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Datenaufzeichnung Retention InfluxDB 2.0

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  • B bitwicht

    @mickym

    Re: Datenaufzeichnung Retention InfluxDB 2.0

    Dazu hätte ich noch eine Frage.

    Das Bucket "iobroker" stelle ich auf 180 Tage.
    Das Bucket "iobroker-downsampling" stelle ich auf 5 Jahre.

    Ich schreibe jetzt monatlich den Wasserverbrauch weg.

    Wenn ich nun mit Grafana eine Auswertung über 3 Jahre machen, müsste ein Teil der Daten aus dem iobroker Bucket und der andere Teil aus dem iobroker-downsampling Bucket kommen.

    Wäre das so der richtige Aufbau?

    Würde ich das dann so umbauen müssen:

    from(bucket: "iobroker" & "iobroker-downsampling")
      |> range(start: -12mo)
      |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Wasserzaehler-CAM-Haus")
      |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
      |> difference()
      |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: sum, createEmpty: false, timeSrc: "_start")
      |> keep(columns: ["_value", "_time"])
    
    Marc BergM Offline
    Marc BergM Offline
    Marc Berg
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    #22

    @bitwicht sagte in Datenaufzeichnung Retention InfluxDB 2.0:

    Würde ich das dann so umbauen müssen:

    So (mit "&") geht das nicht. Dafür sollte die union Funktion geeignet sein. Du machst zwei Abfragen auf jeweils ein Bucket und "klebst" die mit union sozusagen untereinander.

    https://docs.influxdata.com/flux/v0/stdlib/universe/union/

    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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    • B Offline
      B Offline
      bitwicht
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      #23

      @Marc-Berg

      Das macht natürlich alles viel komplexer.

      Die Idee von @SpacerX ein Bucker "forever" und ein Bucket 180 Tage finde ich ja viel scharmanter.
      Wäre dann aber nicht "best practice"

      Marc BergM 1 Reply Last reply
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      • B bitwicht

        @Marc-Berg

        Das macht natürlich alles viel komplexer.

        Die Idee von @SpacerX ein Bucker "forever" und ein Bucket 180 Tage finde ich ja viel scharmanter.
        Wäre dann aber nicht "best practice"

        Marc BergM Offline
        Marc BergM Offline
        Marc Berg
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        wrote on last edited by
        #24

        @bitwicht sagte in Datenaufzeichnung Retention InfluxDB 2.0:

        Das macht natürlich alles viel komplexer.

        Einfach kann jeder...

        Wäre dann aber nicht "best practice"

        Best practise gibt es hier m.E nicht. Dazu sind die Anforderungen, Daten(mengen) und das eigene Wissen einfach zu unterschiedlich. Man muss sich den Weg suchen, der einem passt und der einem nicht die Hälfte der Lebenszeit wegfrisst.

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        • B Offline
          B Offline
          bitwicht
          wrote on last edited by
          #25

          @Marc-Berg

          Wenn ich die Idee von SpacerX umsetzte.
          2 Adapter mit je einem Bucket (unterschiedliche Aufbewahrungszeiten).

          Siehst du da ein Problem in das ich laufen könnte ?

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          • mickymM Online
            mickymM Online
            mickym
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            wrote on last edited by
            #26

            Na ich würde es auch nicht zu kompliziert machen. Wenn man nur die Tageswerte wegspeichert, da kann man doch weit zurückgehen und mit einem bucket arbeiten.

            Wenn beispielsweise alle 5 Minuten ein Wert in die Datenbank geschrieben wird, dann entspricht das 51.840 Werten, wenn man diese 180 Tage aufbewahrt. Wenn man nun nur die Tageswerte mit der gleichen Werteanzahl benötigt sind das bereits 142 Jahre. Die Frage ist doch nur, wie benötige ich die 5 Minutenwerte und interessiert mich diese Details wirklich noch 10 Jahre später.

            Da ich selbst kein Datensammler bin, weiß ich aber nicht, ob man das via grafana in einer Abfrage oder Diagramm umsetzen kann.

            Jeder Flow bzw. jedes Script, das ich hier poste implementiert jeder auf eigene Gefahr. Flows und Scripts können Fehler aufweisen und weder der Seitenbetreiber noch ich persönlich können hierfür haftbar gemacht werden. Das gleiche gilt für Empfehlungen aller Art.

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            • B Offline
              B Offline
              bitwicht
              wrote on last edited by
              #27

              @mickym

              War nur ein Beispiel.
              Ich logge den aktuellen Energieverbrauch von ca. 40 Shellys die ja fast alle Sekunde einen Wert speichern.
              Das brauche ich natürlich nicht 1, 2 Jahre zurück.

              Ich glaube 2 Buckets würden mir reichen.

              2 Buckets hätten für mich (Anfänger) gegenüber dem downsampling dein Vorteil, dass ich zB. bei Grafana Auswertungen nicht immer in beiden Buckets suchen muss.

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              • B Offline
                B Offline
                bitwicht
                wrote on last edited by
                #28

                @spacerx said in Datenaufzeichnung Retention InfluxDB 2.0:

                Der Vollständigkeit halber noch der Erfolg bringende Task.
                import "timezone" option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin") option task = {name: "Downsampling Vb_Stromzaehler", cron: "1 0 * * *"} data = from(bucket: "ioBroker") |> range(start: -task.every) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Vb_Stromzaehler") |> filter(fn: (r) => r["from"] == "system.adapter.javascript.0") data |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start") |> toInt() // in Wh ohne Komma |> set(key: "_measurement", value: "Hauptzaehler") // Use the to() function to validate that the results look correct. This is optional. |> to(bucket: "Stromverbrauch", org: "RBE")

                Zu deinem downsampling Script noch ein paar Fragen ob ich das richtig verstehe.

                • Die Werte im Quell-Bucket werden nicht gelöscht, sondern nur der letzte Wert eines Tages in ein anderes Bucket geschrieben oder ?
                • In deinem Beispiel schreibst du in das neue Bucket Downsamling und in Measurement Vb_Stromzaehler - oder ?
                • Den Job lege ich direkt in der Influx unter Tasks an ?
                • Der Job läuft täglich um 00:01 Uhr (glaube 1 Minute, 0 Stunde). Wenn ich jetzt auf das Measuremnt eine Grafana Auswertung lege, würde der aktuelle Tag fehlen. Wenn ich den Job alle Stunde laufen lasse, müsste ich doch zumindest immer den nahezu aktuellen Tageswert haben oder habe ich da einen Denkfehler? Spricht was dagegen den Job jede Stunde laufen zu lassen ?
                S 1 Reply Last reply
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                • B bitwicht

                  @spacerx said in Datenaufzeichnung Retention InfluxDB 2.0:

                  Der Vollständigkeit halber noch der Erfolg bringende Task.
                  import "timezone" option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin") option task = {name: "Downsampling Vb_Stromzaehler", cron: "1 0 * * *"} data = from(bucket: "ioBroker") |> range(start: -task.every) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Vb_Stromzaehler") |> filter(fn: (r) => r["from"] == "system.adapter.javascript.0") data |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start") |> toInt() // in Wh ohne Komma |> set(key: "_measurement", value: "Hauptzaehler") // Use the to() function to validate that the results look correct. This is optional. |> to(bucket: "Stromverbrauch", org: "RBE")

                  Zu deinem downsampling Script noch ein paar Fragen ob ich das richtig verstehe.

                  • Die Werte im Quell-Bucket werden nicht gelöscht, sondern nur der letzte Wert eines Tages in ein anderes Bucket geschrieben oder ?
                  • In deinem Beispiel schreibst du in das neue Bucket Downsamling und in Measurement Vb_Stromzaehler - oder ?
                  • Den Job lege ich direkt in der Influx unter Tasks an ?
                  • Der Job läuft täglich um 00:01 Uhr (glaube 1 Minute, 0 Stunde). Wenn ich jetzt auf das Measuremnt eine Grafana Auswertung lege, würde der aktuelle Tag fehlen. Wenn ich den Job alle Stunde laufen lasse, müsste ich doch zumindest immer den nahezu aktuellen Tageswert haben oder habe ich da einen Denkfehler? Spricht was dagegen den Job jede Stunde laufen zu lassen ?
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                  SpacerX
                  wrote on last edited by
                  #29

                  @bitwicht genau so.

                  Wenn du dir in Grafana die Werte aus dem Downsampling anzeigst wird genau wie du sagst der Aktuelle Tag fehlen.
                  Ich mach das so, das ich mir die vergangenen Tage an im Diagramm anzeigen lasse und den aktuellen Tag aus der Quellaufzeichnung. Das kannst du im Diagramm Mischen. So brauche ich nur einmal am Tag Downsampeln.

                  Das Quellbucket hat bei mir nur eine eine Aufzeichnungsdauer von 3 Monaten. Alle älteren Daten liegen dann komprimiert in einem Bucket mit unbegrenzter Aufzeichnung

                  DS720|Nuc8i3BEH|Proxmox|RaspberryMatic|ioBroker|influxDB2|Grafana

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                  • B Offline
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                    bitwicht
                    wrote on last edited by
                    #30

                    @SpacerX

                    Wie sieht denn deine Abfrage im Grafana aus, dass du Historie und Tageswert angezeigt bekommst?

                    Arbeitest du da mit "union" wie es Marc beschrieben hat oder machst du einfach 2 Abfragen die halt in einem Querry sind?

                    S 1 Reply Last reply
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                    • B bitwicht

                      @SpacerX

                      Wie sieht denn deine Abfrage im Grafana aus, dass du Historie und Tageswert angezeigt bekommst?

                      Arbeitest du da mit "union" wie es Marc beschrieben hat oder machst du einfach 2 Abfragen die halt in einem Querry sind?

                      S Offline
                      S Offline
                      SpacerX
                      wrote on last edited by SpacerX
                      #31

                      @bitwicht spät aber bin jetzt erst wieder am Rechner.

                      Abfrage A:

                      import "date"
                      import "timezone" // import wegen der Berechnung um 02:00:00
                      option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
                        from(bucket: "Stromverbrauch")
                        |> range(start: -1y, stop: date.truncate(t: now(), unit: 1mo))
                        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Stromzaehler")
                        |> aggregateWindow(every: 1mo , fn: last,  timeSrc: "_start" ,createEmpty: true )
                        |> difference()
                      

                      Abfrage B

                      import "timezone" // import wegen der Berechnung um 02:00:00
                      option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
                      from(bucket: "ioBroker")
                        |> range(start: -1mo, stop: now())
                        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Vb_Stromzaehler")
                        |> filter(fn: (r) => r["from"] == "system.adapter.javascript.0")
                        |> aggregateWindow(every: 1mo , fn: last,  timeSrc: "_start") // ,createEmpty: false )
                        |> difference()
                      

                      Der Screenshot dazu:

                      Screenshot 2024-01-15 183758.png

                      DS720|Nuc8i3BEH|Proxmox|RaspberryMatic|ioBroker|influxDB2|Grafana

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