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Uso del origen de datos de Amazon Redshift

Modo de enfoque
Uso del origen de datos de Amazon Redshift - Amazon Managed Grafana

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

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Políticas de IAM

Grafana necesita permisos concedidos mediante IAM para poder leer las métricas de Redshift. Puede adjuntar estos permisos a los roles de IAM y usar la compatibilidad integrada de Grafana para asumir roles. La política de acceso integrada a Amazon Grafana Redshift se define en la sección AWS política gestionada: AmazonGrafanaRedshiftAccess .

Consulta de datos de Amazon Redshift

El origen de datos de Amazon Redshift proporciona un editor de consultas SQL estándar. Amazon Managed Grafana incluye algunas macros para ayudar a escribir consultas de series temporales más complejas.

Macros

Macro Descripción Ejemplo de resultados
$__timeEpoch(column) $__timeEpoch se sustituirá por una expresión para convertirla en una marca de tiempo UNIX y cambiar el nombre de la columna a time. UNIX_TIMESTAMP(dateColumn) as "time"
$__timeFilter(column) $__timeFilter crea un condicional que filtra los datos (utilizando column) en función del intervalo de tiempo del panel. time BETWEEN '2017-07-18T11:15:52Z' AND '2017-07-18T11:15:52Z'
$__timeFrom() $__timeFrom muestra la hora de inicio actual del intervalo del panel con comillas. '2017-07-18T11:15:52Z'
$__timeTo() $__timeTo muestra la hora de finalización actual del intervalo del panel con comillas. '2017-07-18T11:15:52Z'
$__timeGroup(column, '1m') $__timeGroup agrupa las marcas de tiempo de modo que solo haya 1 punto por cada periodo del gráfico. floor(extract(epoch from time)/60)*60 AS "time"
$__schema $__schema usa el esquema seleccionado. public
$__table $__table genera una tabla a partir del valor de $__schema proporcionado (usa el esquema público de forma predeterminada). sales
$__column $__column genera una columna a partir del valor de $__table actual. date
$__unixEpochFilter(column) $__unixEpochFilter se sustituirá por un filtro de intervalo de tiempo con el nombre de columna especificado con las horas representadas como marca de tiempo Unix. column >= 1624406400 AND column <= 1624410000
$__unixEpochGroup(column) $__unixEpochGroup coincide con $__timeGroup pero para las horas almacenadas como marca de tiempo Unix. floor(time/60)*60 AS "time"

Visualización

La mayoría de las consultas en Redshift se representarán mejor mediante una visualización de tabla. En cualquier consulta, se mostrarán los datos de una tabla. Si se puede consultar, se puede colocar en una tabla.

Este ejemplo devuelve los resultados de una visualización de tabla:

SELECT {column_1}, {column_2} FROM {table};

Visualizaciones de series temporales y gráficos

Para las visualizaciones de series temporales y gráficos, existen algunos requisitos:

  • Debe seleccionarse una columna con un tipo de date o datetime.

  • La columna date debe estar en orden ascendente (utilizando ORDER BY column ASC).

  • Debe seleccionar una columna numérica.

Para crear un gráfico más razonable, asegúrese de utilizar las macros $__timeFilter y $__timeGroup.

Ejemplo de consulta de series temporales:

SELECT avg(execution_time) AS average_execution_time, $__timeGroup(start_time, 'hour'), query_type FROM account_usage.query_history WHERE $__timeFilter(start_time) group by query_type,start_time order by start_time,query_type ASC;

Modo de relleno

Grafana también completa automáticamente los marcos sin un valor con algunos valores predeterminados. Para configurar este valor, cambie el valor de relleno en el editor de consultas.

Inspección de la consulta

Como Grafana admite macros que Redshift no admite, la consulta completamente renderizada, que se puede copiar y pegar directamente en Redshift, está visible en el inspector de consultas. Para ver la consulta interpolada completa, seleccione el menú Inspector de consultas y la consulta completa estará visible en la pestaña Consulta.

Plantillas y variables

Para obtener más información acerca de cómo agregar una nueva variable de consulta de Redshift, consulte Adición de una variable de consulta. Utilice su origen de datos de Redshift como origen de datos para las consultas disponibles.

Cualquier valor consultado en una tabla de Amazon Redshift se puede utilizar como variable. Asegúrese de no seleccionar demasiados valores, ya que esto puede provocar problemas de rendimiento.

Después de crear una variable, puede usarla en sus consultas de Redshift mediante Sintaxis de variable. Para obtener más información acerca de las variables, consulte Plantillas y variables.

Anotaciones

Anotaciones permite superponer información detallada sobre los eventos en la parte superior de los gráficos. Puede agregar anotaciones seleccionando el panel o agregando consultas de anotación mediante la vista Anotaciones abierta desde el menú Panel.

Ejemplo de consulta para agregar anotaciones automáticamente:

SELECT time as time, environment as tags, humidity as text FROM $__table WHERE $__timeFilter(time) and humidity > 95

En la siguiente tabla, se representan los valores de las columnas que se tienen en cuenta para representar las anotaciones:

Nombre Descripción
Time Nombre del campo de fecha o de hora. Puede ser una columna con un tipo de datos de fecha u hora nativo de SQL o un valor de época.
Timeend Nombre opcional del campo de fecha u hora de fin. Puede ser una columna con un tipo de datos de fecha u hora nativo de SQL o un valor de época.
Text Campo de descripción del evento.
Tags Nombre de campo opcional para utilizar en las etiquetas de eventos como una cadena separada por comas.
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