

                                Was du damit erreichen willst, habe ich aber leider nicht verstanden. Eine zweite Abfrage ergibt aus meiner Sicht nur Sinn, wenn es um die gleichen Zeitbereiche geht.

                                Danke, was ich möchte: Die Datenbankeinträge "Tagesverbrauch" stehen für jeden Tag "erst" um 23:59h zur Verfügung. Wenn ich jetzt aber die Graphen aufrufe möchte ich möglichst auch den aktuellen temporären Wert für den heutigen Tag sehen. Die Abfrage kann ich mir nicht über den measurement Tagesverbrauch holen, sondern muß ich wirklich "just in time" für den heutigen Tag berechnen lassen über die Zählerstände (nur für den heutigen Tag).

                                Alles mit der Intention eine möglichst performance-optimierte Ansicht zu bekommen.

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                                schrieb am zuletzt editiert von Marc Berg
                                #23

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

                                Die Abfrage kann ich mir nicht über den measurement Tagesverbrauch holen, sondern muß ich wirklich "just in time" für den heutigen Tag berechnen lassen über die Zählerstände (nur für den heutigen Tag).

                                Achso, ja das geht, mit einem "union". Hier fügst du zwei Abfragen "vertikal" zusammen. Ungetestet:

                                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)
                                
                                live=from(bucket: "iobroker")
                                  |> range(start: date.truncate(t:-1s, unit:1d))
                                  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrLive")
                                  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                                  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                                
                                 union(tables: [tagesverbrauch, live])
                                

                                NUC10I3+Ubuntu+Docker+ioBroker+influxDB2+Node Red+EMQX+Grafana

                                Pi-hole, Traefik, Checkmk, Conbee II+Zigbee2MQTT, ESPSomfy-RTS, LoRaWAN, Arduino, KiCad

                                Benutzt das Voting im Beitrag, wenn er euch geholfen hat.

                                D 1 Antwort Letzte Antwort
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                                  @dieter_p sagte in Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?:

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

                                  jep, du musst die Zeile hier noch erweitern:

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

                                  D Offline
                                  D Offline
                                  Dieter_P
                                  schrieb am zuletzt editiert von
                                  #24

                                  jep, du musst die Zeile hier noch erweitern:

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

                                  gemacht und nun möchte der Bargraph "Bar garph requires a string or time field".

                                  Brauch ich etwas in Flux (killt mir das nicht dann die dynamische Anpassung "This month" aus Grafana oder ist etwas rechts in den Optionen des Panels für die X-Achse zu konfigurieren?
                                  1591d5f1-cdaf-4833-9bde-a6323d01c29a-grafik.png

                                  Danke

                                  Marc BergM 1 Antwort Letzte Antwort
                                  0
                                  • D Dieter_P

                                    jep, du musst die Zeile hier noch erweitern:

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

                                    gemacht und nun möchte der Bargraph "Bar garph requires a string or time field".

                                    Brauch ich etwas in Flux (killt mir das nicht dann die dynamische Anpassung "This month" aus Grafana oder ist etwas rechts in den Optionen des Panels für die X-Achse zu konfigurieren?
                                    1591d5f1-cdaf-4833-9bde-a6323d01c29a-grafik.png

                                    Danke

                                    Marc BergM Online
                                    Marc BergM Online
                                    Marc Berg
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                                    schrieb am zuletzt editiert von
                                    #25

                                    @dieter_p

                                    Das ist seltsam, zeig nochmal die ganze Query.

                                    NUC10I3+Ubuntu+Docker+ioBroker+influxDB2+Node Red+EMQX+Grafana

                                    Pi-hole, Traefik, Checkmk, Conbee II+Zigbee2MQTT, ESPSomfy-RTS, LoRaWAN, Arduino, KiCad

                                    Benutzt das Voting im Beitrag, wenn er euch geholfen hat.

                                    D 1 Antwort Letzte Antwort
                                    0
                                    • Marc BergM Marc Berg

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

                                      Die Abfrage kann ich mir nicht über den measurement Tagesverbrauch holen, sondern muß ich wirklich "just in time" für den heutigen Tag berechnen lassen über die Zählerstände (nur für den heutigen Tag).

                                      Achso, ja das geht, mit einem "union". Hier fügst du zwei Abfragen "vertikal" zusammen. Ungetestet:

                                      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)
                                      
                                      live=from(bucket: "iobroker")
                                        |> range(start: date.truncate(t:-1s, unit:1d))
                                        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "OelVerbrLive")
                                        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                                        |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                                      
                                       union(tables: [tagesverbrauch, live])
                                      
                                      D Offline
                                      D Offline
                                      Dieter_P
                                      schrieb am zuletzt editiert von
                                      #26

                                      Achso, ja das geht, mit einem "union". Hier fügst du zwei Abfragen "vertikal" zusammen. Ungetestet:

                                      Danke.

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

                                      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)
                                      
                                      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])
                                      

                                      Query Inspector:

                                      {
                                        "request": {
                                          "url": "api/ds/query?ds_type=influxdb&requestId=Q119",
                                          "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  |> yield(name: \"last\")\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  |> yield(name: \"last\")\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"
                                            }
                                          }
                                        }
                                      }
                                      

                                      67cbbbe3-56df-4cbc-b5de-ab253fb01917-grafik.png

                                      Marc BergM 1 Antwort Letzte Antwort
                                      0
                                      • D Dieter_P

                                        Achso, ja das geht, mit einem "union". Hier fügst du zwei Abfragen "vertikal" zusammen. Ungetestet:

                                        Danke.

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

                                        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)
                                        
                                        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])
                                        

                                        Query Inspector:

                                        {
                                          "request": {
                                            "url": "api/ds/query?ds_type=influxdb&requestId=Q119",
                                            "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  |> yield(name: \"last\")\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  |> yield(name: \"last\")\r\n \r\n union(tables: [tagesverbrauch, live])"
                                                      },
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                                                        [
                                                          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"
                                              }
                                            }
                                          }
                                        }
                                        

                                        67cbbbe3-56df-4cbc-b5de-ab253fb01917-grafik.png

                                        Marc BergM Online
                                        Marc BergM Online
                                        Marc Berg
                                        Most Active
                                        schrieb am zuletzt editiert von
                                        #27

                                        @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")
                                        

                                        NUC10I3+Ubuntu+Docker+ioBroker+influxDB2+Node Red+EMQX+Grafana

                                        Pi-hole, Traefik, Checkmk, Conbee II+Zigbee2MQTT, ESPSomfy-RTS, LoRaWAN, Arduino, KiCad

                                        Benutzt das Voting im Beitrag, wenn er euch geholfen hat.

                                        D 1 Antwort Letzte Antwort
                                        0
                                        • Marc BergM Marc Berg

                                          @dieter_p

                                          Das ist seltsam, zeig nochmal die ganze Query.

                                          D Offline
                                          D Offline
                                          Dieter_P
                                          schrieb am zuletzt editiert von
                                          #28

                                          @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])
                                          
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