Ich hab bei mir z.B. mehrere Dashboards, die alle eine unterschiedliche 'Default TimeRange' haben, damit ich nicht jedesmal über die Query Option die relative TimeRange und Timeshift einstellen muß.
Dashboards z.B. für 'Today' oder 'last 2 Days' oder 'last Month' usw.

Feineinstellungen deiner influxdb Abfrage kannst du auch unten über der Query mit dem Punkt 'QueryOption' machen, dort kannst du deine relative TimeRange und ein Timeshift expilizit für ein Panel unabhängig vom Dashboard machen

@icebear sagte:

Was ich damit sagen will: Wenn du oben rechts z.B. 'Today' als TimeRange eingestellt hast, und in deiner influxDB Abfrage fragst du Daten von gestern oder vorgestern ab dann meckert Grafana das an.

Oh.
Dann habe ich wohl was falsch verstanden. Ich dachte die Tasten oben rechts, also

erlauben ein beliebiges Navigieren durch die Datenbank.
Dabei gilt das also nur innerhalb der Flux-Abfrage.

Das ist ja blöd

Gibt es eigentlich vergleichbare Programme, um ähnlich schöne Diagramme zu erstellen, die etwas Benutzerfreundlicher für Anfänger sind?

@Cephalopod sagte:

Was noch viel komischer ist, ich kann in Grafana keine älteren Daten sehen.

Hast du das Panel in einem bestehendem Dashboard angelegt?

Wenn ja dann passt wahrscheinlich die default TimeRange (oben rechts) vom Dashboard nicht zu deiner influxdb Abfrage TimeRange.

Was ich damit sagen will: Wenn du oben rechts z.B. 'Today' als TimeRange eingestellt hast, und in deiner influxDB Abfrage fragst du Daten von gestern oder vorgestern ab dann meckert Grafana das an.

Die Daten sind aber definitiv in der Datenbank.
Der selbe Zeitbereich in der InfluxDB sieht so aus:

Kann ich mit Grafana nicht auf die Daten der kompletten Datenbank zugreifen?

Also in influxdb kannst du es hiermit mal probieren:

from(bucket: "iobroker")
|> range(start: today())
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Senec_INV_Power")
|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
|> aggregateWindow(every: 1h, fn: mean, createEmpty: false)
|> hourSelection(start: 7, stop: 15)

Da wird das Diagramm auch auf die ausgewählte TimeRange begrenzt.

In Grafana geht das meines Wissens nicht. Da kannst du die Abfrage auch so einfügen, siehts das Diagramm aber für den ganzen Tag (also von 00:00-24:00).
Für Grafana müsstes du die TimeRange in der Influxdb Abfrage explizit festlegen, das auch nur der Bereich angezeigt wird, das funktioniert aber nicht dynamisch für jeden Tag. (wenn es dennoch gehen sollte möge mich einer korrigieren).

Du könntest dir mit einer KI deiner Wahl ein Script für ein Apache ECHART erstellen lassen, welches die von dir gewünschten Daten visualisiert, das sollte funktionieren. Anzeigen lassen kannst du das dann mit dem flexchart Adapter.

Das Diagramm beginnt immer noch Gestern um 14 Uhr, die Daten werden aber erst ab 9:00 Uhr angezeigt.

Beim zweiten Script kam eine Fehlermeldung:

invalid: error @8:62-8:75: expected uint but found int

@Cephalopod sagte:

Leider kam nur folgende Fehlermeldung:

das sagt die KI

Lösung: date importieren

Füge ganz oben in deinem Query diese Zeile ein:

import "date"

Dann funktioniert dein Filter:

import "date"

from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: today())
  |> filter(fn: (r) =>
    r["_measurement"] == "alias.0.PV-Leistung" or
    r["_measurement"] == "shelly.0.shelly0110dimg3#8cbfeaa4c68c#1.Light0.Power"
  )
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> filter(fn: (r) => 
    date.hour(t: r._time) >= 7 and date.hour(t: r._time) <= 21
  )
  |> aggregateWindow(every: 2m, fn: mean, timeSrc: "_start")
  |> yield(name: "today_7_21")
⚠️ Falls es trotzdem nicht geht

Dann nutzt du vermutlich eine ältere InfluxDB-Version (oder eingeschränkte Umgebung).

Alternative ohne date (robuster)
from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: today())
  |> filter(fn: (r) =>
    r["_measurement"] == "alias.0.PV-Leistung" or
    r["_measurement"] == "shelly.0.shelly0110dimg3#8cbfeaa4c68c#1.Light0.Power"
  )
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> map(fn: (r) => ({
      r with hour: int(v: uint(v: r._time) / 3600000000000 % 24)
  }))
  |> filter(fn: (r) => r.hour >= 7 and r.hour <= 21)
  |> aggregateWindow(every: 2m, fn: mean, timeSrc: "_start")
  |> yield(name: "today_7_21")

👉 Das berechnet die Stunde direkt aus dem Timestamp (funktioniert immer).

@Negalein sagte:

@Cephalopod sagte:

Vermutlich muss ich bei "range" was ändern, nur was?

probier mal

from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: today())
  |> filter(fn: (r) =>
    r["_measurement"] == "alias.0.PV-Leistung" or
    r["_measurement"] == "shelly.0.shelly0110dimg3#8cbfeaa4c68c#1.Light0.Power"
  )
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> filter(fn: (r) => 
    date.hour(t: r._time) >= 7 and date.hour(t: r._time) <= 21
  )
  |> aggregateWindow(every: 2m, fn: mean, timeSrc: "_start")
  |> yield(name: "today_7_21")

Danke für deine Mühe.
Leider kam nur folgende Fehlermeldung:

invalid: error @9:5-9:9: undefined identifier date error @9:36-9:40: undefined identifier date

@Cephalopod sagte:

Vermutlich muss ich bei "range" was ändern, nur was?

probier mal

from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: today())
  |> filter(fn: (r) =>
    r["_measurement"] == "alias.0.PV-Leistung" or
    r["_measurement"] == "shelly.0.shelly0110dimg3#8cbfeaa4c68c#1.Light0.Power"
  )
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> filter(fn: (r) => 
    date.hour(t: r._time) >= 7 and date.hour(t: r._time) <= 21
  )
  |> aggregateWindow(every: 2m, fn: mean, timeSrc: "_start")
  |> yield(name: "today_7_21")