使InfluxDB/Grafana成为每日重置的累积函数（锯齿图）_Grafana_Influxdb

使InfluxDB/Grafana成为每日重置的累积函数（锯齿图）

grafana influxdb

使InfluxDB/Grafana成为每日重置的累积函数（锯齿图）,grafana,influxdb,Grafana,Influxdb,我将能源使用数据记录为计数器，我希望将其显示为每天重置的累积图，类似地我可以按如下方式生成累积值： SELECT mean("value") \ FROM "energy" \ WHERE $timeFilter \ GROUP BY time($__interval) 以及每日价值： SELECT max("value") \ FROM "energy" \ WHERE $timeFilter \ GROUP BY time(1d) 但是我不能在一个查询中减去这个

我将能源使用数据记录为计数器，我希望将其显示为每天重置的累积图，类似地

我可以按如下方式生成累积值：

SELECT mean("value") \
  FROM "energy" \
  WHERE $timeFilter \
  GROUP BY time($__interval)

以及每日价值：

SELECT max("value") \
  FROM "energy" \
  WHERE $timeFilter \
  GROUP BY time(1d)

但是我不能在一个查询中减去这个或得到这个，因为按时间分组是不同的

（如何）在XDB中实现这一点？我已经研究过INTEGRATE（），但还没有找到一种方法来实现这一点

数据如下所示（示例限制为1天）：

我可以描绘如下：

但我想要的是：

I，最后很简单：

SELECT kaifa-kaifa_fill as Energy FROM
  (SELECT first(kaifa) as kaifa_fill from energyv2 WHERE $timeFilter group by time(1d) TZ('Europe/Amsterdam')),
  (SELECT first(kaifa) as kaifa from energyv2 WHERE $timeFilter GROUP BY time($__interval))
fill(previous)

注：需要填充（先前）以确保kaifa_填充和kaifa重叠

示例数据：

time                 kaifa     kaifa_fill kaifa_kaifa_fill
----                 -----     ---------- ----------------
2019-08-03T00:00:00Z 179688195 179688195  0
2019-08-03T01:00:00Z 179746833 179688195  58638
2019-08-03T02:00:00Z 179803148 179688195  114953
2019-08-03T03:00:00Z 179859464 179688195  171269
2019-08-03T04:00:00Z 179914038 179688195  225843
2019-08-03T05:00:00Z 179967450 179688195  279255
2019-08-03T06:00:00Z 179905910 179688195  217715
2019-08-03T07:00:00Z 179847272 179688195  159077
2019-08-03T08:00:00Z 179698065 179688195  9870
2019-08-03T09:00:00Z 179378170 179688195  -310025
2019-08-03T10:00:00Z 179341013 179688195  -347182
2019-08-03T11:00:00Z 179126201 179688195  -561994
2019-08-03T12:00:00Z 179039116 179688195  -649079
2019-08-03T13:00:00Z 178935193 179688195  -753002
2019-08-03T14:00:00Z 178687870 179688195  -1000326
2019-08-03T15:00:00Z 178517762 179688195  -1170433
2019-08-03T16:00:00Z 178409776 179688195  -1278420
2019-08-03T17:00:00Z 178376102 179688195  -1312093
2019-08-03T18:00:00Z 178388875 179688195  -1299320
2019-08-03T19:00:00Z 178780181 179688195  -908015
2019-08-03T20:00:00Z 178928226 179688195  -759969
2019-08-03T21:00:00Z 179065241 179688195  -622954
2019-08-03T22:00:00Z 179183098 179688195  -505098
2019-08-03T23:00:00Z 179306179 179688195  -382016
2019-08-04T00:00:00Z 179306179 179370042  -63863
2019-08-04T00:00:00Z 179370042 179370042  0
2019-08-04T01:00:00Z 179417649 179370042  47607
2019-08-04T02:00:00Z 179464094 179370042  94053
2019-08-04T03:00:00Z 179509960 179370042  139918
2019-08-04T04:00:00Z 179591820 179370042  221779
2019-08-04T05:00:00Z 179872817 179370042  502775
2019-08-04T06:00:00Z 180056278 179370042  686236
2019-08-04T07:00:00Z 179929713 179370042  559671
2019-08-04T08:00:00Z 179514604 179370042  144562
2019-08-04T09:00:00Z 179053049 179370042  -316992
2019-08-04T10:00:00Z 178683225 179370042  -686817
2019-08-04T11:00:00Z 178078269 179370042  -1291773
2019-08-04T12:00:00Z 177650387 179370042  -1719654
2019-08-04T13:00:00Z 177281724 179370042  -2088317
2019-08-04T14:00:00Z 177041367 179370042  -2328674
2019-08-04T15:00:00Z 176807397 179370042  -2562645
2019-08-04T16:00:00Z 176737148 179370042  -2632894
2019-08-04T17:00:00Z 176677349 179370042  -2692693
2019-08-04T18:00:00Z 176690702 179370042  -2679340
2019-08-04T19:00:00Z 176734825 179370042  -2635216
2019-08-04T20:00:00Z 176810300 179370042  -2559742
2019-08-04T21:00:00Z 176866035 179370042  -2504007
2019-08-04T22:00:00Z 176914803 179370042  -2455239
2019-08-04T23:00:00Z 176965893 179370042  -2404149
2019-08-05T00:00:00Z 176965893 177016983  -51090
2019-08-05T00:00:00Z 177016983 177016983  0

示例图：

您是否尝试了累积求和（）函数？您的数据点是什么样子的？你是否将你的“值”作为一天中的累积计数器来收集，或者这是任何类型的“立即”值（在一段时间内增量）？@YuriG：数据已经是累积的，请参见我刚才添加的示例数据，但这对我的问题无关紧要，因为我可以使用

导数（）

和

累积总和（）在两者之间进行转换

@JanGaraj：是的，但如何每天重置以获得锯齿状图形？@Tim可能按时间分组（1d）

time                 kaifa     kaifa_fill kaifa_kaifa_fill
----                 -----     ---------- ----------------
2019-08-03T00:00:00Z 179688195 179688195  0
2019-08-03T01:00:00Z 179746833 179688195  58638
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