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    Grafana Tages/Monatsverbräuche Performance u. Darstellung?

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

      @dieter_p

      Das ist seltsam, zeig nochmal die ganze Query.

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

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

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

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

          Die Zeile muss weg

          |> yield(name: "last")
          
          D 1 Reply Last reply Reply Quote 0
          • D
            Dieter_P @Marc Berg last edited by

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

            @dieter_p

            Das ist seltsam, zeig nochmal die ganze Query.

            Gleiches auch hier mit dem "union":

            Query:

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

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

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

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

              Die Zeile muss weg

              |> yield(name: "last")
              

              ok, gleiche Ausgabe:

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

                @dieter_p

                Schwierig, so ohne Quelldaten. Was liefert

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

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

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

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

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

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

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

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

                    @marc-berg

                    aaah, Fortschritt 🙂

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

                    mit:

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

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

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

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

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

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

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

                        @dieter_p

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

                        falsch:

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

                        richtig:

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

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

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

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

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

                            @dieter_p

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

                            falsch:

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

                            richtig:

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

                            Danke, es wird besser:

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

                            mit:

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

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

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

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

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

                              Ist das hier der Verbrauch vom 02.12 oder 01.12.?

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

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

                                @dieter_p

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

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

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

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

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

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

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

                                  Ist das hier der Verbrauch vom 02.12 oder 01.12.?

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

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

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

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

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

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

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

                                    @dieter_p

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

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

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

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

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

                                      Leider gar keine Ausgabe "Configured x field not found"

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

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

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

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

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

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

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

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

                                          @dieter_p

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

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

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

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

                                            Marc Berg 1 Reply Last reply Reply Quote 0
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