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Transformez les données

Les transformations constituent un moyen puissant de manipuler les données renvoyées par une requête avant que le système n'applique une visualisation. À l'aide de transformations, vous pouvez :

Pour les utilisateurs qui s'appuient sur plusieurs vues du même jeu de données, les transformations constituent une méthode efficace pour créer et gérer de nombreux tableaux de bord.

Vous pouvez également utiliser le résultat d'une transformation comme entrée d'une autre transformation, ce qui se traduit par un gain de performance.

Types de transformation

Grafana propose un certain nombre de méthodes pour transformer les données. Vous trouverez ci-dessous une liste complète des fonctions de transformation.

Ordre des transformations

Lorsqu'il y a plusieurs transformations, Grafana les applique dans l'ordre dans lequel elles sont répertoriées. Chaque transformation crée un jeu de résultats qui est ensuite transmis à la transformation suivante dans le pipeline de traitement.

L'ordre dans lequel Grafana applique les transformations a un impact direct sur les résultats. Par exemple, si vous utilisez une transformation Reduce pour condenser tous les résultats d'une colonne en une seule valeur, vous ne pouvez appliquer des transformations qu'à cette valeur unique.

Ajouter une fonction de transformation aux données

Les étapes suivantes vous indiquent comment ajouter une transformation aux données.

Déboguer une transformation

Pour voir les ensembles de résultats d'entrée et de sortie de la transformation, cliquez sur l'icône de bogue sur le côté droit de la ligne de transformation.

Les ensembles de résultats en entrée et en sortie peuvent vous aider à déboguer une transformation.

Supprimer une transformation

Nous vous recommandons de supprimer les transformations dont vous n'avez pas besoin. Lorsque vous supprimez une transformation, vous supprimez les données de la visualisation.

Prérequis :

Identifiez tous les tableaux de bord qui reposent sur la transformation et informez les utilisateurs des tableaux de bord concernés.

Fonctions de transformation

Vous pouvez effectuer les transformations suivantes sur vos données.

Ajouter un champ à partir du calcul

Utilisez cette transformation pour ajouter un nouveau champ calculé à partir de deux autres champs. Chaque transformation permet d'ajouter un nouveau champ.

Concaténer des champs

Cette transformation combine tous les champs de tous les cadres en un seul résultat. Tenez compte de ces deux requêtes.

Requête A :

Requête B :

Après avoir concaténé les champs, le bloc de données serait le suivant :

Config à partir des résultats de la requête

Cette transformation vous permet de sélectionner une requête et d'en extraire des options standard telles que Min, Max, Unit et Thresholds et de les appliquer à d'autres résultats de requête. Cela permet une configuration de visualisation dynamique basée sur des requêtes.

Si vous souhaitez extraire une configuration unique pour chaque ligne du résultat de la requête de configuration, essayez de transformer les lignes en champs.

Options

Convertir le type de champ

Cette transformation modifie le type de champ du champ spécifié.

Par exemple, la requête suivante peut être modifiée en sélectionnant le champ horaire, comme Heure, et le format de date comme YYYY.

Le résultat :

Filtrer les données par nom

Utilisez cette transformation pour supprimer des parties des résultats de la requête.

Grafana affiche le champ Identifiant, suivi des champs renvoyés par votre requête.

Vous pouvez appliquer des filtres de deux manières :

Filtrer les données par requête

Utilisez cette transformation dans les panneaux contenant plusieurs requêtes, si vous souhaitez masquer une ou plusieurs requêtes.

Grafana affiche les lettres d'identification de la requête en texte gris foncé. Cliquez sur un identifiant de requête pour activer le filtrage. Si la lettre de requête est blanche, les résultats sont affichés. Si la lettre de requête est foncée, les résultats sont masqués.

Filtrer les données par valeur

Cette transformation vous permet de filtrer vos données directement dans Grafana et de supprimer certains points de données du résultat de votre requête. Vous avez la possibilité d'inclure ou d'exclure les données qui répondent à une ou plusieurs conditions que vous définissez. Les conditions sont appliquées à un champ sélectionné.

Cette transformation est utile si votre source de données ne filtre pas nativement par valeurs. Vous pouvez également l'utiliser pour affiner les valeurs à afficher si vous utilisez une requête partagée.

Les conditions disponibles pour tous les champs sont les suivantes :

Les conditions disponibles pour les champs numériques sont les suivantes :

Tenez compte de l'ensemble de données suivant :

Si vous incluez les points de données dont la température est inférieure à 30 °C, la configuration se présentera comme suit :

Et vous obtiendrez le résultat suivant, où seules les températures inférieures à 30 °C sont incluses :

Vous pouvez ajouter plusieurs conditions au filtre. Par exemple, vous souhaiterez peut-être inclure les données uniquement si l'altitude est supérieure à 100. Pour ce faire, ajoutez cette condition à la configuration suivante :

Lorsque vous avez plusieurs conditions, vous pouvez choisir si vous souhaitez que l'action (inclure/exclure) soit appliquée aux lignes qui correspondent à toutes les conditions ou à l'une des conditions que vous avez ajoutées.

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons choisi Match all parce que nous voulions inclure les lignes dont la température est inférieure à 30 ET dont l'altitude est supérieure à 100. Si nous voulions plutôt inclure les lignes dont la température est inférieure à 30 OU dont l'altitude est supérieure à 100, nous sélectionnerions Match any. Cela inclurait la première ligne des données d'origine, qui a une température de 32 °C (ne correspond pas à la première condition) mais une altitude de 101 (ce qui correspond à la deuxième condition), elle est donc incluse.

Les conditions non valides ou incomplètement configurées sont ignorées.

Regrouper par

Cette transformation regroupe les données selon une valeur de champ (colonne) spécifiée et traite les calculs pour chaque groupe. Cliquez pour voir la liste des options de calcul.

Voici un exemple de données d'origine.

Cette transformation s'effectue en deux étapes. Vous devez d'abord spécifier un ou plusieurs champs pour regrouper les données. Cela regroupera les mêmes valeurs de ces champs, comme si vous les aviez triées. Par exemple, si nous groupons par le champ ID du serveur, les données seront regroupées de la façon suivante :

Toutes les lignes ayant la même valeur d'ID de serveur sont regroupées.

Après avoir choisi le champ par lequel vous souhaitez regrouper vos données, vous pouvez ajouter différents calculs sur les autres champs et appliquer le calcul à chaque groupe de lignes. Par exemple, nous pourrions vouloir calculer la température moyenne du processeur pour chacun de ces serveurs. Nous pouvons donc ajouter le calcul moyen appliqué au champ Température du processeur pour obtenir ce qui suit :

Et nous pouvons ajouter plusieurs calculs. Par exemple :

Nous obtiendrions alors :

Cette transformation vous permet d'extraire des informations clés de vos séries chronologiques et de les afficher de manière pratique.

Inscrivez-vous par domaine

Utilisez cette transformation pour joindre plusieurs résultats dans un seul tableau. Cela est particulièrement utile pour convertir plusieurs résultats de séries chronologiques en une seule table large avec un champ horaire partagé.

Jointure intérieure

Une jointure interne fusionne les données de plusieurs tables où toutes les tables partagent la même valeur que le champ sélectionné. Ce type de jointure exclut les données dont les valeurs ne correspondent pas dans tous les résultats.

Utilisez cette transformation pour combiner les résultats de plusieurs requêtes (combinaison sur un champ de jointure passé ou sur la première colonne chronologique) en un seul résultat, et supprimez les lignes où une jointure réussie ne peut pas avoir lieu.

Dans l'exemple suivant, deux requêtes renvoient des données de table. Il est visualisé sous la forme de deux tables distinctes avant d'appliquer la transformation de jointure interne.

Requête A :

Requête B :

Le résultat obtenu après l'application de la transformation de jointure interne est le suivant :

Jointure extérieure

Une jointure externe inclut toutes les données d'une jointure interne et les lignes dont les valeurs ne correspondent pas dans toutes les entrées. Alors que la jointure interne joint la requête A et la requête B dans le champ temporel, la jointure externe inclut toutes les lignes qui ne correspondent pas dans le champ temporel.

Dans l'exemple suivant, deux requêtes renvoient des données de table. Il est visualisé sous la forme de deux tables avant d'appliquer la transformation de jointure externe.

Requête A :

Requête B :

Le résultat obtenu après l'application de la transformation de jointure externe est le suivant :

Étiquettes pour les champs

Cette transformation transforme les résultats des séries chronologiques qui incluent des étiquettes ou des balises en un tableau où les clés et les valeurs de chaque étiquette sont incluses dans le résultat du tableau. Les étiquettes peuvent être affichées sous forme de colonnes ou de valeurs de ligne.

Étant donné le résultat d'une requête de deux séries chronologiques :

En mode Colonnes, le résultat est le suivant :

En mode « Lignes », le résultat comporte un tableau pour chaque série et affiche chaque valeur d'étiquette comme suit :

Nom du champ de valeur

Si vous avez sélectionné Serveur comme nom du champ Valeur, vous obtiendrez un champ pour chaque valeur de l'étiquette Serveur.

Comportement de fusion

Le transformateur des étiquettes en champs est constitué en interne de deux transformations distinctes. Le premier agit sur des séries individuelles et extrait les étiquettes des champs. La seconde est la transformation de fusion qui réunit tous les résultats dans une seule table. La transformation de fusion essaie de joindre tous les champs correspondants. Cette étape de fusion est obligatoire et ne peut pas être désactivée.

Pour illustrer cela, voici un exemple dans lequel deux requêtes renvoient des séries chronologiques sans que les libellés ne se chevauchent.

Cela donnera d'abord ces deux tableaux :

Après la fusion :

Fusionner

Utilisez cette transformation pour combiner le résultat de plusieurs requêtes en un seul résultat. Cela est utile lorsque vous utilisez la visualisation du panneau de tableau. Les valeurs pouvant être fusionnées sont combinées dans la même ligne. Les valeurs peuvent être fusionnées si les champs partagés contiennent les mêmes données.

Dans l'exemple ci-dessous, nous avons deux requêtes renvoyant des données de table. Il est visualisé sous forme de deux tableaux distincts avant d'appliquer la transformation.

Requête A :

Requête B :

Voici le résultat après avoir appliqué la transformation Merge :

Organiser les champs

Utilisez cette transformation pour renommer, réorganiser ou masquer les champs renvoyés par la requête.

Grafana affiche une liste des champs renvoyés par la requête. Vous pouvez :

Partition par valeurs

Cette transformation permet d'éliminer le besoin d'effectuer plusieurs requêtes vers la même source de données avec des WHERE clauses différentes lors de la représentation graphique de plusieurs séries. Prenons l'exemple d'une table SQL de métriques contenant les données suivantes :

Avant la version 9.3, si vous vouliez tracer une courbe de tendance rouge pour les États-Unis et une courbe bleue pour l'UE dans le même TimeSeries panneau, vous deviez probablement la diviser en deux requêtes :

SELECT Time, Value FROM metrics WHERE Time > '2022-10-20' AND Region='US'
SELECT Time, Value FROM metrics WHERE Time > '2022-10-20' AND Region='EU'

Cela nécessite également que vous sachiez à l'avance quelles régions figurent réellement dans le tableau des métriques.

Avec le transformateur Partition par valeurs, vous pouvez désormais émettre une seule requête et diviser les résultats par valeurs uniques dans une ou plusieurs colonnes (fields) de votre choix. L’exemple suivant utilise Region.

SELECT Time, Region, Value FROM metrics WHERE Time > '2022-10-20'

Réduire

La transformation Reduce applique un calcul à chaque champ du cadre et renvoie une valeur unique. Les champs temporels sont supprimés lors de l'application de cette transformation.

Tenez compte de l'entrée :

Requête A :

Requête B :

Le transformateur de réduction dispose de deux modes :

Par exemple, si vous avez utilisé le premier et le dernier calcul avec une transformation de séries en lignes, le résultat serait le suivant :

L'option Réduire les champs avec le dernier calcul donne lieu à deux cadres, chacun comportant une ligne :

Requête A :

Requête B :

Renommer par regex

Utilisez cette transformation pour renommer certaines parties des résultats de la requête à l'aide d'une expression régulière et d'un modèle de remplacement.

Vous pouvez spécifier une expression régulière, qui ne s'applique qu'aux correspondances, ainsi qu'un modèle de remplacement prenant en charge les références arrières. Imaginons par exemple que vous visualisez l'utilisation du processeur par hôte et que vous souhaitiez supprimer le nom de domaine. Vous pouvez définir l'expression régulière sur ([^\.]+)\..+ et le modèle de remplacement sur$1, web-01.example.com web-01 deviendrait.

Lignes vers champs

La transformation des lignes en champs convertit les lignes en champs distincts. Cela peut être utile car les champs peuvent être stylisés et configurés individuellement. Il peut également utiliser des champs supplémentaires comme sources pour la configuration dynamique des champs ou les mapper aux étiquettes des champs. Les étiquettes supplémentaires peuvent ensuite être utilisées pour définir de meilleurs noms d'affichage pour les champs résultants.

Cette transformation inclut une table de champs qui répertorie tous les champs des données renvoyées par la requête de configuration. Ce tableau vous permet de contrôler le champ qui doit être mappé à chaque propriété de configuration (option *Utiliser as**). Vous pouvez également choisir la valeur à sélectionner si les données renvoyées comportent plusieurs lignes.

Cette transformation nécessite :

Utile lors de la visualisation de données dans :

Associez des champs supplémentaires à des étiquettes

Si un champ ne correspond pas à la propriété de configuration, Grafana l'utilisera automatiquement comme source pour une étiquette sur le champ de sortie.

Exemple :

Sortie :

Les libellés supplémentaires peuvent désormais être utilisés dans le nom d'affichage des champs pour fournir des noms de champs plus complets.

Si vous souhaitez extraire la configuration d'une requête et l'appliquer à une autre, vous devez utiliser la configuration issue de la transformation des résultats de la requête.

Exemple

Entrée :

Sortie :

Comme vous pouvez le constater, chaque ligne des données source devient un champ distinct. Chaque champ possède désormais également une option de configuration maximale définie. Les options telles que Min, Max, Unit et Threshold font toutes partie de la configuration des champs et, si elles sont définies de cette manière, elles seront utilisées par la visualisation au lieu des options configurées manuellement dans le volet d'options de l'éditeur de panneaux.

Préparer des séries chronologiques

Préparer la transformation des séries chronologiques est utile lorsqu'une source de données renvoie des données de séries chronologiques dans un format qui n'est pas pris en charge par le panneau que vous souhaitez utiliser.

Cette transformation vous aide à résoudre ce problème en convertissant les données de séries chronologiques du format large au format long ou inversement.

Sélectionnez l'option Série chronologique multitrame pour transformer la trame de données chronologique du format large au format long.

Sélectionnez l'option Série chronologique étendue pour transformer le bloc de données de série chronologique du format long au format large.

De la série aux rangées

Utilisez cette transformation pour combiner le résultat de plusieurs requêtes de données de séries chronologiques en un seul résultat. Cela est utile lorsque vous utilisez la visualisation du panneau de tableau.

Le résultat de cette transformation contiendra trois colonnes : heure, métrique et valeur. La colonne Métrique est ajoutée afin que vous puissiez facilement voir de quelle requête provient la métrique. Personnalisez cette valeur en définissant Label dans la requête source.

Dans l'exemple ci-dessous, deux requêtes renvoient des données de séries chronologiques. Il est visualisé sous forme de deux tableaux distincts avant d'appliquer la transformation.

Requête A :

Requête B :

Voici le résultat après avoir appliqué la transformation Série aux lignes.

Trier par

Cette transformation triera chaque image en fonction du champ configuré. Lorsque cette case reverse est cochée, les valeurs seront renvoyées dans l'ordre inverse.

Limite

Utilisez cette transformation pour limiter le nombre de lignes affichées.

Dans l'exemple ci-dessous, nous avons la réponse suivante provenant de la source de données :

Voici le résultat après avoir ajouté une transformation Limit avec une valeur de « 3 » :