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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

    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 Online
    D Online
    Dieter_P
    schrieb am zuletzt editiert von
    #40

    @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]?

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    • Marc BergM Offline
      Marc BergM Offline
      Marc Berg
      Most Active
      schrieb am zuletzt editiert von
      #41

      @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.

      NUC10I3+Ubuntu+Docker+ioBroker+influxDB2+Node Red+RabbitMQ+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?:

        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 Online
        D Online
        Dieter_P
        schrieb am zuletzt editiert von
        #42

        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 BergM 1 Antwort Letzte Antwort
        0
        • D Dieter_P

          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 BergM Offline
          Marc BergM Offline
          Marc Berg
          Most Active
          schrieb am zuletzt editiert von Marc Berg
          #43

          @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()
          

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          • Marc BergM 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 Online
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            Dieter_P
            schrieb am zuletzt editiert von Dieter_P
            #44

            @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 BergM 1 Antwort Letzte Antwort
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            • D 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 BergM Offline
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              Marc Berg
              Most Active
              schrieb am zuletzt editiert von Marc Berg
              #45

              @dieter_p

              Zeig bitte mal die Daten vom 24.12. und von heute im Data Explorer ohne aggregate. Wenn man die Quelldaten nicht hat, ist es schwer zu testen.

              NUC10I3+Ubuntu+Docker+ioBroker+influxDB2+Node Red+RabbitMQ+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

                Zeig bitte mal die Daten vom 24.12. und von heute im Data Explorer ohne aggregate. Wenn man die Quelldaten nicht hat, ist es schwer zu testen.

                D Online
                D Online
                Dieter_P
                schrieb am zuletzt editiert von
                #46

                @marc-berg

                Tagesverbrauch:
                0d50f964-785f-41ce-a5d3-77d671abe64f-grafik.png

                Zählerstände (Auszug):
                3939fbba-2de3-4b1c-bc49-6a4321c728a3-grafik.png

                Marc BergM 1 Antwort Letzte Antwort
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                • D Dieter_P

                  @marc-berg

                  Tagesverbrauch:
                  0d50f964-785f-41ce-a5d3-77d671abe64f-grafik.png

                  Zählerstände (Auszug):
                  3939fbba-2de3-4b1c-bc49-6a4321c728a3-grafik.png

                  Marc BergM Offline
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                  Marc Berg
                  Most Active
                  schrieb am zuletzt editiert von
                  #47

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

                  Tagesverbrauch:

                  Nochmal zum Verständnis, wahrscheinlich habe ich das noch nicht geschnallt: die 5.64 Liter vom 24.12. 09:38 UTC, ist das die Summenberechnung von gestern für den 23.12. oder die Berechnung von heute für den 24.12., wobei um 09:38 (UTC) der letzte Verbrauch vorlag?

                  NUC10I3+Ubuntu+Docker+ioBroker+influxDB2+Node Red+RabbitMQ+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?:

                    Tagesverbrauch:

                    Nochmal zum Verständnis, wahrscheinlich habe ich das noch nicht geschnallt: die 5.64 Liter vom 24.12. 09:38 UTC, ist das die Summenberechnung von gestern für den 23.12. oder die Berechnung von heute für den 24.12., wobei um 09:38 (UTC) der letzte Verbrauch vorlag?

                    D Online
                    D Online
                    Dieter_P
                    schrieb am zuletzt editiert von Dieter_P
                    #48

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

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

                    Tagesverbrauch:

                    Nochmal zum Verständnis, wahrscheinlich habe ich das noch nicht geschnallt: die 5.64 Liter vom 24.12. 09:38 UTC, ist das die Summenberechnung von gestern für den 23.12. oder die Berechnung von heute für den 24.12., wobei um 09:38 (UTC) der letzte Verbrauch vorlag?

                    Nein. Die Verwirrung bringt da der Zeitstempel rein (die Uhrzeit ist gerade ziemlich sinnfrei)
                    die 5.64 Liter Tagesverbrauch ist die Summe für den 24.12.

                    -> Man findet in der DB immer genau einen Wert des Tagesverbrauchs mit gleichem Zeitstempel des gleichen Tages (Uhrzeit ist nicht zu beachten). Dies allerdings erst um 23:59h aber mit einem früheren Zeitpunkt vom gleichen Tag.

                    2023-12-24Txxxx -> liefert den Tagesverbrauch vom 2023-12-24

                    5436eeab-abc6-4ddd-99c8-e3859b7d9055-grafik.png

                    P.S.: Könnte den Zeitstempel auch einfach mal fix auf 23:59:59 setzen, das macht sicher etwas mehr Sinn. Würde aber nichts an unserer derzeitigen Logik ändern, oder?

                    Marc BergM 1 Antwort Letzte Antwort
                    0
                    • D Dieter_P

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

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

                      Tagesverbrauch:

                      Nochmal zum Verständnis, wahrscheinlich habe ich das noch nicht geschnallt: die 5.64 Liter vom 24.12. 09:38 UTC, ist das die Summenberechnung von gestern für den 23.12. oder die Berechnung von heute für den 24.12., wobei um 09:38 (UTC) der letzte Verbrauch vorlag?

                      Nein. Die Verwirrung bringt da der Zeitstempel rein (die Uhrzeit ist gerade ziemlich sinnfrei)
                      die 5.64 Liter Tagesverbrauch ist die Summe für den 24.12.

                      -> Man findet in der DB immer genau einen Wert des Tagesverbrauchs mit gleichem Zeitstempel des gleichen Tages (Uhrzeit ist nicht zu beachten). Dies allerdings erst um 23:59h aber mit einem früheren Zeitpunkt vom gleichen Tag.

                      2023-12-24Txxxx -> liefert den Tagesverbrauch vom 2023-12-24

                      5436eeab-abc6-4ddd-99c8-e3859b7d9055-grafik.png

                      P.S.: Könnte den Zeitstempel auch einfach mal fix auf 23:59:59 setzen, das macht sicher etwas mehr Sinn. Würde aber nichts an unserer derzeitigen Logik ändern, oder?

                      Marc BergM Offline
                      Marc BergM Offline
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                      schrieb am zuletzt editiert von Marc Berg
                      #49

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

                      Könnte den Zeitstempel auch einfach mal fix auf 23:59:59 setzen, das macht sicher etwas mehr Sinn. Würde aber nichts an unserer derzeitigen Logik ändern, oder?

                      Nein, das macht dann keinen Unterschied.

                      Setz mal die beiden Queries einzeln in den InfluxDB Explorer und zeig das Ergebnis:

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

                      NUC10I3+Ubuntu+Docker+ioBroker+influxDB2+Node Red+RabbitMQ+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?:

                        Könnte den Zeitstempel auch einfach mal fix auf 23:59:59 setzen, das macht sicher etwas mehr Sinn. Würde aber nichts an unserer derzeitigen Logik ändern, oder?

                        Nein, das macht dann keinen Unterschied.

                        Setz mal die beiden Queries einzeln in den InfluxDB Explorer und zeig das Ergebnis:

                        import "timezone"
                        import "date"
                        option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
                        
                        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) 
                        
                        import "timezone"
                        import "date"
                        option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
                        
                        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"])
                        
                        D Online
                        D Online
                        Dieter_P
                        schrieb am zuletzt editiert von Dieter_P
                        #50

                        Setz mal die beiden Queries einzeln in den InfluxDB Explorer und zeig das Ergebnis:

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

                        6e46c6fa-a2a7-4d40-9393-457e398513b4-grafik.png

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

                        145f8f5d-3c57-4b34-9c4c-14f97ee5221b-grafik.png

                        k.A. ob das einen Unterschied macht. Im Data Explorer habe ich keine Auswahloption für "this month" wie in Grafana und setze feste Zeitpunkte per Custom time range.

                        Marc BergM 1 Antwort Letzte Antwort
                        0
                        • D Dieter_P

                          Setz mal die beiden Queries einzeln in den InfluxDB Explorer und zeig das Ergebnis:

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

                          6e46c6fa-a2a7-4d40-9393-457e398513b4-grafik.png

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

                          145f8f5d-3c57-4b34-9c4c-14f97ee5221b-grafik.png

                          k.A. ob das einen Unterschied macht. Im Data Explorer habe ich keine Auswahloption für "this month" wie in Grafana und setze feste Zeitpunkte per Custom time range.

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                          schrieb am zuletzt editiert von Marc Berg
                          #51

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

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

                          bei der zweiten Abfrage:

                          |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                          |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                          

                          Und bei der ersten bitte mal die letzten Datensätze zeigen. Muss jetzt aber erstmal durch die Lande reisen ...

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

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

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

                          D 2 Antworten Letzte Antwort
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                          • Marc BergM Marc Berg

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

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

                            bei der zweiten Abfrage:

                            |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                            |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                            

                            Und bei der ersten bitte mal die letzten Datensätze zeigen. Muss jetzt aber erstmal durch die Lande reisen ...

                            D Online
                            D Online
                            Dieter_P
                            schrieb am zuletzt editiert von
                            #52

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

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

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

                            bei der zweiten Abfrage:

                            |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                            |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                            

                            Danke, das schaut gut aus:
                            78ad3438-6738-4747-9778-153709055a2f-grafik.png

                            Und bei der ersten bitte mal die letzten Datensätze zeigen. Muss jetzt aber erstmal durch die Lande reisen ...

                            0c83b15a-fba4-4b54-aa04-ed3a9ad56de6-grafik.png

                            Danke Dir und schöne Feiertage!

                            1 Antwort Letzte Antwort
                            0
                            • Marc BergM Marc Berg

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

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

                              bei der zweiten Abfrage:

                              |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                              |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                              

                              Und bei der ersten bitte mal die letzten Datensätze zeigen. Muss jetzt aber erstmal durch die Lande reisen ...

                              D Online
                              D Online
                              Dieter_P
                              schrieb am zuletzt editiert von
                              #53

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

                              Für nun zu:
                              b3bdf4f2-296c-49d7-8e27-f6fe5ac39127-grafik.png

                              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")
                                |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                                |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                              
                               union(tables: [tagesverbrauch, live])
                                |>group()
                              
                              Marc BergM 1 Antwort Letzte Antwort
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                              • D Dieter_P

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

                                Für nun zu:
                                b3bdf4f2-296c-49d7-8e27-f6fe5ac39127-grafik.png

                                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")
                                  |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                                  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                                
                                 union(tables: [tagesverbrauch, live])
                                  |>group()
                                
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                                schrieb am zuletzt editiert von
                                #54

                                @dieter_p
                                Logisch, wenn man sich mal die Zeit nimmt, genau hinzuschauen (natürlich muss "timeSrc: "_start" rein. :-)

                                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, 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")
                                  |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                                  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                                
                                 union(tables: [tagesverbrauch, live])
                                  |> map(fn: (r) => ({ _time: r._time, Ölverbrauch: r._value }))
                                


                                Die letzte Zeile habe ich auch noch angepasst, damit erreicht man ein group(), Umbenennung und Optimierung in einer Zeile ("Ölverbrauch" kannst du natürlich ändern).


                                Wenn du in der grafana.ini noch diese Punkte hier austauschst, dann bekommst du das Datum auch im unserem "normalen" Format.

                                [date_formats]
                                # For information on what formatting patterns that are supported https://momentjs.com/docs/#/displaying/
                                
                                # Default system date format used in time range picker and other places where full time is displayed
                                full_date = DD.MM.YYYY HH:mm:ss
                                
                                # Used by graph and other places where we only show small intervals
                                interval_second = HH:mm:ss
                                interval_minute = HH:mm
                                interval_hour = DD.MM. HH:mm
                                interval_day = DD.MM.
                                interval_month = MM.YYYY
                                interval_year = YYYY
                                

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

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

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

                                D 2 Antworten Letzte Antwort
                                1
                                • Marc BergM Marc Berg

                                  @dieter_p
                                  Logisch, wenn man sich mal die Zeit nimmt, genau hinzuschauen (natürlich muss "timeSrc: "_start" rein. :-)

                                  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, 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")
                                    |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                                    |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                                  
                                   union(tables: [tagesverbrauch, live])
                                    |> map(fn: (r) => ({ _time: r._time, Ölverbrauch: r._value }))
                                  


                                  Die letzte Zeile habe ich auch noch angepasst, damit erreicht man ein group(), Umbenennung und Optimierung in einer Zeile ("Ölverbrauch" kannst du natürlich ändern).


                                  Wenn du in der grafana.ini noch diese Punkte hier austauschst, dann bekommst du das Datum auch im unserem "normalen" Format.

                                  [date_formats]
                                  # For information on what formatting patterns that are supported https://momentjs.com/docs/#/displaying/
                                  
                                  # Default system date format used in time range picker and other places where full time is displayed
                                  full_date = DD.MM.YYYY HH:mm:ss
                                  
                                  # Used by graph and other places where we only show small intervals
                                  interval_second = HH:mm:ss
                                  interval_minute = HH:mm
                                  interval_hour = DD.MM. HH:mm
                                  interval_day = DD.MM.
                                  interval_month = MM.YYYY
                                  interval_year = YYYY
                                  

                                  D Online
                                  D Online
                                  Dieter_P
                                  schrieb am zuletzt editiert von
                                  #55

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

                                  import "timezone"

                                  Wow, vielen herzlichen Dank!
                                  2d5fcd85-4771-49a8-b735-680fe1f58220-grafik.png

                                  Sieht gut für mich gut aus :) Jetzt bin ich mal gespannt wieviel ich davon ganz grob mir selbst erklärt bekomme und freu mich auf reine Testcharts um damit zu basteln. Für Deine Mühe und Einsatz ganz herzlichen Dank!

                                  1 Antwort Letzte Antwort
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                                  • Marc BergM Marc Berg

                                    @dieter_p
                                    Logisch, wenn man sich mal die Zeit nimmt, genau hinzuschauen (natürlich muss "timeSrc: "_start" rein. :-)

                                    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, 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")
                                      |> difference(nonNegative: true, columns: ["_value"])
                                      |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
                                    
                                     union(tables: [tagesverbrauch, live])
                                      |> map(fn: (r) => ({ _time: r._time, Ölverbrauch: r._value }))
                                    


                                    Die letzte Zeile habe ich auch noch angepasst, damit erreicht man ein group(), Umbenennung und Optimierung in einer Zeile ("Ölverbrauch" kannst du natürlich ändern).


                                    Wenn du in der grafana.ini noch diese Punkte hier austauschst, dann bekommst du das Datum auch im unserem "normalen" Format.

                                    [date_formats]
                                    # For information on what formatting patterns that are supported https://momentjs.com/docs/#/displaying/
                                    
                                    # Default system date format used in time range picker and other places where full time is displayed
                                    full_date = DD.MM.YYYY HH:mm:ss
                                    
                                    # Used by graph and other places where we only show small intervals
                                    interval_second = HH:mm:ss
                                    interval_minute = HH:mm
                                    interval_hour = DD.MM. HH:mm
                                    interval_day = DD.MM.
                                    interval_month = MM.YYYY
                                    interval_year = YYYY
                                    

                                    D Online
                                    D Online
                                    Dieter_P
                                    schrieb am zuletzt editiert von Dieter_P
                                    #56

                                    @marc-berg

                                    kleines Feedback zu meinen geschilderten Performance/Ladezeiten Problemchen.

                                    Mit den "neuen" Panels mit optimierter Abfrage schien das ja erledigt.

                                    Hatte aber immer etwas Zweifel, da ich zwar nur einen Beelink BT3pro (Quad Core Intel Atom Z8350, 4GB und SSD) verwende, aber außer IOB da nichts großartig drauf läuft und er mir sonst auch weniger total überlastet erscheint da ich ihn oft mit minimaler CPU Taktung vorfinde.

                                    Lange Rede kurzer Sinn, nun wieder durch einen Wireguard-Tunnel mit reduzierter MTU wegen einem DS-Light Anschluß kommt es aber wieder zu den Ladeanzeigen, die recht lange brauchen oder sich auch gänzlich aufhängen. Als Du mir geholfen hast und ich keine dieser Effekte hatte, saß ich lokal im Netz.
                                    Also nur indirekt ein Influx oder Grafanathema ....

                                    Marc BergM 1 Antwort Letzte Antwort
                                    0
                                    • D Dieter_P

                                      @marc-berg

                                      kleines Feedback zu meinen geschilderten Performance/Ladezeiten Problemchen.

                                      Mit den "neuen" Panels mit optimierter Abfrage schien das ja erledigt.

                                      Hatte aber immer etwas Zweifel, da ich zwar nur einen Beelink BT3pro (Quad Core Intel Atom Z8350, 4GB und SSD) verwende, aber außer IOB da nichts großartig drauf läuft und er mir sonst auch weniger total überlastet erscheint da ich ihn oft mit minimaler CPU Taktung vorfinde.

                                      Lange Rede kurzer Sinn, nun wieder durch einen Wireguard-Tunnel mit reduzierter MTU wegen einem DS-Light Anschluß kommt es aber wieder zu den Ladeanzeigen, die recht lange brauchen oder sich auch gänzlich aufhängen. Als Du mir geholfen hast und ich keine dieser Effekte hatte, saß ich lokal im Netz.
                                      Also nur indirekt ein Influx oder Grafanathema ....

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                                      #57

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

                                      Also nur indirekt ein Influx oder Grafanathema ....

                                      Das dachte ich mich schon, nachdem:

                                      @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)

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

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

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