翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

SAP HANA データソースに接続する

SAP HANA は、データ駆動型のリアルタイムの意思決定と \ アクションを高速化する高性能のインメモリデータベースです。SAP によって開発および販売されています。SAP HANA データソースプラグインは、SAP HANA インスタンスを Grafana に接続するのに役立ちます。

SAP HANA Grafana Enterprise プラグインを使用すると、SAP HANA データを Grafana の他のすべてのデータソースとともに視覚化し、コンテキスト内のログとメトリクスデータを視覚化できます。このプラグインには、組み込みのクエリエディタが含まれており、注釈をサポートしており、アラートのしきい値の設定、アクセスの制御、アクセス許可の設定などを行うことができます。

機能

データソースの追加

アクセスとアクセス許可

Grafana を SAP HANA に接続するには、専用の認証情報を使用します。ユーザーに必要なアクセス許可のみを提供します。まず、ユーザー名とパスワードを使用して制限付きユーザーを作成します。次のクエリは、制限付きユーザーを作成する例です。このクエリは、パスワードの強制変更も無効にします。

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

次に、ユーザーが Grafana などのクライアントを介してシステムを次のように接続できるようにします。

ALTER USER <USER> ENABLE CLIENT CONNECT;

最後に、必要なビュー、テーブル、スキーマへのアクセス権をユーザーに付与します。

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

ユーザーレベルのアクセス許可

SAP HANA へのアクセスを制限するには、データソース設定ページのアクセス許可タブをクリックして、データソースのアクセス許可を有効にします。アクセス許可ページで、管理者はアクセス許可を有効にし、クエリのアクセス許可を特定のユーザーとチームに制限できます。

クエリエディタ

SAP HANA Grafana プラグインには、任意の HANA クエリを入力できる SQL クエリエディタが付属しています。クエリが時系列データを返す場合は、グラフパネルでそれらを視覚化するための時系列としてフォーマットできます。クエリエディタは、サポートされている Grafana マクロの自動入力と SQL クエリの構文強調表示を提供します。

‏注釈

SAP HANA クエリを Grafana 注釈のソースとして使用できます。注釈クエリは、少なくとも 1 つの時間列と 1 つのテキスト列を返す必要があります。注釈の詳細については、「」を参照してください‏注釈。

テンプレートと変数

新しい SAP HANA クエリ変数を追加するには、「」を参照してくださいクエリ変数の追加。SAP HANA データソースをデータソースとして使用します。

次のクエリ例では、 usersテーブルusernameから の個別のリストを返します。

select distinct("username") from "users"

テンプレートと変数

クエリでは任意の Grafana 変数を使用できます。次の例は、クエリで単一/複数変数を使用する方法を示しています。

-- 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

テキストと同様に、変数は数値フィールドでも機能します。次の例では、 ${age}は数値を受け入れ、テーブルの数値フィールドと比較するためのテキストボックス変数です。

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

変数が複数の値を返す場合は、次のように SAP HANA クエリinの条件で使用できます。SAP HANA でwhere in条件を有効にするには、変数を囲む角括弧に注意してください。

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)

マクロ

$__timeFilter (<time_column>) マクロ

次の例では、$__timeFilter(<time_column>)マクロについて説明します。

- 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.

$__timeFilter (<time_column>、<format>) マクロ

場合によっては、データベースの時間列がカスタム形式で保存されます。次の例では、 $__timeFilter(<time_column>, <format>)マクロについて説明します。マクロは、grafana のタイムピッカーに基づいてカスタムタイムスタンプをフィルタリングするのに役立ちます。

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

マクロでは、形式はタイムスタンプ列に一致する有効な HANA 形式の 1 つにすることができます。例えば、 YYYYMMDDHH24MISSは、データが 形式で保存されている場合に有効な20210421162012形式です。

$__timeFilter (<time_column>, "epoch" <format>) マクロ

場合によっては、タイムスタンプは DB にエポックタイムスタンプとして保存されます。次の例では、grafana のタイムピッカーに基づいてエポックタイムスタンプをフィルタリングするのに役立つ $__timeFilter(<time_column>, "epoch" <format>)マクロについて説明します。マクロでは、形式は ms、s、ns のいずれかになります。指定しない場合、 はデフォルトの形式として扱われます。

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

$__timeFilter に 3 番目の引数を使用する代わりに、epoch_s、epoch_ms、または epoch_ns のいずれかを 2 番目の引数として使用できます。

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")

$__fromTimeFilter() および $__toTimeFilter() マクロ

$__fromTimeFilter() マクロは、Grafana タイムピッカーの時刻に基づいて、時刻フィールドで条件に拡張されます。

これにより、3 つのパラメータを使用できます。最初のパラメータは時間フィールド名です。comparison_predicate または time 列の形式を 2 番目の引数として渡すことができます。両方を渡す場合、形式は 2 番目のパラメータであり、3 番目のパラメータとして comparison_predicate を使用します。

<format> 形式が指定されていない場合、プラグインは time 列が timestamp/date 型であると仮定します。time 列が timestamp/date 以外の形式で保存されている場合は、形式を 2 番目の引数として渡します。<format> は、epoch_s、epoch_ms、epoch_ns、または YYYY-MM-DD などのその他のカスタム形式のいずれかになります。

<comparison_predicate> オプションのパラメータ。渡されない場合、プラグインは比較述語として > を使用します。<comparison_predicate> は =、!=、<>、＜、<=、＞、>= のいずれかになります。

$__toTimeFilter() は $__fromTimeFilter() と同じように機能します。Grafana の を最初から使用する代わりに、 から を使用します。また、デフォルトの比較述語は < になります。

$__timeGroup (<time_column>、<interval>)

例えば、マクロ $__timeGroup (timecol,1h) は、クエリで SERIES_ROUND("timecol", 'INTERVAL 1 HOUR') に展開されます。

次の例では、 について説明します。 $__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

これは次のクエリに変換され、 $__timeGroup(timestamp,1h) は に展開されますSERIES_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

$__timeGroup () 関数で間隔をハードコーディングしない場合は、間隔として $__interval を指定することで、その間隔を Grafana に残すことができます。Grafana はダッシュボードの時間範囲からその間隔を計算します。クエリの例：

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

そのクエリは、ダッシュボードの時間範囲に基づいて後続のクエリに変換されます。

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

アラート

時系列以外のデータのアラート

時系列以外のデータをアラートするには、TO_TIMESTAMP('${__to:date}')マクロを使用して時系列以外のメトリクスを時系列に作成します。これにより、メトリクスが単一ポイントの時系列クエリに変換されます。クエリの形式を以下に示します。

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

次の例では、テーブルにはユーザー名、年齢、都市、ロールという 4 つのフィールドがあります。このテーブルには時間フィールドがありません。開発ロールを持つユーザーの数が 3 人未満になったときに通知します。

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'