@docgame Wir driften jetzt allerdings zu Grafana ab...

Für Influx mit Flux:

URL => localhost:8086, wenn Influx auf dem gleichen System läuft... wenn nicht, dann die IP-Adresse

Auth => alles ausschalten

Custom HTTP Headers
Header: Authorization
Value: Token DerTokenausderInfluxGUI

Da muss das Wort Token stehen, danach ein Leerzeichen und dann der Token selbst... da kommen Sternchen... man sieht nicht, was man schreibt.

InfluxDB Details
Organsisation und Bucket und der Token (hier nur der Token, ohne dem Wort Token und ohne Leerzeichen)

@crunchip Ja, aber der Kollege da ganz oben liest ja nur Werte größer 0 aus... hatte ich auch nicht gesehen. Und bei auto kommt dann auch nur alles größer 0.

@apollon77 + @lobomau

Naja... wie oft schaut ihr denn Daten aus den letzten Jahren an? Wieso nicht einen harten Schnitt machen? Zum 01.01.?

Alte Daten von 2017 - 31.12.2021 InfluxV1
Neue Daten ab 01.01.2021 - InfluxV2

Und ihr habt ein sauberes neues System ohne Transferschwierigkeiten.

@beliar_666 Zeig mal bitte Screenshot von der Datasource und von dem Dashboard.

@mickym Genauso und nicht anders

@SpacerX Guckst du bei Downsampling-Doku... https://www.influxdata.com/blog/downsampling-influxdb-v2-0/

Eine Instanz, in welche ioBroker alle Daten schreib.... mit meinetwegen 90 oder 180 Tagen RP. Dann in der InfluxGUI ein "Downsampling-Bucket" anlegen mit einer längeren RP, als das Bucket, wo ioBroker die Daten reinschreibt. Und dann ein paar Tasks anlegen, welche weekly oder monthly oder was auch immer laufen, welche die Daten aus dem ioBroker-Bucket in das Downsampling-Bucket schiebt.

Beispiel: Du hast einen Temperatursensor, welche alle 30s Daten aufzeichnet. Dich interessiert aber nicht, welchen Wert dieser Sensor vor 80 Tagen um 14:53 Uhr hatte. Du möchtest wissen, wie die Durchschnittstemperatur in dieser Woche war. D.h. du schreibst dir einen Task, welcher lediglich den Durchschnittswert pro Woche speichert.

@werner2000x Nein, mit dem History-Adapter geht das leider nicht. Grafana benötigt 'spezielle' Datensourcen/Datenbanken.

Die da wären (in Verbindung mit ioBroker): Influx und Maria/MySQL (a) Adapter installieren b) Logging einschalten c) Daten in Grafana darstellen)

Mit dem History-Adapter geht das sicherlich auch... ich selber habe damit aber noch nie gearbeitet. Die Möglichkeiten der Darstellung in Grafana (Graphen, Balken, Linien, Kreise, Tabellen, Listen, Farbgestaltung, etc.) haben mich überzeugt.

Beispiel Dashboards gibt es hier: https://play.grafana.org/d/000000012/grafana-play-home?orgId=1

Du kannst im Prinzip alles darstellen, was in den Datenbank geloggt wird. Ich selber habe mir auch so exotische Dahsbaords wie Fitbit Schritte, SoC vom eAuto oder Temperaturüberwachung von ShellyPlugS gebaut. Alles Spielerei... wirklich brauchen tut man das nicht. Man kann aber auch Daten aus der InfluxDB als CSV exportieren und ein PowerBI Dashbaord bauen.... oder Excel.

Eine InfluxDB ist prädestiniert für Time-Series-Datenbanken (TSDB), die Zeitreihen speichern. Solche Datenbanken verwendet man u. a., um Sensordaten oder Protokolle mit Zeitstempeln über einen bestimmten Zeitraum zu speichern und auszuwerten.

@worldfakes said in Test Adapter fitbit-api v0.1.x Latest:

Könntest du mir bitte eine genaue Anleitung geben? Im Voraus schon mal herzlichen Dank

Google.ch als Callback fuktioniert nicht... musst eine andere nehmen. Nimm iobroker.net

Und stell die Expired Time gleich auf 1 Jahr.... 31536000

1. du nimmst den grün markierten Link Copy... aus deiner Fitbit OAuth 2.0 tutorial page

2. Paste in ein neues Privates Browser Fenster

3. Dort mit den Fitbit Daten anmelden. Es kommt danach noch ein Fenster, wo du die Erlaubnis geben musst, Daten senden zu ürfen... mit "Erlauben" bestätigen

4. Wenn du auf "Erlauben" geklickt hast, landest auf der Callback-URL aus der registrierten App

5. Dieses gelb markierten Link, kopierst du auf der Fitbit Seite bei Pase response und hast dann den Token (hellblau)

6. Token in ioBroker Instance einfügen

@beliar_666 Die Query Language in der Datasource... steht auf InfluxQL. OK. Im Grafana Dashboard nutzt du InfluxQL. OK

Du hast vorher 1.x genutzt... hast du nach dem Update auf 2.x ein DBRP mapping angelegt?

@saeft_2003 Ja, die 15% stehen unter Disks.

@apollon77 Ich mach mir da nicht so den Kopf... die Platte kostet neu 30€. Backups über alles laufen problemlos... wenn Ausfall, dann austauschen, Backup zurückspielen, fertig.

@all Macht euch über die Wearouts nicht verrückt:

Samsung SSD EVO 850 (3,7 Jahre, 4% Wearout )

Crossair Force SSD (7,6 Jahre, 0% Wearout)

Samsung HD (11,6 Jahre, kein Wearout gelogged, summt im Dauerbetrieb wie ein Bienchen)

Zurück zum Topic: Seitdem der DWD nicht mehr minütlich schreibt, ist Ruhe bei den Diskwrites (da bei 24.01. gegen 00:00 Uhr die hellgrüne Linie):

@aquin Falsche Start- und Stop-Zeit

Im Graph steht 10:00 Uhr= Browserzeit nehme ich an

Deine Query sagt: Z

Z wie Zulutime = UTC + 0 (https://www.timeanddate.com/worldclock/timezone/zulu)

Zur Zeit sind wir aber +2 Stunden UTC

Also muss deine Abfrage lauten: --start 2022-09-11T07:58:00.000Z --stop 2022-09-11T08:02:00.000Z

10:00 Uhr (Browserzeit) plus/mimus 2 Minuten von der UTC (Z) Zeit minus 2 Stunden

@deta

https://docs.influxdata.com/influxdb/v2/write-data/delete-data/#delete-data-using-the-influx-cli

sudo influx delete --token DeinToken --org DeineOrg --bucket iobrokerdb --start 1970-01-01T00:00:00Z --stop $(date +"%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ") --predicate '_measurement="0 Uhr"'

@damrak2022

Ja, vollkommen richtig, weil du 2 Resultate ausgibst...

yield und map

Lösung: Entferne die yield Zeile

from(bucket: "DBANDY1")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Schlafdauer")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
  // |> yield(name: "mean")
  |> map(fn: (r) => ({ r with _value: r._value * 60.0 }))

https://docs.influxdata.com/flux/v0.x/stdlib/universe/yield/

@damrak2022

Deine Schlafdauer ist ein Float-Wert. Du versucht aber mit einem Integer zu multiplizieren.

Lösung... einfach ein .0 anhängen:

|> map(fn: (r) => ({ r with _value: r._value * 60.0 }))

@damrak2022

Mit map musst du das machen...

|> map(fn: (r) => ({ r with _value: r._value * 60 }))

@djmarc75 + @Peter-1

Für 1 bis 30 Dashboards ja.... wenn ihr 375 Dashboards habt, macht ihr das nicht mehr in den Overrides...

grafana.ini

[date_formats]
full_date = DD.MM.YYYY
interval_day = DD.MM.
interval_hour = DD.MM. HH:mm
interval_minute = HH:mm
interval_month = MM-YYYY
interval_second = HH:mm:ss
interval_year = YYYY

Ist beliebig anpassbar und kombinierbar.

@random-0 said in Influxdb Fragen:

Anscheinend einfacher zu benutzen im Hinblick auf die Datenpunkte.

Kann ich nicht bestätigen. Die Datenpunkte- und Reihen sind sogar um einiges besser zu handhaben... Aggregation und Pivot-Tabellen fallen mir da spontan ein.

bei der 2x Version muss man ja immer den Code von dem Datenpunkt kopieren und in Grafana einfügen.

Das hat nichts mit Grafana zu tun. Du kannst auch Graphite, Prometheus, Splunk nutzen.... oder ganz einfach die Dashboard-Funktionalität, welche Influx2 von Haus aus mitliefert. Wenn Grafana nichts zum "klicken" anbietet, ist das keine Schuld von Influx.

@peter-1 Grafana

Rechts oben "Bar chart"

X-Achse => Time

Query:

from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -30d, stop: now())
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "1-0:1_8_0__255")
  |> filter(fn: (r) => r["from"] == "system.adapter.smartmeter.0")
  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, createEmpty: false)
  |> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])

Dann solltest du Bars haben, welche den täglichen Verbrauch anzeigen.

Gehe ich richtig in der Annahme, dass 1-0:2_8__255 der Tageszähler ist?

Wenn ja, kannst du auch den nehmen.... aber dann ohne Differenzen, sondern nur den letzten Wert auslesen.

from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: -30d, stop: now())
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "1-0:2_8__255")
  |> filter(fn: (r) => r["from"] == "system.adapter.smartmeter.0")
  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, createEmpty: false)

@spacerx By default, Flux uses the UTC time zone.

Korrigiere ich das beim anzeigenden Query mit Timezone Berlin komme ich auf +1 Stunde raus.

Mach doch einfach noch ein

option location = timezone.fixed(offset: -1h)

dahinter?!

@mickym Genauso und nicht anders

@SpacerX Guckst du bei Downsampling-Doku... https://www.influxdata.com/blog/downsampling-influxdb-v2-0/

Eine Instanz, in welche ioBroker alle Daten schreib.... mit meinetwegen 90 oder 180 Tagen RP. Dann in der InfluxGUI ein "Downsampling-Bucket" anlegen mit einer längeren RP, als das Bucket, wo ioBroker die Daten reinschreibt. Und dann ein paar Tasks anlegen, welche weekly oder monthly oder was auch immer laufen, welche die Daten aus dem ioBroker-Bucket in das Downsampling-Bucket schiebt.

Beispiel: Du hast einen Temperatursensor, welche alle 30s Daten aufzeichnet. Dich interessiert aber nicht, welchen Wert dieser Sensor vor 80 Tagen um 14:53 Uhr hatte. Du möchtest wissen, wie die Durchschnittstemperatur in dieser Woche war. D.h. du schreibst dir einen Task, welcher lediglich den Durchschnittswert pro Woche speichert.

@peter-1 said in ioBroker – Grafana Tagesverlauf – keine Variablen in Query:

Ich hoffe es ist etwas verständlicher und mit kann einen helfen.

Ja.

1. Die Filter die es gibt „finden/ einschalten“.

Du nutzt Influx v2. Die Filter zum zusammenklicken (InfluxQL) gibt es dort nicht mehr. Die neue Syntax heisst Flux.

2. Den „Quellcode“ händisch eintrage.

Ja, musst du machen.

Alternative 1: Auf Influx v1.x zurück.

Zeig mal deine Datenpunkte in ioBroker, welche du visualisieren möchtest.... den Query bekommen wir hin. Ist kein Hexenwerk.

Alternative 2: Den Query in der InfluxGUI zusammenklicken und via Copy/Paste nach Grafana kopieren.