@apollon77
So, dies ist der Übeltäter:

from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2022-03-08T08:17:20.688Z, stop: 2023-03-08T08:17:20.687Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung")
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> group()
|> sort(columns: ["_time"], desc: true)
|> limit(n: 1)

benötigt im Influx-Frontend 5,24s. Ein bisserl lang für genau einen Wert.... (OK, durchsucht ja auch ein ganzes Jahr )

Wenn man es so macht, kommt genau das selbe raus, aber in 0,01s:

from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2022-02-08T08:28:18.244Z, stop: 2023-02-08T08:28:18.244Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung")
|> last()
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> limit(n: 1)

Abfrage für den ersten Wert nach Bereich ließe sich auch optimieren und damit 0,06s rausholen:

from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-02-09T08:17:20.689Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung")
|> first()
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> limit(n: 1)

Der Datenabruf selbst schaut in Ordnung aus. Braucht bei 24h lediglich 0,10. Sollte noch im Rahmen sein.
Ob nun mit pivot und sortieren, oder ohne spielt keine Rolle.

Was ich noch nicht verstehe ist die erste Abfrage nach bool.
Bei mir macht es bei der 'Hauptabfrage' keinen Unterschied, welcher Datentyp gespeichert ist.

Jetzt wär's toll das Ganze in's coding zu bringen, dann kann ich es auch im Echtbetrieb ausprobieren.

@viper4iob @ilovegym @Latzi
zum Thema mit der lahmen Influx-V2 Abfrage siehe hier:
https://forum.iobroker.net/post/958290

Es erscheint Licht am Ende des Tunnels

So, hab nun selbst gebastelt und den Adapter mal angepasst.
Ergebnis:

2023-03-11 10:28:33.910 - debug: influxdb.1 (3577787) Incoming message getHistory from system.adapter.admin.0
2023-03-11 10:28:33.910 - debug: influxdb.1 (3577787) 0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand16785269139100.18926732151144776 getHistory message: {"id":"0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand","options":{"start":1678440515587,"end":1678526915587,"aggregate":"minmax","from":false,"ack":false,"q":false,"addID":false,"count":300,"instance":"system.adapter.influxdb.1","sessionId":5,"user":"system.user.admin"}}
2023-03-11 10:28:33.911 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute:
from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-03-10T09:28:35.587Z, stop: 2023-03-11T09:28:35.587Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand" and contains(value: r._value, set: [true, false]))
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> group()
2023-03-11 10:28:34.012 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2022-03-10T09:28:35.587Z, stop: 2023-03-10T09:28:35.586Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand")
|> last()
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
2023-03-11 10:28:34.030 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2") |> range(start: 2023-03-10T09:28:35.587Z, stop: 2023-03-11T09:28:35.587Z) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand") |> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value") |> sort(columns:["_time"], desc: false)
2023-03-11 10:28:34.181 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-03-11T09:28:35.588Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand")
|> first()
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
2023-03-11 10:28:34.237 - debug: influxdb.1 (3577787) Send: 602 of: 7557 in: 327ms
2023-03-11 10:28:34.445 - debug: influxdb.1 (3577787) Incoming message getHistory from system.adapter.admin.0
2023-03-11 10:28:34.445 - debug: influxdb.1 (3577787) 0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung16785269144450.6908542122702093 getHistory message: {"id":"0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung","options":{"start":1678440515587,"end":1678526915587,"aggregate":"minmax","from":false,"ack":false,"q":false,"addID":false,"count":300,"instance":"system.adapter.influxdb.1","sessionId":5,"user":"system.user.admin"}}
2023-03-11 10:28:34.446 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute:
from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-03-10T09:28:35.587Z, stop: 2023-03-11T09:28:35.587Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung" and contains(value: r._value, set: [true, false]))
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> group()
2023-03-11 10:28:34.542 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2022-03-10T09:28:35.587Z, stop: 2023-03-10T09:28:35.586Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung")
|> last()
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
2023-03-11 10:28:34.556 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2") |> range(start: 2023-03-10T09:28:35.587Z, stop: 2023-03-11T09:28:35.587Z) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung") |> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value") |> sort(columns:["_time"], desc: false)
2023-03-11 10:28:34.664 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-03-11T09:28:35.588Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung")
|> first()
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
2023-03-11 10:28:34.716 - debug: influxdb.1 (3577787) Send: 1111 of: 7198 in: 271ms

Ergebnis: laut Debugs Verbesserung der Laufzeit von 11,8s auf 0,8s.

@apollon77
File im GIT angehängt. kenn mich leider nixht so mit PR usw aus.....

Hab auch mit float gecheckt - Ja, rennt wieder rund
Wobei - es dürft egal sein, wer am Adapter das getHistory() abfragt. Die alle zünden wieder den Turbo.

DANKE schon mal vorab für's rasche einhängen und releasen in eine saubere Version

lg
Manfred

Hallo @ciddi89
Tolle Arbeit - Danke für den wirklich sinnvoll nutzbaren Adapter!

Ich hätte da noch eine Idee zu generisch brauchbaren Überwachungen:
Wie wärs, wenn man aus der 'Alias' Objektstruktur fix definierte Datenpunkte (also deren Namen und Zustände von Device-Watcher vorgegeben sind) überwachen könnte? Dann hätte man die Möglichkeit auch auf unbekannte Geräten bzw. Adaptern bzw. auf selbst gebaute Funktionen den Watcher drüberlaufen zu lassen.
z.B.: man baut sich ein Script, das irgendwas von einem IoT-Gerät was ausliest. Da kann man natürlich auch selbst eine onine-Überwachung einbauen, aber wenn man dann diesen Datenpunk als einen für DeviceWatcher nekannten Namen in die Alias-Struktur mappt könnte dessen Überwachung einheitlich zu allen anderen Geräten ausschauen.

Beschreibung klingt kompliziert, ich hoffe Du weißt was ich meine.....

lg Manfred

nur zur Info:
https://de.elv.com/forum/kein-datentransfer-wenn-internetverbindung-gesperrt-23038

leider bis dato keine Antwort von den Spezialisten bekommen.....

lg
Manfred

@viper4iob
das 'Zahnrädchen' möchte scheinbar immer alle daten ab 2000 bis jetzt:

2023-03-24 12:49:39.344 - debug: influxdb.0 (489) 0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung16796585793440.6297946848561795 getHistory message: {"id":"0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung","options":{"instance":"influxdb.0","start":946681200000,"end":1679658580637,"limit":1,"from":false,"ack":false,"q":false,"addID":false,"aggregate":"none","user":"system.user.admin"}}

946681200000 = Fri Dec 31 1999 23:00:00 GMT+0000

Hat aber nix mit dem Influx-Adapter zu tun. Der macht ja nur was ihm 'aufgetragen' wird.
Ich glaub das geht hier in Richtung 'admin-Adapter'.....

@viper4iob
also bei mir ist auch bei dem 'Zahnrädchen' eine deutliche Verbesserung wahrnehmbar.
Ich werwende aber diese Art von Darstellung nicht - war schon mit V1 ein Lotteriespiel ob und wann man überhaupt eine Anzeige bekommt.....

@apollon77
Danke für die GitHub-Einschulung Geht ja einfacher als ich gedacht habe.
Hab jetzt meinen ersten PR erstellt. Hoffe es passt so.

lg
manfred

@apollon77
File im GIT angehängt. kenn mich leider nixht so mit PR usw aus.....

Hab auch mit float gecheckt - Ja, rennt wieder rund
Wobei - es dürft egal sein, wer am Adapter das getHistory() abfragt. Die alle zünden wieder den Turbo.

DANKE schon mal vorab für's rasche einhängen und releasen in eine saubere Version

lg
Manfred

So, hab nun selbst gebastelt und den Adapter mal angepasst.
Ergebnis:

2023-03-11 10:28:33.910 - debug: influxdb.1 (3577787) Incoming message getHistory from system.adapter.admin.0
2023-03-11 10:28:33.910 - debug: influxdb.1 (3577787) 0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand16785269139100.18926732151144776 getHistory message: {"id":"0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand","options":{"start":1678440515587,"end":1678526915587,"aggregate":"minmax","from":false,"ack":false,"q":false,"addID":false,"count":300,"instance":"system.adapter.influxdb.1","sessionId":5,"user":"system.user.admin"}}
2023-03-11 10:28:33.911 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute:
from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-03-10T09:28:35.587Z, stop: 2023-03-11T09:28:35.587Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand" and contains(value: r._value, set: [true, false]))
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> group()
2023-03-11 10:28:34.012 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2022-03-10T09:28:35.587Z, stop: 2023-03-10T09:28:35.586Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand")
|> last()
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
2023-03-11 10:28:34.030 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2") |> range(start: 2023-03-10T09:28:35.587Z, stop: 2023-03-11T09:28:35.587Z) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand") |> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value") |> sort(columns:["_time"], desc: false)
2023-03-11 10:28:34.181 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-03-11T09:28:35.588Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand")
|> first()
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
2023-03-11 10:28:34.237 - debug: influxdb.1 (3577787) Send: 602 of: 7557 in: 327ms
2023-03-11 10:28:34.445 - debug: influxdb.1 (3577787) Incoming message getHistory from system.adapter.admin.0
2023-03-11 10:28:34.445 - debug: influxdb.1 (3577787) 0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung16785269144450.6908542122702093 getHistory message: {"id":"0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung","options":{"start":1678440515587,"end":1678526915587,"aggregate":"minmax","from":false,"ack":false,"q":false,"addID":false,"count":300,"instance":"system.adapter.influxdb.1","sessionId":5,"user":"system.user.admin"}}
2023-03-11 10:28:34.446 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute:
from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-03-10T09:28:35.587Z, stop: 2023-03-11T09:28:35.587Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung" and contains(value: r._value, set: [true, false]))
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> group()
2023-03-11 10:28:34.542 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2022-03-10T09:28:35.587Z, stop: 2023-03-10T09:28:35.586Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung")
|> last()
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
2023-03-11 10:28:34.556 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2") |> range(start: 2023-03-10T09:28:35.587Z, stop: 2023-03-11T09:28:35.587Z) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung") |> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value") |> sort(columns:["_time"], desc: false)
2023-03-11 10:28:34.664 - debug: influxdb.1 (3577787) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-03-11T09:28:35.588Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung")
|> first()
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
2023-03-11 10:28:34.716 - debug: influxdb.1 (3577787) Send: 1111 of: 7198 in: 271ms

Ergebnis: laut Debugs Verbesserung der Laufzeit von 11,8s auf 0,8s.

@viper4iob @ilovegym @Latzi
zum Thema mit der lahmen Influx-V2 Abfrage siehe hier:
https://forum.iobroker.net/post/958290

Es erscheint Licht am Ende des Tunnels

@apollon77
So, dies ist der Übeltäter:

from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2022-03-08T08:17:20.688Z, stop: 2023-03-08T08:17:20.687Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung")
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> group()
|> sort(columns: ["_time"], desc: true)
|> limit(n: 1)

benötigt im Influx-Frontend 5,24s. Ein bisserl lang für genau einen Wert.... (OK, durchsucht ja auch ein ganzes Jahr )

Wenn man es so macht, kommt genau das selbe raus, aber in 0,01s:

from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2022-02-08T08:28:18.244Z, stop: 2023-02-08T08:28:18.244Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung")
|> last()
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> limit(n: 1)

Abfrage für den ersten Wert nach Bereich ließe sich auch optimieren und damit 0,06s rausholen:

from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-02-09T08:17:20.689Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung")
|> first()
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> limit(n: 1)

Der Datenabruf selbst schaut in Ordnung aus. Braucht bei 24h lediglich 0,10. Sollte noch im Rahmen sein.
Ob nun mit pivot und sortieren, oder ohne spielt keine Rolle.

Was ich noch nicht verstehe ist die erste Abfrage nach bool.
Bei mir macht es bei der 'Hauptabfrage' keinen Unterschied, welcher Datentyp gespeichert ist.

Jetzt wär's toll das Ganze in's coding zu bringen, dann kann ich es auch im Echtbetrieb ausprobieren.

anbei noch das logging für die 24h-Abfrage meiner 2 Kurven:

2023-03-09 09:17:05.552 - debug: influxdb.1 (461) PING OK
2023-03-09 09:17:08.856 - debug: influxdb.1 (461) Incoming message getHistory from system.adapter.admin.0
2023-03-09 09:17:08.856 - debug: influxdb.1 (461) 0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand16783498288560.08961875976288836 getHistory message: {"id":"0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand","options":{"start":1678263440688,"end":1678349840688,"aggregate":"minmax","from":false,"ack":false,"q":false,"addID":false,"count":300,"instance":"system.adapter.influxdb.1","sessionId":155,"user":"system.user.admin"}}
2023-03-09 09:17:08.857 - debug: influxdb.1 (461) Query to execute:
from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-03-08T08:17:20.688Z, stop: 2023-03-09T08:17:20.688Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand" and contains(value: r._value, set: [true, false]))
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> group()
2023-03-09 09:17:08.947 - debug: influxdb.1 (461) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2022-03-08T08:17:20.688Z, stop: 2023-03-08T08:17:20.687Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand")
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> group()
|> sort(columns: ["_time"], desc: true)
|> limit(n: 1)
2023-03-09 09:17:14.910 - debug: influxdb.1 (461) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2") |> range(start: 2023-03-08T08:17:20.688Z, stop: 2023-03-09T08:17:20.688Z) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand") |> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value") |> sort(columns:["_time"], desc: false)
2023-03-09 09:17:15.024 - debug: influxdb.1 (461) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-03-09T08:17:20.689Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand")
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> group()
|> sort(columns: ["_time"], desc: false)
|> limit(n: 1)
2023-03-09 09:17:15.098 - debug: influxdb.1 (461) Send: 600 of: 7632 in: 6242ms
2023-03-09 09:17:15.238 - debug: influxdb.1 (461) Incoming message getHistory from system.adapter.admin.0
2023-03-09 09:17:15.238 - debug: influxdb.1 (461) 0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung16783498352380.47825413161981967 getHistory message: {"id":"0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung","options":{"start":1678263440688,"end":1678349840688,"aggregate":"minmax","from":false,"ack":false,"q":false,"addID":false,"count":300,"instance":"system.adapter.influxdb.1","sessionId":155,"user":"system.user.admin"}}
2023-03-09 09:17:15.240 - debug: influxdb.1 (461) Query to execute:
from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-03-08T08:17:20.688Z, stop: 2023-03-09T08:17:20.688Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung" and contains(value: r._value, set: [true, false]))
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> group()
2023-03-09 09:17:15.328 - debug: influxdb.1 (461) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2022-03-08T08:17:20.688Z, stop: 2023-03-08T08:17:20.687Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung")
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> group()
|> sort(columns: ["_time"], desc: true)
|> limit(n: 1)
2023-03-09 09:17:20.502 - debug: influxdb.1 (461) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2") |> range(start: 2023-03-08T08:17:20.688Z, stop: 2023-03-09T08:17:20.688Z) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung") |> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value") |> sort(columns:["_time"], desc: false)
2023-03-09 09:17:20.552 - debug: influxdb.1 (461) PING OK
2023-03-09 09:17:20.592 - debug: influxdb.1 (461) Query to execute: from(bucket: "iobrokerV2")
|> range(start: 2023-03-09T08:17:20.689Z)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung")
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
|> group()
|> sort(columns: ["_time"], desc: false)
|> limit(n: 1)
2023-03-09 09:17:20.644 - debug: influxdb.1 (461) Send: 1130 of: 7295 in: 5406ms
2023-03-09 09:17:35.553 - debug: influxdb.1 (461) PING OK

nicht verwirren lassen: Instanz '1' vom influxdb-Adapter ist auf die Influx-V2-db verbunden.

Warum werden eingentlich pro measurement 4 Querys abgeschickt?

im Vergleich dazu die selben 2 measurements mit den komplett selben Parametern, jedoch aus Influx-V1:

2023-03-09 09:28:06.403 - debug: influxdb.0 (391) Incoming message getHistory from system.adapter.admin.0
2023-03-09 09:28:06.403 - debug: influxdb.0 (391) 0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand16783504864030.7789047989952527 getHistory message: {"id":"0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand","options":{"start":1678264098244,"end":1678350498244,"aggregate":"minmax","from":false,"ack":false,"q":false,"addID":false,"count":300,"instance":"system.adapter.influxdb.0","sessionId":156,"user":"system.user.admin"}}
2023-03-09 09:28:06.404 - debug: influxdb.0 (391) Query to execute: SELECT value from "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand" WHERE time <= '2023-03-08T08:28:18.244Z' ORDER BY time DESC LIMIT 1;SELECT * from "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand" WHERE time > '2023-03-08T08:28:18.244Z' AND time < '2023-03-09T08:28:18.244Z' ORDER BY time ASC;SELECT value from "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.Zaehlerstand" WHERE time >= '2023-03-09T08:28:18.244Z' LIMIT 1
2023-03-09 09:28:06.484 - debug: influxdb.0 (391) Send: 602 of: 7669 in: 81ms
2023-03-09 09:28:06.935 - debug: influxdb.0 (391) Incoming message getHistory from system.adapter.admin.0
2023-03-09 09:28:06.936 - debug: influxdb.0 (391) 0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung16783504869360.16072003977466132 getHistory message: {"id":"0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung","options":{"start":1678264098244,"end":1678350498244,"aggregate":"minmax","from":false,"ack":false,"q":false,"addID":false,"count":300,"instance":"system.adapter.influxdb.0","sessionId":156,"user":"system.user.admin"}}
2023-03-09 09:28:06.937 - debug: influxdb.0 (391) Query to execute: SELECT value from "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung" WHERE time <= '2023-03-08T08:28:18.244Z' ORDER BY time DESC LIMIT 1;SELECT * from "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung" WHERE time > '2023-03-08T08:28:18.244Z' AND time < '2023-03-09T08:28:18.244Z' ORDER BY time ASC;SELECT value from "0_userdata.0.Zaehler.SmartMeter.aktuelleLeistung" WHERE time >= '2023-03-09T08:28:18.244Z' LIMIT 1
2023-03-09 09:28:07.003 - debug: influxdb.0 (391) Send: 1122 of: 7328 in: 67ms