Influxdb、Grafana检测并删除异常值

Grafana或Influx db中是否有一种实现方式，可以帮助检测数据集中的异常值，如果可能，可以从使用该数据集的仪表板中删除或至少避免显示这些异常值；我使用了百分位数，但这似乎并没有隐藏大量的异常值

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谢谢。

Grafana是用来显示数据的，尽管它可能有一些工具来实现异常检测和消除，但它不是清理数据的合适地方

XDB是用来存储数据的，也不是用来清理数据的东西。然而，influxQL有一系列数学函数，可以在查询数据时使用；你可以减少取样，得到平均值，等等。你可以看看这里，看看是否有什么东西符合你的需要

编辑：InfluxQL不能与IFQL混淆，IFQL也代表influxquerylanguage

EDIT2：IFQL现在被称为Flux，是一种比InfluxQL更灵活、更强大的语言

XDB中有一种称为连续查询的东西，它定期运行并将结果保存在指定的度量中（可能是相同的，覆盖或添加新字段）。此方法可用于清理数据，以便以后更易于查询和显示

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使用InfluxDB进行数据处理的首选方法是使用Kapacitor，它是TICK堆栈（Telegraf、InfluxDB、Chornograf、Kapacitor）的一部分，与InfluxDB集成良好，可以实时或批量处理数据，并将其保存回InfluxDB。但是Kapacitor对于简单的事情来说可能是一种过分的手段。首先看一下influxql的数学函数

如果您不想使用Kapacitor和/或CQ，则中的移动平均可能有助于平滑数据中的峰值。

如果您事先知道特定度量的可接受值范围，则可以在查询的

WHERE

部分中指定按值筛选（

字段\键

和

字段\值

）

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Grafana还支持“文本编辑”和“视觉”模式。这并不明显，因为Grafana只在

WHERE

autocomplete下拉菜单中建议标记名和值，但您也可以键入

field\u键

Enter，然后选择一个操作符，如

，作为最佳实践说明：如果您自动丢弃异常值，不要将其扔掉。离群值也需要分析。他在这方面有些智慧：“最著名的例子是美国宇航局没有发现臭氧层的空洞。我被告知这个故事的方式是，从Nimbus-7获得的数据中自动过滤出异常值。。。科学家回过头来发现，如果美国宇航局没有应用自动离群值过滤，这个问题可能在十年前就被发现了。”他们说：一种常见做法是创建两个CQ：一个用于存储滚动平均值+/-3 stddev范围内的数据，另一个用于存储/突出显示该范围外的数据。
SELECT mean("value") FROM "ms" WHERE ("entity_id" = 'speedtest_ping' AND "value" < 200) AND time >= now() - 2d GROUP BY time(5m), "entity_id" fill(none)