Grafana - aggregierte Werte addieren und subtrahieren

Marc Berg

@bitwicht sagte in Grafana - aggregierte Werte addieren und subtrahieren:

kann ich mir in diesem map() nur 3 werte anzeigen lassen?

Wenn ich da 4,5,6 Werte anzeigen lassen will zeit es immer keine Balken an?

Nein, das können beliebig viele werden. Am besten mal in den Dataexplorer der Influxdb eingeben und sich die Daten anzeigen lassen. Da lernt man auch gut, was man da eigentlich macht. Was Grafana aus dem Ergebnis macht, steht auf einem anderen Blatt, sollte aber gehen.

Muss ich die Z1 bis Z4 im join alle einbauen ?
join(tables: {Z1: Z1, Z2: Z2}, on: ["_time"]) dann
join(tables: {Z1: Z1, Z2: Z2, Z3:Z3, Z4:Z4}, on: ["_time"])

Stimmt, in einem Join können immer nur zwei Streams verarbeitet werden. D.h, du müsstest zunächst Z1+Z2 joinen, dann Z3+Z4 und zum Schluss Z12+Z34. Habe ich noch nicht gemacht, müsste aber gehen.

Muss ich im map immer mit r.value arbeiten?

Ja, weil die Spalten so heißen. In einer Map-Funktion ist "r" immer die Referenz auf die gerade zu verarbeitende Zeile.

Marc Berg

@marc-berg sagte in Grafana - aggregierte Werte addieren und subtrahieren:

Stimmt, in einem Join können immer nur zwei Streams verarbeitet werden. D.h, du müsstest zunächst Z1+Z2 joinen, dann Z3+Z4 und zum Schluss Z12+Z34. Habe ich noch nicht gemacht, müsste aber gehen.

Sieht dann z.B. so aus:

Z12=join(tables: {Z1: Z1, Z2: Z2}, on: ["_time"])

Z34=join(tables: {Z3: Z3, Z4: Z4}, on: ["_time"])

    join(tables: {Z12: Z12, Z34: Z34}, on: ["_time"])

bitwicht

@Marc-Berg

klappt super, Danke.

Nur die Monate der Balken sind um einen Monat verschoben was ich nicht verstehe.

Wenn ich den großen Syntax nehme ist es verschoben:

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

StromIRHausEinspeisung=
from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -1y)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Strom-IR-Haus-Einspeisung")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, createEmpty: false)
  |> keep(columns: ["_value", "_time"])

  StromIRHausBezug=
from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -1y)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Strom-IR-Haus-Bezug")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, createEmpty: false)
  |> keep(columns: ["_value", "_time"])

   StromIRPVEinspeisung=
from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -1y)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Strom-IR-PV-Einspeisung")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, createEmpty: false)
  |> keep(columns: ["_value", "_time"])

  StromIRPVBezug=
from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -1y)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Strom-IR-PV-Bezug")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, createEmpty: false)
  |> keep(columns: ["_value", "_time"])

 
  Z2=
from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -1y)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Strom-IR-PV-Einspeisung")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, createEmpty: false)
 
  join1=
  join(tables: {StromIRHausEinspeisung: StromIRHausEinspeisung, 
        StromIRPVEinspeisung: StromIRPVEinspeisung}, on: ["_time"])
  
  join2=
  join(tables: {StromIRHausBezug: StromIRHausBezug, 
        StromIRPVBezug: StromIRPVBezug}, on: ["_time"])
  
join(tables: {join1: join1, join2: join2}, on: ["_time"])
  

  |>map(fn: (r) => ({_time: r._time,  
                    StromIRHausEinspeisung: r._value_StromIRHausEinspeisung, 
                    StromIRPVEinspeisung: r._value_StromIRPVEinspeisung,
                    StromIRPVBezug: r._value_StromIRPVBezug,
                    StromIRHausBezug: r._value_StromIRHausBezug,
                    PV_Eigenverbrauch: r._value_StromIRPVEinspeisung-r._value_StromIRHausEinspeisung,
                    Verbrauch_Haus: r._value_StromIRPVEinspeisung-r._value_StromIRHausEinspeisung+r._value_StromIRHausBezug
                    }))

Wenn ich den kleinen nehme passt es:

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

from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -1y)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Strom-IR-Haus-Einspeisung" and r["_field"] == "value" )
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, timeSrc: "_start")

Ich sehe aber nicht, was bei dem großen anders ist, dass es den Monat um einen nach rechts verschiebt ?!

Marc Berg

@bitwicht sagte in Grafana - aggregierte Werte addieren und subtrahieren:

Meinst du das mit "verschoben"? Finde ich nicht. Grün ist immer links, gelb in der Mitte und Blau rechts. Der blaue Balken kann ja nicht wissen, das links neben ihm kein grüner und gelber Balken ist!?

bitwicht

@Marc-Berg

glaube du hast mich falsch verstanden.

hier ein Bild:

Die Monate sind immer um einen Monat verschoben und der 04/2023 ist doppelt vorhanden

Marc Berg

@marc-berg sagte in Grafana - aggregierte Werte addieren und subtrahieren:

Edit: "timeSrc" muss noch angepasst werden. Das sollte aber klar sein.

Das meinte ich damit. Mach das in den vier einzelnen Abfragen wieder so wie in deinem allerersten Post.

  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, timeSrc: "_start")

bitwicht

@Marc-Berg

ah, passt. Danke.
Jetzt kann ich anfangen zu rechnen

Marc Berg

@bitwicht

Aber mal was anderes: müsste es nicht MWh, kWh heißen?

bitwicht

@Marc-Berg

stimmt, kann ich noch ändern.
Meine Rechnungen passen auch noch nicht.

Und pro Monat 5-8 Werte ist auch irgendwie unübersichtlich.
Muss ich mal noch etwas rumspielen.

Wenn ich nur einen Wert nehme:

import "timezone"
option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
 
from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -1y)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Strom-IR-Haus-Einspeisung" and r["_field"] == "value" )
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, timeSrc: "_start")

Dann steht in der Legende der Grafik nur "value" und nicht Strom-IR-Haus-Einspeisung

warum ist das so?

Marc Berg

@bitwicht sagte in Grafana - aggregierte Werte addieren und subtrahieren:

Dann steht in der Legende der Grafik nur "value" und nicht Strom-IR-Haus-Einspeisung

warum ist das so?

Nimm mal bitte meine Empfehlung an und schau dir das Ergebnis in der Web-Oberfläche der InfluxDB an und klicke "Raw Data" an.

Die Spalte heißt einfach mal so. Du könntest sie aber umbenennen mit der rename() Funktion. Auf der rechten Seite hast Du einen Bereich "Functions", hier kannst Du diese Funktionen suchen, auswählen, hast eine kleine Beschreibung dazu, kannst Sie "injecten", also in den Skript-Editor einfügen ...

bitwicht

@Marc-Berg

das habe ich im Influx Manager gesehen.
Was ich nicht verstehen:
Wenn ich einen Wert abfrage steht nur "value"
Wenn ich mit zwei Werte anzeigen lasse steht "der name + value"
anscheinend macht das Grafana dann automatisch das man es unterscheiden kann

Ich habe jetzt aber eine Lösung mit folgenden Syntax

set(key: "_field", value: "WUNSCHNAME")

bitwicht

@Marc-Berg

wir kommen zwar vom Thema ab, aber hast du sowas schon mal gebaut

Kann ich den Balken vom Bar Chart auch aus mehreren Werten bestehen lassen, plus Gesamtsumme.
und die Werte dann in oder neben den Balken anzeigen?

Heißt das dann stacked oder floating

bitwicht

bei Stacking kann ich "normal" einstellen.
Dann fehlt nur der Gesamtwert

Marc Berg

@bitwicht

habe ich mich noch nicht mit beschäftigen müssen. Ist auch eher ein Grafana Thema, da benutze ich nur das Nötigste.

bitwicht

@Marc-Berg

Ich habe noch einiges erweitert und möchte zwei monatswerte subtrahieren.

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

Z1=
from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -15d)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Wasserzaehler-CAM-Haus")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
  |> keep(columns: ["_value", "_time"])
 
  Z2=
from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -15d)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Wasserzaehler-CAM-Garten")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, createEmpty: false)
  |> keep(columns: ["_value", "_time"])

 join(tables: {Z1 : Z1, Z2 : Z2}, on: ["_time"])
// |> map(fn: (r) => ({_time: r._time, _Erg:r._value_Z1 - r._value_Z2}))
  |>map(fn: (r) => ({_time: r._time, Z1: r._value_Z1, Z2: r._value_Z2, Summe: r._value_Z1-r._value_Z2}))

Was ich nicht verstehe, der Wert Wasserzaehler-CAM-Haus müsste doch gleich dem Wert Z1 sein und Wasserzaehler-CAM-Garten müsste doch gleich wer Z2 sein.

In der Grafik sind die Werte aber unterschiedlich:

Beispiel 12.07
Wasserzaehler-CAM-Haus 1,73
Z1 1,46

Warum ist das so ?!

Marc Berg

@bitwicht
Schwer zu sagen, ohne die Daten zu haben. Was mich nur wundert: in deiner Query stehen 3 Spalten, im Diagramm aber 5!?

bitwicht

@Marc-Berg

Die 5 ist einfach zu erklären.
Ich habe 3 Querys:

Query 1 und 2 sind die einzelnen Werte - die sollten passen:

Query1:

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

from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -15d)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Wasserzaehler-CAM-Haus" and r["_field"] == "value" )
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, timeSrc: "_start")

Query2:

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

from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -15d)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Wasserzaehler-CAM-Garten" and r["_field"] == "value" )
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum, timeSrc: "_start")

Im Query 3 habe ich dann die Berechnung versucht und bin über die unterschiedlichen Werte gestolpert.

Ich glaube ich habe was gefunden:
Wasserzaehler-CAM-Haus müsste doch gleich dem Wert Z1 aber es ist Wasserzaehler-CAM-Haus müsste doch gleich dem Wert Z1 + 1 Tag

Also Z1 ist anscheinend um +1 Tag versetzt.

Warum das so ist verstehe ich nicht. Ich dachte durch Timezone haben alle den gleichen Stand.

bitwicht

Ich habe dazu noch mal eine Fragen.

In Board 1 lasse ich mir einfach die Monate von zwei Datenpunkten ausgeben, in zwei Querrys. Die Monate passen auch.

in Board2 möchte die Monate von den zwei Datenpunkten Subtrahieren. Hier sind die Monate um einen Monat verschoeben.

Warum ist das so?

Board1:

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

from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -1y)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Wasserzaehler-CAM-Haus" and r["_field"] == "value" )
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, timeSrc: "_start")

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

from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -1y)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Wasserzaehler-CAM-Garten" and r["_field"] == "value" )
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, timeSrc: "_start")

Board2:

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

Z1=
from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -1y)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Wasserzaehler-CAM-Haus")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, createEmpty: false)
  |> keep(columns: ["_value", "_time"])
 
  Z2=
from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -1y)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Wasserzaehler-CAM-Garten")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> difference()
  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, createEmpty: false)

  join(tables: {Z1: Z1, Z2: Z2}, on: ["_time"])
  |>map(fn: (r) => ({_time: r._time, Wasser_Haus: r._value_Z1-r._value_Z2, Wasser_Garten: r._value_Z2}))

bitwicht

@Marc-Berg

Siehst du hier auch meinen Fehler, bzw. brauchst du vom Influx Explorer die Raw Daten?

Marc Berg

@bitwicht sagte in Grafana - aggregierte Werte addieren und subtrahieren:

Siehst du hier auch meinen Fehler, bzw. brauchst du vom Influx Explorer die Raw Daten?

Kipp mal alles hier rein, was du so hast. Schaue ich mir morgen an.

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