sendTo & InfluxDB -> ??? [gelöst]

legro

Mittlerweile bin ich ein gutes Stück vorangekommen.

Hierzu habe ich mich ein wenig mit der (von mir ungeliebten) Flux Abfragesprache beschäftigt und in InfluxDB eine Abfrage generiert. Hierin finde ich nun endlich die korrekten - und auch von Grafana angezeigten - Daten.

Jetzt muss ich "nur" noch das Ganze mittels sendTo hinbekommen.

PS:

Mein Vorhaben ist, mich von InfluxDB, Grafana & Co. endgültig zu verabschieden. Erst kündigen sie InfluxQL ab, zur neuen Version 3.0 ist nun wiederum Flux abgekündigt. Da funktioniert der Parameter kiosk tadellos im Zusammenspiel mit iFrame, bis sich die Entwickler mal wieder etwas Neues haben einfallen lassen und der Parameter _dash.hideTimePicker angegeben werden musste. Nach einem der letzten Updates kann ich via BackItUp kein Backup von InfluxDB mehr erstellen. Früher konnte man direkt aus InfluxDB einen CSV-Export anstoßen; die zugehörige Schaltfläche ust schon lange wieder verschwunden. Usw. .. usw. ..

Das ist für mich reinste Agrarinformatik: rein in die Kartoffeln, raus aus den Kartoffeln oder kurz und knapp Kraut&Rüben.:wink:

Ich bin diese Basteleien ein für allemal satt.:disappointed: Fortan bin ich lieber meines eigenen (Un)Glückes Schmied.

Homoran

@legro sagte in sendTo & InfluxDB -> ???:

Das ist für mich reinste Agrarinformatik: rein in die Kartoffeln, raus aus den Kartoffeln oder kurz und knapp Kraut&Rüben.
Ich bin diese Basteleien ein für allemal satt.

zur Klarstellung:
Das Ganze hat nichts mit ioBroker zu tun.

Der influx-Adapter ist über 20.000 mal installiert.
Seine Aufgabe ist es Werte von zur Historisierung konfigurierten Datenpunkten zu speichern.

Diese Aufgabe macht er anstandslos.

Weder die Manipulation von Daten, noch die Verwendung dieser Daten in Grafana ist eigentliche Aufgabe von ioBroker, sondern "high elevated" Individualprogrammierung.
Sowohl die InfluxDB, als auch Grafana sind 3rd Party Programme.

legro

@homoran

Seit wann hat sendTo nichts mit ioBroker zu tun?

Hier geht es nicht primär um InfluxDB, Grafana & Co. sondern um die Möglichkeiten mittels sendTo von ioBroker in InfluxDB gespeicherte Daten abzufragen bzw. auszulesen.

Mittlerweile reduziert sich das Ganze auf die Frage: Wie kann ich mittels sendTo ein measurement gasTag aus InfluxDB auslesen?

Homoran

@legro sagte in sendTo & InfluxDB -> ???:

Seit wann hat sendTo nichts mit ioBroker zu tun?

hab ich das geschrieben :thinking_face: ?

legro

@homoran

Nein, hast du nicht. :disappointed: Du sprichst von so unsinnigem Zeug wie "high elevated Individualprogrammierung". So etwas steht doch hier gar nicht zur Debatte; hier werden bloß kleine Brötchen gebacken. Wie gesagt ist die Frage: Wie muss in dem hier vorliegenden Fall der Aufruf von sendTo gestaltet werden?

Hier ein erster Lösungsansatz mittels (der ungeliebten Abfragesprache) Flux ..

sendTo('influxdb.0', 'query', 'from(bucket: "db_iobroker") |> range(start: -745d, stop: -736d) |> filter(fn: (r) => r._measurement == "gasTag") |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")', function (query) {
    let abfrage = JSON.stringify(query.result)
    let qry = JSON.parse(abfrage)
    console.log(qry)

Mal sehen, ob ich das Ganze irgendwie via JSON.parse und JSON.stringify weiterverarbeitet bekomme.

legro

@mcu

Mittlerweile konnte ich das Rätsel lösen. Nachdem ich mich hinsichtlich der Abfragesprache Flux leidlich angefreundet hatte, gelang es mir das Vorhaben mittels eine Abfrage (query) zu lösen. Hier der Programmcode ..

sendTo('influxdb.0', 'query', 'from(bucket: "db_iobroker") |> range(start: -737d, stop: -0d) |> filter(fn: (r) => r._measurement == "gasTag") |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")', function (query) {
    let abfrage = JSON.stringify(query.result)
    let qry = JSON.parse(abfrage)

    //console.log(qry[0][1])

    for (let i=0; i<qry[0].length; i++) {

        console.log('Zeit: ' + qry[0][i]._time + ' Gas: ' + qry[0][i]._value + ' m³')
    }

});

Und hier die Ausgabe ..

javascript.0	15:02:36.947	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2023-02-03T11:00:01.036Z Gas: 5.350499999665772 m³
javascript.0	15:02:36.950	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2023-03-04T11:00:01.061Z Gas: 7.113499999555643 m³
javascript.0	15:02:36.957	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2023-03-29T10:00:01.04Z Gas: 4.725249999704829 m³
javascript.0	15:02:36.969	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2023-05-19T10:00:01.035Z Gas: 0.9634999999398133 m³
javascript.0	15:02:36.973	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2023-06-14T10:00:01.024Z Gas: 0.6969999999564607 m³
javascript.0	15:02:36.973	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2023-06-15T10:00:01.057Z Gas: 0.7789999999513384 m³
javascript.0	15:02:37.015	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-02-10T11:00:01.041Z Gas: 0.05124999999679858 m³
javascript.0	15:02:37.016	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-02-15T11:00:01.044Z Gas: 0 m³
javascript.0	15:02:37.016	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-02-16T11:00:01.026Z Gas: 0 m³
javascript.0	15:02:37.016	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-02-19T11:00:01.022Z Gas: 0.07174999999551801 m³
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javascript.0	15:02:37.016	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-02-25T11:00:01.029Z Gas: 0.05124999999679858 m³
javascript.0	15:02:37.017	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-02-29T11:00:01.054Z Gas: 0.05124999999679858 m³
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javascript.0	15:02:37.017	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-03-03T11:00:01.022Z Gas: 0 m³
javascript.0	15:02:37.017	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-03-04T11:00:01.02Z Gas: 0.07174999999551801 m³
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javascript.0	15:02:37.018	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-03-13T11:00:01.045Z Gas: 0 m³
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javascript.0	15:02:37.018	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-03-15T11:00:01.031Z Gas: 0 m³
javascript.0	15:02:37.018	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-03-16T11:00:01.076Z Gas: 0 m³
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javascript.0	15:02:37.018	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-03-19T11:00:01.051Z Gas: 0 m³
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javascript.0	15:02:37.018	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-03-21T11:00:01.043Z Gas: 0.05124999999679858 m³
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javascript.0	15:02:37.019	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-03-26T11:00:01.026Z Gas: 0 m³
javascript.0	15:02:37.020	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-04-06T10:00:01.068Z Gas: 0 m³
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javascript.0	15:02:37.020	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-04-09T10:00:01.025Z Gas: 0 m³
javascript.0	15:02:37.020	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-04-11T10:00:01.036Z Gas: 0 m³
javascript.0	15:02:37.020	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-04-12T10:00:01.031Z Gas: 0 m³
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javascript.0	15:02:37.020	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-04-15T10:00:01.06Z Gas: 0 m³
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javascript.0	15:02:37.019	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-03-30T11:00:01.067Z Gas: 0 m³
javascript.0	15:02:37.019	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-03-31T10:00:01.106Z Gas: 0.061499999996158294 m³
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javascript.0	15:02:37.019	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-04-05T10:00:01.036Z Gas: 0 m³
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javascript.0	15:02:37.020	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-04-15T10:00:01.06Z Gas: 0 m³
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javascript.0	15:02:37.022	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-04-25T10:00:01.059Z Gas: 0.08199999999487773 m³
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javascript.0	15:02:37.069	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-12-29T11:00:01.025Z Gas: 5.176249999676656 m³
javascript.0	15:02:37.069	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-12-30T11:00:01.051Z Gas: 4.725249999704829 m³
javascript.0	15:02:37.070	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2024-12-31T11:00:01.039Z Gas: 6.406249999599822 m³
javascript.0	15:02:37.070	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-01T11:00:01.019Z Gas: 0.8097499999494175 m³
javascript.0	15:02:37.070	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-02T11:00:01.014Z Gas: 0.18449999998847488 m³
javascript.0	15:02:37.070	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-03T11:00:01.021Z Gas: 1.4247499999110005 m³
javascript.0	15:02:37.070	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-04T11:00:01.017Z Gas: 2.7982499998252024 m³
javascript.0	15:02:37.070	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-05T11:00:01.017Z Gas: 3.423499999786145 m³
javascript.0	15:02:37.070	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-06T11:00:01.013Z Gas: 0.09224999999423744 m³
javascript.0	15:02:37.070	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-07T11:00:01.013Z Gas: 0.17424999998911517 m³
javascript.0	15:02:37.070	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-08T11:00:01.013Z Gas: 4.304999999731081 m³
javascript.0	15:02:37.070	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-09T11:00:01.031Z Gas: 8.732999999454478 m³
javascript.0	15:02:37.070	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-10T11:00:01.03Z Gas: 7.94374999950378 m³
javascript.0	15:02:37.070	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-11T11:00:01.014Z Gas: 8.66124999945896 m³
javascript.0	15:02:37.070	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-12T11:00:01.011Z Gas: 5.698999999644002 m³
javascript.0	15:02:37.071	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-13T11:00:01.014Z Gas: 10.936749999316817 m³
javascript.0	15:02:37.071	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-14T11:00:01.029Z Gas: 9.880999999382766 m³
javascript.0	15:02:37.071	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-15T11:00:01.018Z Gas: 1.2914999999193242 m³
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javascript.0	15:02:37.071	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-18T11:00:01.015Z Gas: 8.30249999948137 m³
javascript.0	15:02:37.071	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-19T11:00:01.016Z Gas: 10.372999999352032 m³
javascript.0	15:02:37.071	info	script.js._Test.InfluxDB_SELECT: Zeit: 2025-01-20T11:00:01.016Z Gas: 10.1269999993674 m³

MCU

@legro Es müssten doch 760 Tage sein und nicht nur 480, oder?

legro

@mcu

Ja, wohl zu früh gefreut.:disappointed: Ich habe keine Ahnung, was die Lücken hervorruft.

In Grafana hingegen fehlt nichts.

Was ist das alles doch für ein Mist.

Wenigstens habe ich's nun geschafft, dass in InfluxDB wohl alle Datensätze angezeigt werden. Man musste hierzu das Aggregieren löschen.

legro

@mcu

Jetzt hoffe ich das Rätsel endgültig gelöst zu haben.

Es sieht ganz danach aus, dass sich ioBroker bei der Ausgabe der Datensätze schlichtweg verschluckt. Ich habe die Datensätze in 35-er Portionen ausgegeben, dabei fehlte nichts.

MCU

@legro Das hört sich doch gut an. Muss man erst drauf kommen. Besser ist es sowas als Array zu speichern, dann kann man auch besser nachschauen.

legro

@mcu sagte in sendTo & InfluxDB -> ???:

@legro .. Besser ist es sowas als Array zu speichern, ..

Das ist auch das Ziel.:slightly_smiling_face:

Wie ich oben schrieb, möchte ich mich von InfluxDB, Grafana & Co. lösen und stattdessen den FlexCharts-Adapter von @jrbwh verwenden. In einer ersten Stufe möchte ich die in InfluxDB gespeicherten Daten in Arrays einlesen, um sie dem FlexCharts-Adapter zur Anzeige zu übergeben.

In einer zweiten Phase werde ich alle bisher in InfluxDB gespeicherte Daten in einer eigen Datenstruktur ablegen, sodass ich InfluxDB nicht mehr benötige.

legro

@mcu

Mittlerweile bin ich an der Verarbeitung der Daten, die ich mittels sendTo aus InfluxDB ausgelesen habe.

Hier ein Beispiel für die gelieferten Werte ..

[
  [
    { 
      result: '_result',
      table: 0,
      _start: '2023-01-16T07:25:56.533063965Z',
      _stop: '2023-02-15T07:25:56.533063965Z',
      _time: '2023-01-23T11:00:01.025Z',
      _value: 6.949600000079954,
      _field: 'value',
      _measurement: 'gasTag',
      ts: 1674471601025 },
    { 
      result: '_result',
      table: 0,
      _start: '2023-01-16T07:25:56.533063965Z',
      _stop: '2023-02-15T07:25:56.533063965Z',
      _time: '2023-01-24T11:00:01.053Z',
      _value: 6.713639999830775,
      _field: 'value',
      _measurement: 'gasTag',
      ts: 1674558001053
    },
    {
      result: '_result',
      table: 0,
      _start: '2023-01-16T07:25:56.533063965Z',
      _stop: '2023-02-15T07:25:56.533063965Z',
      _time: '2023-01-25T11:00:01.059Z',
      _value: 7.05180000008113,
      _field: 'value',
      _measurement: 'gasTag',
      ts: 1674644401059
    },
    ...
  ],
  [
    {
      result: '_result',
      table: 1,
      ...
    },
    ..
  ]
]

Das Ergebnis ist ein zweidimensionales Array. Für jede Abfrage (s. table: 0, ..)wird ein Array erzeugt, das wiederum die einzelnen Werte als Objekte in einem (Unter)Array ablegt.

Das Ganze kommt ziemlich aufgeblasen daher. So ist es völlig redundant, stets in jedem Datensatz die Werte table, _start, _stop anzugeben. Sei's d'rum! Man muss sich halt aus dem ganze Zeug die interessierenden Felder in eine eigenes Array umpacken.

MCU

@legro Für jede Abfrage? Zeig mal bitte die Abfragen. Wofür sind die unterschiedlichen table?

wolfi913

@mcu sagte in sendTo & InfluxDB -> ???:

@legro Und als option

options: {
        end:       Date.now(),
        count:     1000,
        aggregate: 'onchange'
    }

Das dürfte mit Werten >500 momentan immer noch nicht funktionieren, da Dein PR immer noch nicht übernommen wurde.
https://github.com/ioBroker/ioBroker.influxdb/issues/391
https://github.com/ioBroker/ioBroker.influxdb/pull/392

MCU

@wolfi913 Hab ich schon gar nicht mehr dran gedacht. Danke für den Hinweis.

legro

@mcu sagte in sendTo & InfluxDB -> ???:

@legro .. Zeig mal bitte die Abfragen. Wofür sind die unterschiedlichen table?

Mir gelang es nur mittels flux vernünftige Ergebnisse zu erzielen. Über 'history' - anstelle von 'query' - erhielt ich nur Unsinn oder gar nichts.

sendTo('influxdb.0', 'query', 'from(bucket: "db_iobroker") |> range(start: -745d, stop: -727d) |> filter(fn: (r) => r._measurement == "gasTag") |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")', function (query) {
    let abfrage = JSON.stringify(query.result)
    let qry = JSON.parse(abfrage)

    console.log(qry)

Man kann mehrere Abfragen in einer query-Anweisung angeben. Diese werden dann in einem zweiten, dritten, .. Array abgespeichert. Die Angabe table reflektiert die jeweilige Abfrage.

Beispiele ..

qry[0][1] -> zweites Objekt {..} in der ersten Abfrage
qry[1][0] -> erstes Objekt in der zweiten Abfrage
qry[0].length -> Anzahl der Elemente in der ersten Abfrage

MCU

@legro Dann bitte auch die Lösung schreiben. danke.

legro

@mcu

Die Lösung steht doch hier. Auch die möglichen Ergebnisse habe ich doch auch angegeben.

legro

@mcu

NACHTRAG

Die Zeitangaben können auch in der üblichen Linux-Notation erfolgen ..

sendTo('influxdb.0', 'query',
    //'from(bucket: "db_iobroker") |> range(start: -745d, stop: 0d) |> filter(fn: (r) => r._measurement == "gasTag") |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")',
    'from(bucket: "db_iobroker") |> range(start: 2023-01-24T00:00:00Z, stop: 2023-01-30T00:00:00Z) |> filter(fn: (r) => r._measurement == "gasTag") |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")',
    function (query) {
        let qry = JSON.parse(JSON.stringify(query.result))
        let werte = []
        for (let i=0; i<qry[0].length; i++) {
            werte.push(qry[0][i]._value)
    }
    setState('0_userdata.0.Gaszähler.gasTag_Test', JSON.stringify(werte), true)

legro

@mcu sagte in sendTo & InfluxDB -> ??? [gelöst]:

@legro Dann bitte auch die Lösung schreiben.

Apropos Lösung ..

Im Nachgang gestaltet sich alles viel schwieriger als gedacht. Der Grund liegt offensichtlich in dem asynchronen Verhalten von sendTo.

Hier meine Leidensgeschichte ..

Meine Versuche, die Min-/Max-Werte aus InfluxDB in der an sendTo übergebenen callback-Funktion zu ermitteln, waren zwar nicht erfolglos, aber aufs Äußerste frustrierend. Vieles hängt offenbar von den jeweiligen Gegebenheiten und - man mag es nicht glauben - auch vom Zufall ab.

function getMinMax(abfrage) {

    let tblMinMax = JSON.parse(getState('0_userdata.0.Gaszähler.Test_TempMinMax').val)

    sendTo('influxdb.0', 'query', abfrage,
        function (query) {
            let qry = JSON.parse(JSON.stringify(query.result))
            let werte = []
            let min = qry[0][0]._value
            let max = qry[0][0]._value
            for (let i=0; i<qry[0].length; i++) {
                werte.push(qry[0][i]._value)
                if (werte[i] < min) {min=werte[i]}
                if (max < werte[i]) {max=werte[i]}
            }
        
        let tblMinMax = JSON.parse(getState('0_userdata.0.Gaszähler.Test_TempMinMax').val)
        tblMinMax.push({min,max})
        setState('0_userdata.0.Gaszähler.Test_TempMinMax', JSON.stringify(tblMinMax), true)
        
    });

    setState('0_userdata.0.Gaszähler.Test_TempMinMax', JSON.stringify(tblMinMax), true)

}

let d = ''
let tag = ''

setState('0_userdata.0.Gaszähler.Test_TempMinMax', JSON.stringify([]), true)

for (let i=1; i<32; i++ ) {
    d = '0' + i
    d = d.slice(-2)
    tag = `from(bucket: "db_iobroker") |> range(start: 2024-12-${d}T00:00:00.000Z, stop: 2024-12-${d}T23:59:59.999Z) |> filter(fn: (r) => r._measurement == "AußenTemperatur") |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")`
    getMinMax(tag)
}

An diesem Programm wird die Problematik deutlich.

Es wird in einer (äußeren) for-Schleife die Funktion getMinMax aufgerufen, die mittels sendTo die Min/Max-Temperaturwerte eines Tages ermitteln und an das Array im Datenpunkt Test_TempMinMax anfügen soll. Das funktioniert sogar, aber nur einzeln. Rufe ich für jeden Tag die Funktion getMinMax(..) einzeln auf, so baut sich das Array auf und enthält die Elemente {min: <Zahl>, max: <Zahl>} für die Tage, die beim Aufruf übergeben wurden.

Und nun das Verrückte: Rufe ich die Funktion getMinMax in der for-Schleife auf, so fehlen in dem Array jede Menge Wertepaare; mal sind 20, mal 15 und zuweilen gar weniger als 10 darin zu finden. Als wäre das nicht genug Chaos, JavaScript schafft es, die Reihenfolge wild durcheinander gewürfelt in dem Datenpunkt Test_TempMinMax abzulegen.

.. und hier die Auflösung des Rätsels ..

Mein Fazit: Die Aufrufe von sendTo werden offenbar durch die äußerste for-Schleife, in der die Aufrufe von getMinMax erfolgen, angestoßen und laufen parallel (asynchron zum Hauptprogramm) ab, wobei sie unterschiedlich lange Zeiten benötigen und zu verschiedenen Zeitpunkten fertig werden; hierdurch lässt sich die durcheinander gewirbelte Reihenfolge erklären. Darüber hinaus verschluckt sich das System, da vermutlich die Aufrufe von sendTo beim Abspeichern auf die gemeinsam genutzte Ressource (Datenpunkt mit dem Array) sich gegenseitig blockieren; was wiederum das Fehlen von Daten erklären mag.

Kann man ersteres nachvollziehen, so ist das Fehlen von Datensätzen jedoch ein absolutes Unding.

mein weiteres Vorgehen ..

Ich teste nun die Konstrukte asynch/await und die Verwendung promises sowie callback-Funktionen aus, um damit eine Lösung zurechtzuzimmern. Sollte mir dies gelingen, werde ich die Ergebnisse hier einstellen.

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sendTo & InfluxDB -> ??? [gelöst]

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