UPDATE 31.10.: Amazon Alexa - ioBroker Skill läuft aus ?

[Armilar]

@winnipuuh @niiccooo1

Vielleicht kann jemand den code umschreiben für die Influx1.8 🙂

Es ist ja eigentlich nur ein anderes Query (SQL statt FLUX) bei der Influx 1.8 oder beim SQL. Versucht es mal (ungetestet) mit austauschen:

let query = ['SELECT mean("value") ',
                  'FROM "' + obj.id + '" ', 
                  'WHERE time >= now() - ' + numberOfHoursAgo + 'h and time <= now() ',
                  'GROUP BY time(' + numberOfHoursAgo + 'h) ',
                  'ORDER BY time DESC'].join('');

Falls die Sortierung falsch herum ist, dann noch mal das DESC rausnehmen. Und falls da dann auch wirklich Daten herauskommen, dann gerne bescheid geben. :blush:

EDIT:

let query =[
        'from(bucket: "iobroker")',
        '|> range(start: -' + numberOfHoursAgo + 'h)',
        '|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "' + obj.id + '")',
        '|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")',
        '|> drop(columns: ["from", "ack", "q"])',
        '|> aggregateWindow(every: 1h, fn: last, createEmpty: false)',
        '|> map(fn: (r) => ({ r with _rtime: int(v: r._time) - int(v: r._start)}))',
        '|> yield(name: "_result")'].join('');

dafür herausnehmen.

Die Abfragen liefern immer den Stand der letzten 24 Stunden. Kann natürlich auch verändert werden:

const numberOfHoursAgo = 24;   // letzen n Stunden
const xAxisTicksEveryM = 60;   // die X-Achsen-Striche (in diesem Fall jede Stunde)
const xAxisLabelEveryM = 240;  // die Zeitangaben (in diesem Fall alle 4 Stunden)

Man könnte im SQL-Statement ggfs. auch noch die Group by Zeiten reduzieren.

[mading]

@ravenst0ne SD Karte geht irgendwann kaputt. iob ist auf einem pi4 mit ssd - grafana und influx auf einem pi3 mit sd. wenn die hops geht, habe ich ein Backup bzw, sind die historischen Daten ohnehin für mich nicht so wichtig (alles älter als 6-12M)

[Armilar]

@mading @ravenst0ne

Für einen Raspi mit SD-Karte sollte man ja neben den ioBroker-Updates ebenfalls Sicherungen z.B. mit dem Backitup-Adapter für Influx, etc. anlegen. Die Haltbarkeit einer SD-Karte ist immer ein Spiel mit dem Feuer... Mir ist dieser Tage, ebenfalls wieder eine SD-Karte (nicht ioBroker und auch keine Datenbank) unreparierbar abgeraucht. Besser auf andere Medien gehen oder langfristig auf eine stabilere Hardware setzen...

@ravenst0ne

Mal aus Interesse, auf welchem Gerät/Speicher legt ihr denn eure Influx Datenbank ab? SD Karte vom Pi soll ja nicht so gut sein...

zu deiner Frage: Ich habe ein QNAP NAS mit einer VM für den ioBroker und einer separaten VM für InfluxDB2 und Grafana im Einsatz.

[Winnipuuh]

@armilar
Die Datenquery funktioniert allerdings habe ich noch das Problem das der Info Alias die Daten nicht annimt:

LG
Winnipuuh

[Armilar]

@winnipuuh

Was steht denn im erzeugten Datenpunkt drin? Sollte ja eigentlich ein etwas längerer String (wie gestern als Beispiel abgebildet) sein. Der Info-Alias kann doch einen String verarbeiten!

Bei mir steht unter der Zeile ein "any" = kann alles aufnehmen und role=state . Das wäre auch perfekt!

Oder hat der Alias noch keine Daten bekommen?

Sieht dann im alias.0. auch super aus:

[Winnipuuh]

@armilar
Das steht bei mir auch :-)

[Armilar]

@winnipuuh

Dann zeige mal den Inhalt des Datenpunktes

EDIT: War parallel ;-)

Sieht doch eigentlich ganz gut aus. Was macht das Panel draus?

P.S.: Falls das Balkendiagramme (cardChart) werden sollen, brauchst du aber ein anderes Script. Die arbeitet nicht mit Koordinaten.

Falls es Linien-Diagramme (cardLChart) werden sollen, dann ist das Script (wie gestern gepostet) korrekt.

[Winnipuuh]

@armilar
So sieht mein Log der querry aus:

Der Datenpunkt hat folgenden Inhalt:

0^11:00+60+120+180+240^15:00+300+360+420+480^19:00+540+600+660+720^23:00+780+840+900+960^03:00+1020+1080+1140+1200^07:00+1260+1320+1380~NaN:NaN~NaN:NaN

[Winnipuuh]

@armilar said in SONOFF NSPanel mit Lovelace UI:

t doch eigentlich ganz gut aus. Was macht das Panel draus?

Hab CardLChart drin :-)

let CardChartExample = <PageChart>
{
    'type': 'cardLChart',
    'heading': 'Strom Verbrauch',
    'useColor': true,
    'items': [<PageItem>{ 
                id: 'alias.0.NSPanel.1.CardChart.Verbrauch', 
                yAxis: 'Leistung [kW]', 
                yAxisTicks: [100,110,120,130,140,150,160,170,180,190,200,210,220,230,240,250],
                onColor: Yellow
             }]
};

[Armilar]

@winnipuuh

Der erste Teil ist die X-Achse:
0^11:00+60+120+180+240^15:00+300+360+420+480^19:00+540+600+660+720^23:00+780+840+900+960^03:00+1020+1080+1140+1200^07:00+1260+1320+1380

im Zweite Teil sollten die Koordinaten stehen
~NaN:NaN~NaN:NaN

~X1:Y1~X2:Y2
Da sind aber keine Daten (NaN) drin...

Für eine saubere Darstellung müsstest du dann die yAxisTicks aktuell zwischen 100 =10,0 und 250=25,0 noch anpassen.
Aber zunächst sollte da kein NaN drin stehen.

Gab es im gewählten Zeitraum (letzte 24h) keine Daten?

[Winnipuuh]

@armilar
Doch Daten werden vom Sensor alle 6 sec. aktualisiert. Das sind Verbrauchsdaten vom EVU. :-(

[Armilar]

@winnipuuh

Hast du Grafana oder etwas, das dir ein SQL-Statement für diesen Datenpunkt zusammenbauen kann?

[Winnipuuh]

@armilar
Ja

SELECT mean("value") FROM "0_userdata.0.Strom_Berechnung.Strom" WHERE $timeFilter GROUP BY time($__interval) fill(null)

[Armilar]

@winnipuuh

https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8/query_language/explore-data/

Zur Beschreibung sehe ich im SQL-Statement keine Fehler. Ist

const InfluxInstance = 'influxdb.0';

die richtige Instanz?

Das einzige was ich da als Unterschied sehe ist die Sortierung.

Die kannst du ja mal rausnehmen:

let query = ['SELECT mean("value") ',
                  'FROM "' + obj.id + '" ', 
                  'WHERE time >= now() - ' + numberOfHoursAgo + 'h and time <= now() ',
                  'GROUP BY time(' + numberOfHoursAgo + 'h)'].join('');

Ansonsten kann ich bei Influx 1.8 leider nicht unterstützen. Da bräuchtest du jemanden, der ebenfalls eine alte Influx hat.

EDIT:
Doch, mir ist da etwas aufgefallen:
Du verwendest die falschen Datenpunkte

hier gehst du in die Abfrage mit mqtt.0.openWB.evu.W

und im Grafana greifst du auf 0_userdata.0.Strom_Berechnung.Strom zu.

Wenn das so wäre, dann ist das ein böser Fehler ;-) , falls mqtt.0.openWB.evu.W nicht in der Influx enthalten wäre.

EDIT 2: Ändere den Datenpunkt im JS-Script mal von mqtt.0.openWB.evu.W auf 0_userdata.0.Strom_Berechnung.Strom

[Winnipuuh]

@armilar
Das habe ich gerade geändert daran liegt es nicht. Dachte das ich zuwenige Daten in der mqtt habe daher hab ich es getauscht :-) sorry für die Verwirrung

Die Instanz ist richtig:

Hab die query getauscht leider hat das auch nichr funktioniert :-(

LG
Winnipuuh

[Armilar]

@winnipuuh

Das Statement findet 2 Werte aber kommt mit einem Fehler zurück...

Eventuell findet jemand anderes mit einer Influx 1.8 den Fehler... Kann da nicht weiter unterstützen.

[Winnipuuh]

@armilar Kein Problem trotzdem Danke für deine Unterstützung ist echt ein Tolles Projekt

[bean]

@armilar Bin auch auf der Suche nach dem korrekten Statement für die Influx-Abfrage, deshalb noch kurz eine Bitte zur Unterstützung:

Wie sieht denn ein Beispiel-Result der Flux-Abfrage unter Influx 2.6 aus?

Mit dem Ergebnis meiner Abfrage

{'result':[[{'mean':14.65,'ts':1675166400000},{'mean':14.024999999999999,'ts':1675162800000},{'mean':13.4,'ts':1675159200000},{'mean':13.3,'ts':1675155600000},{'mean':13.350000000000001,'ts':1675152000000},{'mean':13.55,'ts':1675148400000},{'mean':13.7,'ts':1675144800000},{'mean':13.850000000000001,'ts':1675141200000},{'mean':14,'ts':1675137600000},{'mean':14.2,'ts':1675134000000},{'mean':14.350000000000001,'ts':1675130400000},{'mean':14.5,'ts':1675126800000},{'mean':14.5,'ts':1675123200000},{'mean':14.6,'ts':1675119600000},{'mean':14.850000000000001,'ts':1675116000000},{'mean':15,'ts':1675112400000},{'mean':15.25,'ts':1675108800000},{'mean':15.55,'ts':1675105200000},{'mean':15.8,'ts':1675101600000},{'mean':16.375,'ts':1675098000000},{'mean':16.7,'ts':1675094400000},{'mean':16.099999999999998,'ts':1675090800000},{'mean':14.9,'ts':1675087200000},{'mean':13.944444444444443,'ts':1675083600000},{'mean':13.6,'ts':1675080000000}]],'ts':1675167842420,'error':null}

fängt der Rest des Scripts dann nichts an, weshalb auch immer nur NaN kommt

[Armilar]

@bean

Beispiel Result aus Influx 2.6:

{'result':[[{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':2670089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T14:00:00Z','_value':21.63,'ts':1675087200000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':6270089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T15:00:00Z','_value':21.39,'ts':1675090800000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':9870089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T16:00:00Z','_value':21.33,'ts':1675094400000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':13470089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T17:00:00Z','_value':21.28,'ts':1675098000000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':17070089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T18:00:00Z','_value':21.4,'ts':1675101600000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':20670089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T19:00:00Z','_value':21.58,'ts':1675105200000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':24270089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T20:00:00Z','_value':21.36,'ts':1675108800000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':27870089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T21:00:00Z','_value':21.39,'ts':1675112400000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':31470089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T22:00:00Z','_value':21.4,'ts':1675116000000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':35070089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T23:00:00Z','_value':21.63,'ts':1675119600000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':38670089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T00:00:00Z','_value':21.11,'ts':1675123200000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':45870089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T02:00:00Z','_value':20.5,'ts':1675130400000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':49470089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T03:00:00Z','_value':20.29,'ts':1675134000000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':53070089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T04:00:00Z','_value':20.15,'ts':1675137600000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':56670089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T05:00:00Z','_value':19.91,'ts':1675141200000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':60270089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T06:00:00Z','_value':19.72,'ts':1675144800000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':63870089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T07:00:00Z','_value':20.5,'ts':1675148400000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':67470089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T08:00:00Z','_value':20.6,'ts':1675152000000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':71070089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T09:00:00Z','_value':20.69,'ts':1675155600000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':74670089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T10:00:00Z','_value':20.85,'ts':1675159200000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':78270089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T11:00:00Z','_value':20.88,'ts':1675162800000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':81870089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T12:00:00Z','_value':20.78,'ts':1675166400000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':85470089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T13:00:00Z','_value':19.88,'ts':1675170000000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':86400000000000,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_value':19.72,'ts':1675170929910}]],'ts':1675170914591,'error':null}

im else Zweig

// show result
            if (Debug) console.log(result);
            let numResults = result.result.length;
            for (let r = 0; r < numResults; r++) 
            {
                let list = []
                let numValues = result.result[r].length;

                for (let i = 0; i < numValues; i++) 
                {
                    let time = Math.round(result.result[r][i]._rtime/1000/1000/1000/60);
                    let value = Math.round(result.result[r][i]._value * 10);
                    list.push(time + ":" + value);
                }

                coordinates = list.join("~");

                if (Debug) console.log(coordinates);
            }

müssten demnach auch die Felder angepasst werden

• _rtime kommt als ts
• _value kommt als mean

JSON aus Influx 2.6

{
   "result":[
      [
         {
            "result":"_result",
            "table":0,
            "_field":"value",
            "_measurement":"deconz.0.Sensors.41.temperature",
            "_rtime":1305864430179,
            "_start":"2023-01-30T13:38:14.135569821Z",
            "_stop":"2023-01-31T13:38:14.135569821Z",
            "_time":"2023-01-30T14:00:00Z",
            "_value":21.63,
            "ts":1675087200000
         },

JSON aus Influx 1.8

{
   "result":[
      [
         {
            "mean":14.65,
            "ts":1675166400000
         },

Was passiert denn, wenn du statt "history.0" im folgenden Script "influx.0" nimmst?

https://github.com/joBr99/nspanel-lovelace-ui/wiki/ioBroker-Card-Definitionen-(Seiten)#javascript-für-history-adapter

[bean]

@armilar said in SONOFF NSPanel mit Lovelace UI:

müssten demnach auch die Felder angepasst werden

_rtime kommt als ts
_value kommt als mean

cool danke, da bin ich dann schon nahe dran - welche Zeiteinheit braucht das LChart denn? Scheinbar unterscheiden sich ts und rtime doch ganz deutlich, ts ist ja in mikrosekunden seit Unix Epoch, und rtime dürfte irgendwie das Datum sein?

@armilar said in SONOFF NSPanel mit Lovelace UI:

Was passiert denn, wenn du statt "history.0" im folgenden Script "influx.0" nimmst?
https://github.com/joBr99/nspanel-lovelace-ui/wiki/ioBroker-Card-Definitionen-(Seiten)#javascript-für-history-adapter

Da kommt ein Warning:
(EDIT: es müsste "console.log" statt "console.info" heißen, dann ist das Warning weg)

javascript.0 (188) TypeError: console.info is not a function at Object.cb (script.js.common.NSPanel.LChartTest_History:6994:28) at change (/opt/iobroker/node_modules/@iobroker/js-controller-adapter/build/lib/adapter/adapter.js:5291:71) at Immediate._onImmediate (/opt/iobroker/node_modules/@iobroker/db-states-redis/lib/states/statesInRedisClient.js:322:37) at processImmediate (node:internal/timers:466:21) 

Aber das Ergebnis sieht nicht schlecht aus:

0^14:00+60+120+180+240^18:00+300+360+420+480^22:00+540+600+660+720^02:00+780+840+900+960^06:00+1020+1080+1140+1200^10:00+1260+1320+1380~0:138~23:142~62:152~100:160~139:166~177:165~216:165~255:161~293:158~332:156~370:156~409:153~447:150~486:149~525:148~563:146~602:145~640:145~679:145~717:144~756:142~795:142~833:140~872:139~910:138~949:137~987:136~1026:135~1065:135~1103:133~1142:133~1180:134~1219:139~1257:145~1296:154~1335:155~1373:150~1427:150

Kann nur leider nicht testen, weil das Panel nicht in Reichweite ist.
Und wenn das funktioniert, bräuchte man ja überhaupt kein anderes Script für influxdb?