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変換関数

データに対して次の変換を実行できます。

計算からフィールドを追加する

この変換を使用して、他の 2 つのフィールドから計算された新しいフィールドを追加します。各変換では、1 つの新しいフィールドを追加できます。

フィールドを連結する

フィールドを連結する

この変換を使用して、すべてのフレームのすべてのフィールドを 1 つの結果に結合します。

例えば、温度と稼働時間データ (クエリ A) と空気品質のインデックスとエラー情報 (クエリ b) を取得する個別のクエリがある場合、連結変換を適用すると、すべての関連情報を含む統合データフレームが 1 つのビューに表示されます。

次の 2 つを考慮してください。

クエリ A:

クエリ B:

フィールドを連結すると、データフレームは次のようになります。

この変換により、さまざまなソースからのデータをマージするプロセスが簡素化され、分析と視覚化の包括的なビューが提供されます。

クエリ結果からの設定

クエリ結果からの設定

この変換を使用して、1 つのクエリを選択し、最小 、最大 、単位、しきい値などの標準オプションを抽出し、他のクエリ結果に適用します。これにより、特定のクエリによって返されるデータに基づいて、動的な視覚化設定が可能になります。

オプション

フィールドマッピングテーブル

設定オプションの下には、フィールドマッピングテーブルがあります。この表には、設定クエリによって返されたデータに含まれるすべてのフィールドと、 としての使用 および 選択 オプションが一覧表示されます。フィールドと設定プロパティのマッピングを制御し、複数の行に対して選択する値を選択できます。

次の例は、入力クエリとフィールド設定として使用されるクエリを示しています。

入力クエリ

Config クエリ

出力クエリ (入力と同じですが、現在は値フィールドに 設定があります）

各フィールドに最大設定オプションが設定されました。最小、最大、単位、しきい値などのオプションは、teh フィールド設定の一部です。設定されている場合、パネルエディタのオプションペインで手動で設定されたオプションの代わりに、視覚化によって使用されます。

値マッピング

クエリ結果を値マッピングに変換することもできます。このオプションでは、設定クエリ結果のすべての行で 1 つの値マッピング行を定義します。次の例を参照してください。

Config クエリ結果

フィールドマッピングで、以下を指定します。

Grafana はクエリ結果から値マッピングを構築し、実際のデータクエリ結果に適用します。設定クエリの結果に従って、値がマッピングされ、色付けされているはずです。

フィールドタイプの変換

この変換を使用して、指定されたフィールドのフィールドタイプを変更します。

この変換には次のオプションがあります。

例えば、時間フィールド を時刻 として、日付形式 を として選択して変更できる次のクエリを考えてみましょうYYYY。

結果：

この変換により、データ型を柔軟に適応させ、視覚化の互換性と一貫性を確保できます。

フィールドの抽出

この変換を使用して、データソースを選択し、さまざまな形式でそこからコンテンツを抽出します。この変換には次のフィールドがあります。

次のデータセットを検討してください。

データセットの例

この設定で時系列パネルで使用するデータを準備できます。

これにより、次の出力が生成されます。

変換されたデータ

この変換により、さまざまな方法でデータを抽出してフォーマットできます。特定のデータニーズに基づいて抽出形式をカスタマイズできます。

リソースからフィールドを検索する

この変換を使用して、外部ソースから追加のフィールドを検索してフィールド値を充実させます。

この変換には次のフィールドがあります。

例えば、このデータがある場合：

データセットの例

この設定では、次のようになります。

次の出力が表示されます。

変換されたデータ

この変換により、外部ソースから追加情報を取得してデータを強化し、分析と視覚化のためのより包括的なデータセットを提供できます。

クエリ refId でデータをフィルタリングする

この変換を使用して、複数のクエリがあるパネルで 1 つ以上のクエリを非表示にします。

Grafana は、クエリ識別文字をダークグレーテキストで表示します。フィルタリングを切り替えるクエリ識別子を選択します。クエリ文字が白の場合、結果が表示されます。クエリ文字が暗い場合、結果は非表示になります。

値でデータをフィルタリングする

この変換を使用して、視覚化内でデータポイントを直接選択的にフィルタリングします。この変換では、選択したフィールドに適用された 1 つ以上の条件に基づいてデータを含めたり除外したりするためのオプションが提供されます。

この変換は、データソースが値でネイティブにフィルタリングしない場合に非常に役立ちます。共有クエリを使用している場合は、これを使用して値を絞り込んで表示することもできます。

すべてのフィールドで使用できる条件は次のとおりです。

数値フィールドで使用できるその他の条件は次のとおりです。

次のデータセットについて考えてみましょう。

温度が 30°C 未満のデータポイントを含めると、設定は次のようになります。

また、30°C 未満の温度のみが含まれる次の結果が得られます。

変換されたデータ

フィルターには複数の条件を追加できます。例えば、高度が 100 より大きい場合にのみデータを含めることができます。そのためには、次の設定にその条件を追加します。

複数の条件がある場合、すべての条件に一致する行にアクション (包含/除外) を適用するか、追加した条件のいずれかに一致する行に適用するかを選択できます。

上記の例では、温度が 30°C 未満で高度が 100 を超える行を含めるため、すべて一致 を選択しました。温度が 30°C 未満または高度が 100 を超える行を含める場合は、任意の を一致を選択します。これには、元のデータの最初の行が含まれます。元のデータの温度は 32°C (最初の条件には一致しません) ですが、高度は 101 (2 番目の条件に一致) であるため含まれます。

無効または不完全な条件は無視されます。

この汎用的なデータフィルタリング変換により、特定の条件に基づいてデータポイントを選択的に含めたり除外したりできます。独自の分析ニーズに合わせてデータプレゼンテーションをカスタマイズする基準をカスタマイズします。

名前でフィールドをフィルタリングする

この変換を使用して、クエリ結果の一部を削除します。フィールド名をフィルタリングするには、次の 3 つの方法があります。

正規表現を使用する

正規表現を使用してフィルタリングすると、正規表現に一致するフィールド名が含まれます。例えば、正規表現を使用すると、 で始まるフィールドのみが返され'prod.*'ます。 prod

正規表現には、 ${variableName}構文を使用して補間されたダッシュボード変数を含めることができます。

含まれているフィールドを手動で選択する

フィールド名を選択または選択解除して、結果から削除します。正規表現も含まれている場合、チェックされていない場合でも、式に一致するフィールドが含まれます。

ダッシュボード変数を使用する

変数から を選択すると、フィールドを含めるために使用されるダッシュボード変数を選択できます。複数の選択肢を持つダッシュボード変数を設定することで、同じフィールドを複数の視覚化で表示できます。

この変換により、効果的な分析と視覚化に必要な特定のフィールドに焦点を当てるようにクエリ結果を柔軟に調整できます。

文字列のフォーマット

この変換を使用して、文字列フィールドの出力をカスタマイズします。この変換には次のフィールドがあります。

この変換により、文字列データの表示を標準化および調整して、視覚化と分析を改善するのに便利です。

フォーマット時間

この変換を使用して、時間フィールドの出力をカスタマイズします。出力は、Moment.js 形式の文字列 を使用してフォーマットできます。例えば、時間フィールドの年のみを表示する場合は、形式文字列「YYYY」を使用して暦年 (1999 年や 2012 年など) を表示できます。

変換前：

'YYYY-MM-DD HH:mm:ss' を適用した後：

この変換により、ビジュアライゼーションの時間表現を調整し、時間データを表示する柔軟性と精度を実現できます。

グループ化

この変換は、指定されたフィールド (列) 値でデータをグループ化し、各グループの計算を処理します。選択すると、計算の選択肢のリストが表示されます。

オリジナルデータの例を次に示します。

この変換は 2 つのステップで行われます。まず、データをグループ化するフィールドを 1 つ以上指定します。これにより、ソートした場合と同じフィールドの値がすべてグループ化されます。例えば、サーバー ID フィールドでグループ化すると、データは次のようにグループ化されます。

サーバー ID の値が同じすべての行がグループ化されます。

データをグループ化するフィールドを選択したら、他のフィールドにさまざまな計算を追加し、その計算を行の各グループに適用できます。例えば、これらの各サーバーの平均 CPU 温度を計算できます。そのため、CPU 温度フィールドに適用された平均計算を追加して、以下を取得できます。

また、複数の計算を追加できます。例:

その後、以下を取得します。

この変換により、時系列からキー情報を抽出し、便利な方法で表示できます。

マトリックスへのグループ化

この変換を使用して、クエリ出力の列 、行 、セル値フィールドの入力として使用される 3 つのフィールドを結合し、行列を生成します。 行列は次のように計算されます。

元のデータ

の値を列名Server Statusとして使用し、 のServer ID値を行名として使用し、 を各セルの内容CPU Temperatureとして使用して、行列を生成できます。各セルの内容は、既存の列 (Server Status) と行の組み合わせ () に表示されますServer ID。残りのセルでは、Null 、True 、False 、または空の の間で表示する値を選択できます。

出力

この変換を使用して、クエリ結果からフィールドを指定して行列を作成します。行列出力には、これらのフィールドの一意の値間の関係が反映されます。これにより、複雑な関係を明確で構造化されたマトリックス形式で提示できます。

ネストされたテーブルにグループ化する

この変換を使用して、指定したフィールド (列) 値でデータをグループ化し、各グループの計算を処理します。同じグループ化されたフィールド値を共有するレコードが生成され、ネストされたテーブルに表示されます。

フィールドの統計を計算するには、フィールドの横にあるボックスを選択し、計算オプションを選択します。これにより、統計を選択する別の選択ボックスが追加されます。

次の表は、サンプルデータを示しています。

この変換には 2 つのステップがあります。まず、データをグループ化するフィールドを 1 つ以上指定します。これにより、これらのフィールドのすべての同じ値がグループ化されます。例えば、Server IDフィールドでグループ化すると、Grafana は次のようにデータをグループ化します。

データをグループ化するフィールドを選択したら、他のフィールドにさまざまな計算を追加し、その計算を行の各グループに適用できます。例えば、これらの各サーバーの平均 CPU 温度を計算できます。これを行うには、CPU 温度 フィールドに適用された平均計算を追加して、次の結果を取得します。

ヒートマップの作成

この変換を使用して、時間の経過に伴う傾向を視覚化するためのヒストグラムデータを準備します。ヒートマップの視覚化と同様に、この変換はヒストグラムメトリクスを時間バケットに変換します。

X バケット

この設定は、X 軸をバケットに分割する方法を決定します。

Y バケット

この設定は、Y 軸をバケットに分割する方法を決定します。

次のデータセットがあるとします。

Histogram

この変換を使用して、入力データに基づいてヒストグラムを生成し、値の分布を視覚化できます。

元のデータ

シリーズ 1:

シリーズ 2:

出力

生成されたヒストグラムを使用して値の分布を視覚化し、データのスプレッドと密度に関するインサイトを提供します。

フィールドで結合

この変換を使用して、複数の結果を 1 つのテーブルにマージし、異なるクエリからのデータを統合できます。

は、複数の時系列の結果を共有時間フィールドを持つ 1 つのワイドテーブルに変換する場合に特に便利です。

内部結合

内部結合は、選択したフィールドのすべてのテーブルが同じ値を共有する複数のテーブルのデータをマージします。このタイプの結合は、すべての結果で値が一致しないデータを除外します。

この変換を使用して、複数のクエリの結果 (渡された結合フィールドまたは最初の列の組み合わせ) を 1 つの結果にまとめ、成功した結合を実行できない行を削除します。

次の例では、2 つのクエリがテーブルデータを返します。内部結合変換を適用する前に、2 つの個別のテーブルとして視覚化されます。

クエリ A:

クエリ B:

内部結合変換を適用した後の結果は次のようになります。

外部結合

外部結合には、すべての入力で値が一致しない内部結合と行のすべてのデータが含まれます。内部結合は時間フィールドでクエリ A とクエリ B を結合しますが、外部結合には時間フィールドで一致しないすべての行が含まれます。

次の例では、2 つのクエリがテーブルデータを返します。外部結合変換を適用する前に、2 つのテーブルとして視覚化されます。

クエリ A:

クエリ B:

外部結合変換を適用した後の結果は次のようになります。

ラベルによる結合

この変換を使用して、複数の結果を 1 つのテーブルに結合します。

これは、複数の時系列の結果を共有ラベルフィールドを持つ単一のワイドテーブルに変換する場合に特に便利です。

例

入力 1: series1{what='Temp', cluster='A', job='J1'}

入力 2: series2{what='Temp', cluster='B', job='J1'}

入力 3: series3{what='Speed', cluster='B', job='J1'}

設定：

value: 'what'

出力:

時系列データをこの変換と効果的に組み合わせて整理し、包括的なインサイトを得ることができます。

フィールドへのラベル付け

この変換を使用して、ラベルまたはタグを含む時系列の結果を、結果の各ラベルのキーと値を含むテーブルに変換します。ラベルを列または行値として表示して、データの視覚化を強化します。

2 つの時系列のクエリ結果を示します。

列モードでは、結果は次のようになります。

「行」モードでは、結果にはシリーズごとにテーブルがあり、次のような各ラベル値が表示されます。

値フィールド名

Server を値フィールド名 として選択した場合、Server ラベルの値ごとに 1 つのフィールドを取得します。

マージ動作

フィールドトランスフォーマーへのラベルは、内部的に 2 つの別々の変換です。最初の は 1 つのシリーズで動作し、フィールドにラベルを抽出します。2 つ目は、すべての結果を 1 つのテーブルに結合するマージ変換です。マージ変換は、一致するすべてのフィールドで結合を試みます。このマージステップは必須であり、無効にすることはできません。

これを説明するために、ラベルが重複していない時系列を返すクエリが 2 つある例を次に示します。

これにより、最初に次の 2 つのテーブルが作成されます。

マージ後：

制限

この変換を使用して、表示される行数を制限し、データのより焦点を絞ったビューを提供します。これは、大規模なデータセットを扱う場合に特に便利です。

以下は、制限変換がデータソースからのレスポンスに与える影響を示す例です。

以下は、「3」の値を持つ制限変換を追加した後の結果です。

この変換は、最も関連性の高いデータに焦点を当てるようにデータの視覚的な表示を調整するのに役立ちます。

シリーズ/テーブルをマージする

この変換を使用して、複数のクエリの結果を 1 つの結果にまとめます。これは、テーブルパネルの視覚化を使用するときに特に便利です。共有フィールドに同じデータが含まれている場合、変換は値を同じ行にマージします。

以下は、Merge series/tables 変換がテーブルデータを返す 2 つのクエリに与える影響を示す例です。

クエリ A:

クエリ B:

マージ変換を適用した後の結果は次のとおりです。

この変換は、クエリ A とクエリ B の値を統合テーブルに結合し、インサイトを向上させるためにプレゼンテーションを強化します。

名前でフィールドを整理する

この変換を使用して、パネル内の 1 つのクエリによって返されるフィールドの名前を変更、並べ替え、または非表示にします。この変換は、1 つのクエリを持つパネルでのみ機能します。パネルに複数のクエリがある場合は、外部結合変換を適用するか、追加のクエリを削除する必要があります。

フィールドの変換

Grafana は、クエリによって返されたフィールドのリストを表示します。次のようにできます。

例

この最初のクエリ結果があるとします。

名前変更フィールドのオーバーライドを適用して、以下を作成できます。

この変換により、クエリ結果の表示を調整できるため、Grafana でデータを明確かつインサイトのある形で表現できます。

値によるパーティション

この変換を使用して、異なるWHERE句を持つ複数のクエリを必要とせずに、複数のシリーズをグラフ化するプロセスを合理化します。

これは、次の例のように、メトリクス SQL テーブルを使用する場合に特に便利です。

Partition by values transformer を使用すると、単一のクエリを発行し、選択した 1 つ以上の列 (フィールド) の一意の値で結果を分割できます。次の例では Region を使用しています。

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

この変換により、プロセスが簡素化され、同じ時系列視覚化内で複数のシリーズを視覚化する柔軟性が向上します。

時系列を準備する

この変換を使用して、データソースが目的の視覚化と互換性のない形式で時系列データを返す場合の問題に対処します。この変換により、時系列データを幅広形式と長い形式の間で変換できます。

マルチフレーム時系列

このオプションを使用して、時系列データフレームをワイド形式からロング形式に変換します。これは、視覚化との最適な互換性のために再形成する必要がある形式で、データソースが時系列情報を配信する場合に特に役立ちます。

例

この入力：

次のように変換できます。

幅広い時系列

このオプションを使用して、時系列データフレームを長い形式から広い形式に変換します。これは、データソースが時系列データを長い形式で配信し、視覚化に広い形式が必要な場合に特に役立ちます。

例

この入力：

次のように変換できます。

削減

この変換を使用すると、データフレームの各フィールドに計算が適用され、単一の値が返されます。この変換は、複数の時系列データをよりコンパクトで要約された形式に統合するのに特に役立ちます。この変換を適用すると、時間フィールドは削除されます。

入力について考えてみましょう。

クエリ A:

クエリ B:

リデューストランスフォーマーには 2 つのモードがあります。

例えば、シリーズで最初と最後の計算を使用して行変換を行った場合、結果は次のようになります。

最後の計算で Reduce フィールドは、それぞれ 1 行の 2 つのフレームになります。

クエリ A:

クエリ B:

正規表現で名前を変更する

この変換を使用して、正規表現と置換パターンを使用してクエリ結果の一部の名前を変更します。

正規表現を指定できます。正規表現は、バックリファレンスをサポートする置換パターンとともに、一致にのみ適用されます。例えば、ホストあたりの CPU 使用率を視覚化し、ドメイン名を削除するとします。正規表現を に設定([^\.]+)\..+でき、置換パターンを web-01.example.comに設定した場合$1、 になりますweb-01。

この変換により、視覚化のニーズに合わせてデータをカスタマイズできるため、ダッシュボードはより有益でユーザーフレンドリになります。

行からフィールドへ

この変換を使用して、行を別々のフィールドに変換します。これは、フィールドを個別にスタイル付けして設定できるため、便利です。また、動的フィールド設定のソースとして追加のフィールドを使用したり、フィールドラベルにマッピングしたりすることもできます。その後、追加のラベルを使用して、結果のフィールドにより良い表示名を定義できます。

この変換には、設定クエリによって返されるデータ内のすべてのフィールドを一覧表示するフィールドテーブルが含まれます。この表では、各設定プロパティにマッピングするフィールドを制御できます (Use as オプション）。返されたデータに複数の行があるかどうかを選択する値を選択することもできます。

この変換には以下が必要です。

データを視覚化する場合に便利です。

追加のフィールドをラベルにマッピングする

フィールドが設定プロパティにマッピングされない場合、Grafana は自動的に出力フィールドのラベルのソースとして使用します。

例：

出力:

フィールド表示名に追加のラベルを使用して、より完全なフィールド名を提供できるようになりました。

あるクエリから設定を抽出して別のクエリに適用する場合は、クエリ結果変換から設定を使用する必要があります。

例

Input:

出力:

ソースデータ内の各行が個別のフィールドになるのがわかります。各フィールドには、最大設定オプションも設定されるようになりました。最小、最大、単位、しきい値などのオプションはすべてフィールド設定の一部であり、このような設定を行うと、パネルエディタのオプションペインで手動で設定されたオプションではなく、視覚化によって使用されます。

この変換により、行を個々のフィールドに変換し、動的なフィールド設定を容易にし、追加のフィールドをラベルにマッピングできます。

シリーズから行へ

この変換を使用して、複数の時系列データクエリの結果を 1 つの結果にまとめます。これは、テーブルパネルの視覚化を使用する場合に役立ちます。

この変換の結果には、時間、メトリクス、値の 3 つの列が含まれます。メトリクス列が追加され、メトリクスのソースとなるクエリを簡単に確認できます。ソースクエリでラベルを定義して、この値をカスタマイズします。

以下の例では、時系列データを返すクエリが 2 つあります。変換を適用する前に、2 つの個別のテーブルとして視覚化されます。

クエリ A:

クエリ B:

シリーズを行変換に適用した後の結果は次のとおりです。

この変換により、複数の時系列クエリの結果の統合が容易になり、合理化され統合されたデータセットが提供され、効率的な分析と視覚化が表形式で実現されます。

並べ替え

この変換を使用して、指定したフィールドに基づいてクエリ結果内の各フレームをソートし、データの理解と分析を容易にします。ソートするフィールドを設定することで、テーブルまたは視覚化にデータが表示される順序を制御できます。

リバーススイッチを使用して、指定されたフィールド内の値を逆に順序付けします。この機能は、分析ニーズに合わせて昇順と降順をすばやく切り替える場合に特に便利です。

例えば、時系列データがデータソースから取得されるシナリオでは、変換によるソートを適用して、分析要件に応じて、タイムスタンプに基づいてデータフレームを昇順または降順で配置できます。この機能により、時系列データを簡単にナビゲートして解釈し、整理された視覚的に一貫性のあるプレゼンテーションから貴重なインサイトを得ることができます。

空間

この変換を使用して、空間オペレーションをクエリ結果に適用します。

この変換により、地理空間データを操作および分析し、ポイント間の線の作成、空間プロパティの計算などの操作が可能になります。

時系列からテーブルへの変換

この変換を使用して時系列結果をテーブルに変換し、時系列データフレームをトレンドフィールドに変換します。Trend フィールドは、スパークラインセルタイプ を使用してレンダリングでき、テーブル行ごとにインラインスパークラインを生成します。時系列クエリが複数ある場合、それぞれに個別のテーブルデータフレームが作成されます。これらは結合変換またはマージ変換を使用して結合し、行ごとに複数のスパークラインを持つ単一のテーブルを生成できます。

生成されたトレンドフィールド値ごとに、計算関数を選択できます。デフォルトは最終 NULL 以外の値 です。この値はスパークラインの横に表示され、テーブル行のソートに使用されます。

回帰分析

この変換を使用して、統計モデルによって予測された値を含む新しいデータフレームを作成します。これは、混乱したデータの傾向を見つけるのに役立ちます。線形回帰または多項回帰を使用して、数学関数をデータに適合させることで機能します。その後、データフレームを視覚化で使用してトレンドラインを表示できます。

2 つの異なるモデルがあります。