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Connectez-vous à une source de données SAP HANA

SAP HANA est une base de données en mémoire à hautes performances qui accélère les décisions et les actions en temps réel basées sur les données. Il est développé et commercialisé par SAP. Le plug-in de source de données SAP HANA vous permet de connecter votre instance SAP HANA à Grafana.

Avec le plugin SAP HANA Grafana Enterprise, vous pouvez visualiser vos données SAP HANA aux côtés de toutes vos autres sources de données dans Grafana, ainsi que les données de log et de métrique dans leur contexte. Ce plugin inclut un éditeur de requêtes intégré, prend en charge les annotations et vous permet de définir des seuils d'alerte, de contrôler l'accès, de définir des autorisations, etc.

Fonctionnalités

Ajouter la source de données

Accès et autorisations

Pour connecter Grafana à SAP HANA, utilisez des informations d'identification dédiées. Fournissez uniquement les autorisations requises à l'utilisateur. Créez d'abord un utilisateur restreint avec un nom d'utilisateur et un mot de passe. La requête suivante est un exemple de création d'un utilisateur restreint. Cette requête désactive également le changement de mot de passe forcé.

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

Ensuite, autorisez l'utilisateur à connecter le système via des clients tels que Grafana avec les éléments suivants :

ALTER USER <USER> ENABLE CLIENT CONNECT;

Enfin, donnez à l'utilisateur l'accès aux vues, tables et schémas nécessaires.

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

Autorisations au niveau de l'utilisateur

Limitez l'accès à SAP HANA en cliquant sur l'onglet Autorisations de la page de configuration de la source de données pour activer les autorisations de source de données. Sur la page des autorisations, les administrateurs peuvent activer les autorisations et restreindre les autorisations de requête à des utilisateurs et à des équipes spécifiques.

Éditeur de requête

Le plugin SAP HANA Grafana est livré avec un éditeur de requêtes SQL dans lequel vous pouvez saisir toutes les requêtes HANA. Si votre requête renvoie des données de séries chronologiques, vous pouvez les formater sous forme de séries chronologiques pour les visualiser dans un panneau graphique. L'éditeur de requêtes permet de compléter automatiquement les macros Grafana prises en charge et de mettre en évidence la syntaxe de votre requête SQL.

Annotations

Vous pouvez utiliser les requêtes SAP HANA comme sources d'annotations Grafana. Votre requête d'annotation doit renvoyer au moins une colonne temporelle et une colonne de texte. Pour plus d'informations sur les annotations, consultezAnnotations.

Modèles et variables

Pour ajouter une nouvelle variable de requête SAP HANA, consultezAjouter une variable de requête. Utilisez votre source de données SAP HANA comme source de données.

L'exemple de requête suivant renvoie la liste distincte des éléments username de la users table.

select distinct("username") from "users"

Modèles et variables

Vous pouvez utiliser n'importe quelle variable Grafana dans votre requête. Les exemples suivants montrent comment utiliser la variable unique/multiple dans votre requête.

-- 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

Tout comme le texte, les variables fonctionnent également pour les champs numériques. Dans l'exemple ci-dessous, il ${age} s'agit d'une variable de zone de texte dans laquelle elle accepte des nombres puis est comparée au champ numérique du tableau.

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

Si votre variable renvoie plusieurs valeurs, vous pouvez l'utiliser dans l'inétat de la requête SAP HANA, comme ci-dessous. Notez les crochets qui entourent la variable pour que la where in condition soit valide dans SAP HANA.

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)

Macros

macro $__timeFilter () <time_column>

L'exemple suivant explique la $__timeFilter(<time_column>) macro :

- 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.

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

Dans certains cas, les colonnes temporelles de la base de données sont stockées dans des formats personnalisés. L'exemple suivant explique la $__timeFilter(<time_column>, <format>) macro, qui permet de filtrer les horodatages personnalisés en fonction du sélecteur de temps de Grafana :

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

Dans la macro, le format peut être l'un des formats HANA valides correspondant à votre colonne d'horodatage. Par exemple, YYYYMMDDHH24MISS est un format valide lorsque vos données sont stockées dans un 20210421162012 format.

macro $__timeFilter (, « époque ») <time_column><format>

Dans certains cas, les horodatages sont stockés sous forme d'horodatages d'époque dans votre base de données. L'exemple suivant explique la $__timeFilter(<time_column>, "epoch" <format>) macro qui permet de filtrer les horodatages d'époque en fonction du sélecteur de temps de Grafana. Dans la macro, le format peut être ms, s ou ns. S'il n'est pas spécifié, s sera traité comme format par défaut.

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

Au lieu d'utiliser le troisième argument du $__timeFilter, vous pouvez utiliser l'un des arguments epoch_s, epoch_ms ou epoch_ns comme deuxième argument.

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")

Macros $__ fromTimeFilter () et $__ toTimeFilter ()

La $__fromTimeFilter() macro s'étend à une condition sur un champ temporel en fonction du temps du sélecteur de temps de Grafana.

Cela accepte trois paramètres. Le premier paramètre est le nom du champ horaire. Vous pouvez passer comparison_predicate ou le format de la colonne de temps comme deuxième argument. Si vous souhaitez transmettre les deux, le format est le deuxième paramètre et utilisez comparison_predicate comme troisième paramètre.

<format>Si le format n'est pas spécifié, le plugin supposera que la colonne d'heure est de type timestamp/date. Si votre colonne d'heure est stockée dans un format autre que l'horodatage/la date, transmettez le format comme deuxième argument. <format>peut être l'un des formats epoch_s, epoch_ms, epoch_ns ou tout autre format personnalisé tel que YYYY-MM-DD.

<comparison_predicate>paramètre optionnel. S'il n'est pas transmis, le plugin utilisera > comme prédicat de comparaison. <comparison_predicate>peut être l'un des suivants =, ! =, <>, <, <=, >, >=

$__toTimeFilter()fonctionne de la même manière que $__ fromTimeFilter (). Au lieu d'utiliser Grafana de temps en temps, il l'utilisera au fil du temps. Le prédicat de comparaison par défaut sera également <.

$__timeGroup (,) <time_column><interval>

Par exemple, la macro $__timeGroup (timecol,1h) est étendue à SERIES_ROUND (« timecol », « INTERVAL 1 HOUR ») dans la requête.

L'exemple suivant explique $__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

Ceci est traduit dans la requête suivante où il $__timeGroup(timestamp,1h) est développé dansSERIES_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

Si vous ne voulez pas coder en dur l'intervalle dans la fonction $__timeGroup (), vous pouvez laisser Grafana s'en charger en spécifiant $__interval comme intervalle. Grafana calculera cet intervalle à partir de la plage de temps du tableau de bord. Exemple de requête :

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

Cette requête est traduite dans la requête suivante en fonction de la plage horaire du tableau de bord.

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

Alerte

Alertes sur les données autres que les séries chronologiques

Pour émettre une alerte sur des données autres que des séries chronologiques, utilisez la TO_TIMESTAMP('${__to:date}') macro pour transformer des métriques autres que des séries chronologiques en séries chronologiques. Cela convertira votre métrique en une requête de série chronologique à point unique. Le format de la requête est indiqué ci-dessous

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

Dans l'exemple suivant, une table comporte quatre champs appelés nom d'utilisateur, âge, ville et rôle. Ce tableau ne contient aucun champ horaire. Nous voulons avertir lorsque le nombre d'utilisateurs ayant le rôle de développeur est inférieur à trois.

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'