granfna展示mysql資料來源

2022-06-07 06:18:11 字數 3981 閱讀 3265

目錄

三、新建模板

四、time series查詢編輯器

官方文件

單擊頂部標題中的grafana圖示,以開啟側面選單。

在該dashboards鏈結下的側面選單中,您將找到乙個名為的鏈結data sources。

單擊+ add data source頂部標題中的按鈕。

從型別下拉列表中選擇mysql

名稱描述

名稱資料來源名稱。這是您在面板和查詢中引用資料來源的方式。

預設預設資料來源意味著將為新面板預先選擇它。

主辦資料庫

mysql資料庫的名稱。

使用者資料庫使用者的登入名/使用者名稱

密碼資料庫使用者密碼

最大開度

預設情況下,與資料庫的最大開啟連線數unlimited(grafana v5.4 +)。

最大閒置

空閒連線池中的最大連線數,預設2(grafana v5.4 +)。

最大壽命

可以重用連線的最長時間(以秒為單位),預設為14400/ 4小時。該值應始終低於mysql(grafana v5.4 +)中配置的wait_timeout

$ __ interval和$ __ interval_ms變數的下限。建議設定為寫入頻率,例如,1m如果每分鐘寫入一次資料。

也可以在儀表板面板中的資料來源選項下覆蓋/配置此選項。重要的是要注意,此值需要格式化為數字,後跟有效的時間識別符號,例如1m(1分鐘)或30s(30秒)。

支援以下時間識別符號:y m w d h m s ms

granfna對查詢語句不做檢查,也就是說類似drop和delete的操作也可以執行。所以要建立乙個單獨的使用者,限制為查詢許可權。

create user 'grafanareader' identified by 'password';

grant select on mydatabase.mytable to 'grafanareader';

新建模板,在儲存時才可以設定名稱。

示例:time series查詢

查詢必須返回一列time,該列返回sql日期時間或表示unix紀元的任何數字資料型別。也就是示例中的time column設定。

除time和metric以外的任何列均被視為值列。也就是示例中select。

返回乙個名為metricvalue的列,該列用作度量標準名稱。也就是示例中的metric column設定。

如果返回多個值列和名為的列,metric則此列將用作系列名稱的字首(僅在grafana 5.3+中可用)。

format as 可選擇兩種:table和time series。table比較簡單,sql的約束也少,基本上就是mysql的查詢結果,按**展示出來。

time series有一些麻煩,本文也重點講time series

巨集示例描述

$__time(datecolumn)

將被表示式替換以轉換為unix時間戳並將列重新命名為time_sec。例如,unix_timestamp(datecolumn)為time_sec

$__timeepoch(datecolumn)

將被表示式替換以轉換為unix時間戳並將列重新命名為time_sec。例如,unix_timestamp(datecolumn)為time_sec

$__timefilter(datecolumn)

將使用指定的列名替換為時間範圍過濾器。例如,datecolumn between from_unixtime(1494410783)和from_unixtime(1494410983)

$__timefrom()

將由當前活動時間選擇的開始代替。例如,from_unixtime(1494410783)

$__timeto()

將被當前活動時間選擇的結尾替換。例如,from_unixtime(1494410983)

$__timegroup(datecolumn,'5m')

將由group by子句中可用的表示式替換。例如,* cast(cast(cast(unix_timestamp(datecolumn)/(300)簽名)300簽名)),

$__timegroup(datecolumn,'5m', 0)

與上述相同,但具有填充引數,因此該系列中的缺失點將由grafana新增,並將0用作值。

$__timegroup(datecolumn,'5m', null)

與上述相同,但將null用作缺失點的值。

$__timegroup(datecolumn,'5m', previous)

與上面相同,但是如果未看到任何值但將使用null,則該系列中的先前值將用作填充值(僅在grafana 5.3+中可用)。

$__timegroupalias(datecolumn,'5m')

將替換為與$ __ timegroup相同,但新增的列別名(僅在grafana 5.3+中可用)。

$__unixepochfilter(datecolumn)

將使用指定列名的時間範圍過濾器替換,時間以unix時間戳表示。例如,datecolumn> 1494410783和datecolumn <1494497183

$__unixepochfrom()

將被當前活動時間選擇的開始替換為unix時間戳。例如1494410783

$__unixepochto()

當前活動時間選擇的結尾將被替換為unix時間戳。例如1494497183

$__unixepochnanofilter(datecolumn)

將被使用指定列名的時間範圍過濾器替換,時間以納秒時間戳表示。例如,datecolumn> 1494410783152415214和datecolumn <1494497183142514872

$__unixepochnanofrom()

將被當前活動時間選擇的開始替換為納秒時間戳。例如1494410783152415214

$__unixepochnanoto()

當前活動時間選擇的結尾將被替換為納秒級時間戳。例如1494497183142514872

$__unixepochgroup(datecolumn,'5m', [fillmode])

與$ __ timegroup相同,但時間儲存為unix時間戳(僅在grafana 5.3+中可用)。

$__unixepochgroupalias(datecolumn,'5m', [fillmode])

與上述相同,但還新增了列別名(僅在grafana 5.3+中可用)。

select

unix_timestamp(data_statistic_time) div 600 * 600 as "time",

channel_spec as metric,

count(data_gather_count) as "採集量"

from data_statistic

where

data_statistic_time between from_unixtime(1596791926) and from_unixtime(1597396726)

group by 1,2

order by unix_timestamp(data_statistic_time) div 600 * 600

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