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Stellen Sie eine Connect zu einer SAP HANA-Datenquelle her

SAP HANA ist eine leistungsstarke In-Memory-Datenbank, die datengestützte Entscheidungen und Aktionen in Echtzeit beschleunigt. Sie wird von SAP entwickelt und vermarktet. Das SAP HANA-Datenquellen-Plugin hilft Ihnen, Ihre SAP HANA-Instanz mit Grafana zu verbinden.

Mit dem SAP HANA Grafana Enterprise-Plugin können Sie Ihre SAP HANA-Daten zusammen mit all Ihren anderen Datenquellen in Grafana sowie Protokoll- und Metrikdaten im Kontext visualisieren. Dieses Plugin enthält einen integrierten Abfrage-Editor, unterstützt Anmerkungen und ermöglicht es Ihnen, Schwellenwerte für Warnmeldungen festzulegen, den Zugriff zu kontrollieren, Berechtigungen festzulegen und vieles mehr.

Features

Hinzufügen der Datenquelle

Zugriff und Berechtigungen

Verwenden Sie spezielle Anmeldeinformationen, um Grafana mit SAP HANA zu verbinden. Stellen Sie dem Benutzer nur die erforderlichen Berechtigungen zur Verfügung. Erstellen Sie zunächst einen eingeschränkten Benutzer mit Benutzername und Passwort. Die folgende Abfrage ist ein Beispiel für die Erstellung eines eingeschränkten Benutzers. Diese Abfrage deaktiviert auch die erzwungene Kennwortänderung.

CREATE RESTRICTED USER <USER> PASSWORD <PASSWORD> NO FORCE_FIRST_PASSWORD_CHANGE;

Erlauben Sie dem Benutzer anschließend, das System über Clients wie Grafana wie folgt zu verbinden:

ALTER USER <USER> ENABLE CLIENT CONNECT;

Geben Sie dem Benutzer abschließend Zugriff auf die erforderlichen Ansichten, Tabellen und Schemas.

ALTER USER <USER> GRANT ROLE PUBLIC;
GRANT SELECT ON SCHEMA <SCHEMA> TO <USER>;

Berechtigungen auf Benutzerebene

Beschränken Sie den Zugriff auf SAP HANA, indem Sie auf der Datenquellenkonfigurationsseite auf die Registerkarte Berechtigungen klicken, um Datenquellenberechtigungen zu aktivieren. Auf der Berechtigungsseite können Administratoren Berechtigungen aktivieren und Abfrageberechtigungen auf bestimmte Benutzer und Teams beschränken.

Abfrage-Editor

Das SAP HANA Grafana-Plugin enthält einen SQL-Abfrageeditor, in den Sie beliebige HANA-Abfragen eingeben können. Wenn Ihre Abfrage Zeitreihendaten zurückgibt, können Sie sie als Zeitreihen formatieren, um sie in einem Grafikfeld zu visualisieren. Der Abfrage-Editor bietet auto Vervollständigung für unterstützte Grafana-Makros und Syntaxhervorhebung Ihrer SQL-Abfrage.

Anmerkungen

Sie können SAP HANA-Abfragen als Quellen für Grafana-Anmerkungen verwenden. Ihre Kommentarabfrage sollte mindestens eine Zeitspalte und eine Textspalte zurückgeben. Weitere Informationen zu Anmerkungen finden Sie unterAnmerkungen.

Vorlagen und Variablen

Informationen zum Hinzufügen einer neuen SAP HANA-Abfragevariablen finden Sie unterHinzufügen einer Abfragevariablen. Verwenden Sie Ihre SAP HANA-Datenquelle als Datenquelle.

Die folgende Beispielabfrage gibt die eindeutige Liste von username aus der users Tabelle zurück.

select distinct("username") from "users"

Vorlagen und Variablen

Sie können jede Grafana-Variable in Ihrer Abfrage verwenden. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie die Einzel-/Mehrfachvariable in Ihrer Abfrage verwenden.

-- For example, following query
select * from "users" where "city" = ${city}
-- will be translated into
select * from "users" where "city" = 'london'
--- where you can see ${city} variable translated into actual value in the variable

Ähnlich wie Text funktionieren Variablen auch für numerische Felder. Im folgenden Beispiel ${age} handelt es sich um eine Textfeldvariable, die Zahlen akzeptiert und dann mit dem numerischen Feld in der Tabelle vergleicht.

select * from "users" where "age" > ${age}
--- wil be translated into
select * from "users" where "age" > '36'

Wenn Ihre Variable mehrere Werte zurückgibt, können Sie sie wie folgt in der in Bedingung der SAP HANA-Abfrage verwenden. Beachten Sie die Klammern, die die Variable umgeben, damit die where in Bedingung in SAP HANA gültig ist.

select * from "users" where "city" in (${cities})
--- will be translated into
select * from "users" where "city" in ('london','perth','delhi')
--- where you can see ${cities} turned into a list of grafana variables selected.
--- You can also write the same query using shorthand notation as shown below
select * from "users" where "city" in ($cities)

Makros

Makro $__timeFilter () <time_column>

Das folgende Beispiel erklärt das Makro: $__timeFilter(<time_column>)

- In the following example, the query
select ts, temperature from weather where $__timeFilter(ts)
--- will be translated into
select ts, temperature from weather where ts > '2021-02-24T12:52:48Z' AND ts < '2021-03-24T12:52:48Z'
--- where you can see the grafana dashboard's time range is applied to the column ts in the query.

Makro $__timeFilter (,) <time_column><format>

In einigen Fällen werden Zeitspalten in der Datenbank in benutzerdefinierten Formaten gespeichert. Im folgenden Beispiel wird das $__timeFilter(<time_column>, <format>) Makro erklärt, mit dessen Hilfe benutzerdefinierte Zeitstempel auf der Grundlage der Zeitauswahl von grafana gefiltert werden können:

SELECT TO_TIMESTAMP("TS",'YYYYMMDDHH24MISS') AS METRIC_TIME , "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TS","YYYYMMDDHH24MISS") -- TS is in 20210421162012 format
SELECT TO_TIMESTAMP("TS",'YYYY-MON-DD') AS METRIC_TIME , "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TS","YYYY-MON-DD") -- TS is in 2021-JAN-15 format

Im Makro kann das Format eines der gültigen HANA-Formate sein, die Ihrer Zeitstempelspalte entsprechen. YYYYMMDDHH24MISSIst beispielsweise ein gültiges Format, wenn Ihre Daten im 20210421162012 Format gespeichert werden.

Makro $__timeFilter (, „epoch“) <time_column><format>

In einigen Fällen werden Zeitstempel als Epochenzeitstempel in Ihrer Datenbank gespeichert. Das folgende Beispiel erklärt das $__timeFilter(<time_column>, "epoch" <format>) Makro, das hilft, Epochenzeitstempel auf der Grundlage von Grafanas Zeitauswahl zu filtern. Im Makro kann das Format ms, s oder ns sein. Wenn nicht angegeben, wird s als Standardformat behandelt.

SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP") AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch") -- Example : TIMESTAMP field stored in epoch_second format 1257894000
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP") AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch","s") -- Example : TIMESTAMP field stored in epoch_second format 1257894000
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP"/1000) AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch","ms") -- Example : TIMESTAMP field stored in epoch_ms format 1257894000000
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP"/1000000000) AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch","ns") -- Example : TIMESTAMP field stored in epoch_nanoseconds format 1257894000000000000

Anstatt das dritte Argument für den $__timeFilter zu verwenden, können Sie eines von epoch_s, epoch_ms oder epoch_ns als Ihr zweites Argument verwenden..

SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP"/1000) AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch","ms")
-- is same as
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP"/1000) AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch_ms")

fromTimeFilterDie toTimeFilter Makros $__ () und $__ ()

Das $__fromTimeFilter() Makro wird auf eine Bedingung über ein Zeitfeld ausgedehnt, die auf der From-Zeit der Grafana-Zeitauswahl basiert.

Dies akzeptiert drei Parameter. Der erste Parameter ist der Name des Zeitfeldes. Sie können comparison_predicate oder das Format der Zeitspalte als zweites Argument übergeben. Wenn Sie beide übergeben möchten, ist format der zweite Parameter und Sie verwenden comparison_predicate als dritten Parameter.

<format>Wenn das Format nicht angegeben ist, geht das Plugin davon aus, dass die Zeitspalte deaktiviert isttimestamp/date type. If your time column is stored in any other format than timestamp/date, und übergibt dann das Format als zweites Argument. <format>kann eines von epoch_s, epoch_ms, epoch_ns oder ein anderes benutzerdefiniertes Format sein. YYYY-MM-DD

<comparison_predicate>optionaler Parameter. Wenn nicht übergeben, verwendet das Plugin > als Vergleichsprädikat. <comparison_predicate>kann einer von =,! sein =, <>, <, <=, >, >=

$__toTimeFilter()funktioniert genauso wie fromTimeFilter $__ (). Anstatt Grafanas from time zu verwenden, wird es to time verwenden. Außerdem wird das Standard-Vergleichsprädikat < sein.

$__timeGroup (,) <time_column><interval>

Beispielsweise wird das Makro $__timeGroup (timecol,1h) in der Abfrage zu SERIES_ROUND („timecol“, 'INTERVAL 1 HOUR') erweitert.

Das folgende Beispiel erklärt $__timeGroup(<time_column>, <interval>) macro.

SELECT $__timeGroup(timestamp,1h),  "user", sum("value") as "value"
FROM "salesdata"
WHERE $__timeFilter("timestamp")
GROUP BY $__timeGroup(timestamp,1h), "user"
ORDER BY $__timeGroup(timestamp,1h) ASC

Dies wird in die folgende Abfrage übersetzt, in der $__timeGroup(timestamp,1h) es erweitert wirdSERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 HOUR').

SELECT SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 HOUR') as "timestamp",  "user", sum("value") as "value"
FROM "salesdata"
WHERE "timestamp" > '2020-01-01T00:00:00Z' AND "timestamp" < '2020-01-01T23:00:00Z'
GROUP BY SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 HOUR'), "user"
ORDER BY "timestamp" ASC

Wenn Sie das Intervall in der Funktion $__timeGroup () nicht fest codieren möchten, können Sie das Grafana überlassen, indem Sie $__interval als Ihr Intervall angeben. Grafana berechnet dieses Intervall aus dem Dashboard-Zeitbereich. Beispielabfrage:

SELECT $__timeGroup(timestamp, $__interval), sum("value") as "value"
FROM "salesdata"
WHERE $__timeFilter("timestamp")
GROUP BY $__timeGroup(timestamp, $__interval)
ORDER BY $__timeGroup(timestamp, $__interval) ASC

Diese Abfrage wird basierend auf dem Dashboard-Zeitraum in die folgende Abfrage übersetzt.

SELECT SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 MINUTE'), sum("value") as "value"
FROM "salesdata"
WHERE "timestamp" > '2019-12-31T23:09:14Z' AND "timestamp" < '2020-01-01T23:17:54Z'
GROUP BY SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 MINUTE')
ORDER BY SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 MINUTE') ASC

Warnfunktion

Warnung bei Daten, die keine Zeitreihendaten sind

Um bei Daten, die keine Zeitreihen sind, eine Warnung zu erhalten, verwenden Sie das TO_TIMESTAMP('${__to:date}') Makro, um Metriken, die keine Zeitreihen sind, in Zeitreihen umzuwandeln. Dadurch wird Ihre Metrik in eine Einzelpunkt-Zeitreihenabfrage umgewandelt. Das Format der Abfrage ist unten angegeben

SELECT TO_TIMESTAMP('${__to:date}'),  <METRIC> FROM <TABLE≶ WHERE <YOUR CONDITIONS>

Im folgenden Beispiel hat eine Tabelle vier Felder mit den Namen Benutzername, Alter, Stadt und Rolle. Diese Tabelle hat kein Zeitfeld. Wir möchten Sie benachrichtigen, wenn die Anzahl der Benutzer mit Entwicklerrolle unter drei liegt.

SELECT  TO_TIMESTAMP('${__to:date}'), count(*) as "count" FROM (
   SELECT 'John' AS "username", 32 AS "age", 'Chennai' as "city", 'dev' as "role" FROM dummy
   UNION ALL SELECT 'Jacob' AS "username", 32 AS "age", 'London' as "city", 'accountant' as "role" FROM dummy
   UNION ALL SELECT 'Ali' AS "username", 42 AS "age", 'Delhi' as "city", 'admin' as "role" FROM dummy
   UNION ALL SELECT 'Raja' AS "username", 12 AS "age", 'New York' as "city", 'ceo' as "role" FROM dummy
   UNION ALL SELECT 'Sara' AS "username", 35 AS "age", 'Cape Town' as "city", 'dev' as "role" FROM dummy
   UNION ALL SELECT 'Ricky' AS "username", 25 AS "age", 'London' as "city", 'accountant' as "role" FROM dummy
   UNION ALL SELECT 'Angelina' AS "username", 31 AS "age", 'London' as "city", 'cxo' as "role" FROM dummy
) WHERE "role" = 'dev'