本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。
轉換函數
本文件主題是針對支援 Grafana 10.x 版的 Grafana 工作區所設計。
如需支援 Grafana 9.x 版的 Grafana 工作區,請參閱。在 Grafana 第 9 版中工作
如需支援 Grafana 8.x 版的 Grafana 工作區,請參閱。在 Grafana 第 8 版中工作
您可以對資料執行下列轉換。
從計算新增欄位
使用此轉換可新增從其他兩個欄位計算的新欄位。每次轉換都允許您添加一個新字段。
-
模式-選取模式:
-
減少列 — 對所選欄位的每一列單獨套用選取的計算。
-
二進位運算 — 對兩個選取欄位中單一列的值套用基本二進位運算 (例如,總和或乘法)。
-
一元運算 — 對所選欄位中單一列的值套用基本一元運算。可用的作業包括:
-
絕對值 (abs) — 傳回指定運算式的絕對值。它表示從零為正數的距離。
-
自然指數(exp)-返回 e 提高到給定表達式的冪。
-
自然對數 (ln) — 傳回給定運算式的自然對數。
-
地板 (floor) — 傳回小於或等於指定運算式的最大整數。
-
天花板 (ceil) — 傳回大於或等於指定運算式的最小整數。
-
-
累積函數 — 將函數套用至目前列與前面所有資料列。
-
總計 — 計算目前列 (包括目前列) 的累計總計。
-
平均值 — 計算直到並包括目前列的平均值。
-
-
視窗函數 — 套用視窗函數。視窗可以是尾隨或置中。對於尾隨窗口,當前行將是窗口中的最後一行。使用置中的窗口,窗口將在當前行居中。對於即使是窗口大小,窗口將在當前行和上一行之間居中。
-
平均值 — 計算移動平均值或運行平均值。
-
— 計算移動標準差。
-
差異 — 計算移動變動。
-
-
列索引 — 插入含有列索引的欄位。
-
-
欄位名稱 — 選取要在計算新欄位時使用的欄位名稱。
-
計算 — 如果您選取「減少列」模式,則會顯示「計算」欄位。選取欄位以查看可用來建立新欄位的計算選項清單。如需有關可用計算的資訊,請參閱計算類型。
-
作業 — 如果您選取「二進位運算」或「一元」運算模式,則會顯示「作業」欄位。這些欄位可讓您對兩個選取欄位中單列中的值執行基本的數學運算。您也可以使用數值進行二進位運算。
-
百分位數 — 如果您選擇「行索引」模式,那么系統會顯示「按百分位數」開關。此參數可讓您將資料列索引轉換為資料列總數的百分比。
-
別名 — (選擇性) 輸入新欄位的名稱。如果您將此欄位保留空白,則會命名該欄位以符合計算。
-
取代所有欄位 — (選用) 如果您要隱藏所有其他欄位,並在視覺效果中僅顯示您的計算欄位,請選取此選項。
注意
累積函數和窗口函數是最新的公開預覽。Grafana Labs 提供有限的支援,在此功能正式推出之前,可能會發生重大變更。
串連欄位
串連欄位
使用此轉換可將所有框架中的所有欄位合併為一個結果。
例如,如果您有個別的查詢,擷取溫度和運作時間資料 (查詢 A) 以及空氣品質指數和錯誤資訊 (查詢 b),則套用串連轉換會產生一個整合的資料框架,並在一個檢視中包含所有相關資訊。
考慮以下這兩個。
查詢 A:
暫存 | 運行時 |
---|---|
15.4 |
1230233 |
查詢 B:
空氣質 | 錯誤 |
---|---|
3.2 |
5 |
連接字段後,數據框將是:
暫存 | 運行時 | 空氣質 | 錯誤 |
---|---|---|---|
15.4 |
1230233 |
3.2 |
5 |
此轉換簡化了合併來自不同來源的資料的程序,提供分析和視覺化的全面檢視。
從查詢結果 Config
從查詢結果 Config
使用此轉換可選取一個查詢並擷取標準選項,例如「最小值」、「最大值」、「單位」和「臨界值」,並將其套用至其他查詢 這會根據特定查詢傳回的資料啟用動態視覺化組態。
選項
-
Config 查詢 — 選取查詢,該查詢會傳回您要用作組態的資料。
-
套用至 — 選取應套用組態的欄位或序列。
-
套用至選項 — 根據您在 [套用至] 中選取的項目,指定欄位類型或使用欄位名稱正則運算式。
欄位對映表
在配置選項下方,您將找到字段映射表。此表格列出組態查詢傳回之資料中找到的所有欄位,以及「使用為」和「選取」選項。它提供了對映字段配置屬性的控制,並且對於多行,它允許您選擇要選擇哪個值。
下面的例子顯示了一個輸入查詢和用作字段配置的查詢。
輸入查詢
時間 | Value |
---|---|
1626178119127 |
10 |
1626178119129 |
30 |
Config 查詢
時間 | Value |
---|---|
1626178119127 |
100 |
1626178119129 |
100 |
輸出查詢(與輸入相同,但現在在值字段上使用配置)
時間 | 值(配置:最大值 = 100) |
---|---|
1626178119127 |
10 |
1626178119129 |
30 |
每個欄位現在都有最大組態選項集。諸如「最小值」、「最大值」、「單位」和「臨界值」等選項是欄位組態的一部分。如果設定,視覺效果會使用它們,而不是面板編輯器選項窗格中手動設定的任何選項。
值映射
您也可以將查詢結果轉換為值對映。使用此選項,組態查詢結果中的每一列都會定義單一值對應列。請參閱以下範例。
Config 查詢結果
Value | 文字 | 顏色 |
---|---|---|
L |
低 |
藍色 |
M |
中 |
綠色 |
H |
高 |
紅色 |
在欄位對應中,指定:
欄位 | 用作 | Select |
---|---|---|
Value |
值映射/值 |
所有值 |
文字 |
值對映/文字 |
所有值 |
顏色 |
值對映/顏色 |
所有值 |
Grafana 會從查詢結果中建立值對應,並將其套用至真實的資料查詢結果。您應該看到值被映射並根據配置查詢結果著色。
轉換欄位類型
使用此轉換可修改指定欄位的欄位類型。
此轉換具有下列選項:
-
「字段」— 從可用字段中選擇。
-
as — 選取 FieldType 要轉換為的。
-
數字 — 嘗試使值編號。
-
字符串-將使值字符串。
-
Time — 嘗試將值剖析為時間。
-
將顯示一個選項來指定一個 DateFormat 作為輸入由字符串,如
yyyy-mm-dd
或DD MM YYYY hh:mm:ss
。
-
-
布爾-將使值布爾值。
-
枚舉-將使值枚舉。
-
將顯示一個表來管理枚舉。
-
-
其他 — 嘗試將值剖析為 json。
-
例如,考慮下面的查詢,可以通過選擇時間字段進行修改,作為時間和日期格式為YYYY
。
時間 | 馬克 | Value |
---|---|---|
2017-07-01 |
上面 |
25 |
2018-08-02 |
下面 |
22 |
2019-09-02 |
下面 |
29 |
2020-10-04 |
上面 |
22 |
結果是:
時間 | 馬克 | Value |
---|---|---|
2017-01-01 00:00:00 |
上面 |
25 |
2018-01-01 |
下面 |
22 |
2019-01-01 00:00:00 |
下面 |
29 |
2020-01-01 00:00:00 |
上面 |
22 |
此轉換可讓您靈活調整資料類型,確保視覺效果的相容性和一致性。
擷取欄位
使用此轉換可選取資料來源,並以不同格式從中擷取內容。此轉換具有下列欄位:
-
來源 — 選取資料來源的欄位。
-
格式 — 選擇下列其中一項:
-
JSON — 剖析來源中的 JSON 內容。
-
鍵 + 值配對 — 以格式
a=b
或c:d
來源剖析內容。 -
自動 — 自動探索欄位。
-
-
取代所有欄位 — (選用) 選取此選項可隱藏所有其他欄位,並在視覺效果中僅顯示您的計算欄位。
-
保留時間-(選擇性)僅在「取代所有欄位」 為真時可用。保持輸出中的時間字段。
請考慮下列資料集:
資料集範例
時間戳記 | JSON_ 數據 |
---|---|
1636678740000000000 |
{"值」: 1} |
1636678680000000000 |
{"值」: 5} |
1636678620000000000 |
{"值」: 12} |
您可以使用此配置準備要由時間序列面板使用的數據:
-
資料來源:數據
-
格式:
-
欄位:值
-
別名:我的值
-
-
替換所有字段:真
-
保持時間:真
這將產生以下輸出:
轉換的資料
時間戳記 | 我的價值 |
---|---|
1636678740000000000 |
1 |
1636678680000000000 |
5 |
1636678620000000000 |
12 |
透過此轉換,您可以透過各種方式擷取和格式化資料。您可以根據特定的資料需求自訂擷取格式。
從資源查閱欄位
使用此轉換可透過從外部來源查詢其他欄位來豐富欄位值。
此轉換具有下列欄位:
-
欄位 — 從資料集中選取文字欄位。
-
查詢 — 從國家/地區,美國州和機場中選擇。
注意
此轉換僅支援空間資料。
例如,如果您有以下資料:
資料集範例
位置 | 值 |
---|---|
AL |
0 |
AK |
10 |
亞利桑那州 |
5 |
阿肯色州 |
1 |
某處 |
5 |
使用此配置:
欄位:位置
查找:美國各州
你會得到以下輸出:
轉換的資料
位置 | ID | 名稱 | 液化天然氣 | 緯度 | 值 |
---|---|---|---|---|---|
AL | AL | Alabama | -80.891064 | 12.448457 | 0 |
AK | AK | 阿肯色州 | -100.891064 | 24.448457 | 10 |
亞利桑那州 | 5 | ||||
阿肯色州 | 1 | ||||
某處 | 5 |
此轉換可讓您透過從外部來源擷取其他資訊來擴充資料,提供更全面的資料集以供分析和視覺化使用。
通過查詢 ReFID 過濾數據
使用此轉換可在具有多個查詢的面板中隱藏一或多個查詢。
Grafana 會以深灰色文字顯示查詢識別字母。選擇要切換篩選的查詢識別碼。如果查詢字母為白色,則會顯示結果。如果查詢字母很暗,則會隱藏結果。
注意
此轉換不適用於 Graphite,因為此資料來源不支援將傳回的資料與查詢相關聯。
按值過濾數據
使用此轉換可直接在視覺效果中選擇性地篩選資料點。此轉換提供了根據套用至所選欄位的一或多個條件來包含或排除資料的選項。
如果您的資料來源並未依值進行原生篩選,則此轉換非常有用。如果您使用共用查詢,也可以使用此選項來縮小顯示的值。
所有欄位的可用條件為:
-
正則表達式-匹配正則表達式。
-
為空 — 如果值為空,則相符。
-
不為空值 — 如果值不為空,則相符。
-
E@@ qual — 如果值等於指定值,則相符。
-
不同 — 如果值與指定值不同,則相符。
數字欄位的其他可用條件如下:
-
大於 — 如果值大於指定值,則相符。
-
較低 — 如果值小於指定值,則相符。
-
大於或等於 — 如果值大於或等於,則相符。
-
小於或等於 — 如果值小於或等於,則相符。
-
範圍 — 匹配指定的最小值和最大值,最小值和最大值之間的範圍。
請考慮下列資料集:
時間 | 溫度 | 高度 |
---|---|---|
2020-07-07 11:34:23 | 32 | 101 |
2020-07-07 11:34:22 | 28 | 125 |
2020-07-07 11:34:21 | 26 | 110 |
2020-07-07 11:34:20 | 23 | 98 |
2020-07-07 | 31 | 95 |
2020-07-07 10:31:22 | 20 | 85 |
2020-07-07 09:30:57 | 19 | 101 |
如果您包含溫度低於 30°C 的資料點,配置將如下所示:
-
過濾器類型:'包括'
-
條件:「溫度」符合「低於」30」的列
您將得到以下結果,其中僅包含 30°C 以下的溫度:
轉換的資料
時間 | 溫度 | 高度 |
---|---|---|
2020-07-07 11:34:22 | 28 | 125 |
2020-07-07 11:34:21 | 26 | 110 |
2020-07-07 11:34:20 | 23 | 98 |
2020-07-07 10:31:22 | 20 | 85 |
2020-07-07 09:30:57 | 19 | 101 |
您可以將多個條件新增至篩選器。例如,您可能只希望在高度大於 100 時包括資料。若要這樣做,請將該條件新增至下列組態:
-
篩選類型:「包含」符合所有條件的資料列
-
條件 1:「溫度」符合「低於」30 的列
-
條件 2:「海拔高度」符合「大於」100 的列
當您有多個條件時,您可以選擇是否要在符合所有條件或符合您新增的任何條件的列上套用動作 (包含/排除)。
在上面的範例中,我們選擇「全部符合」,因為我們想要包括溫度低於 30°C 且海拔高於 100 的列。如果我們想要包含溫度低於 30°C 或高於 100 的行,那麼我們將選擇匹配任何。這將包括原始數據中的第一行,該數據的溫度為 32°C(與第一個條件不匹配),但高度為 101(與第二個條件匹配),因此將其包括在內。
系統會忽略無效或設定不完整的條件。
這種多功能的資料篩選轉換可讓您根據特定條件選擇性地包含或排除資料點。自訂準則以量身打造資料簡報,以符合您獨特的分析需求。
依名稱篩選欄位
使用此轉換可移除部分查詢結果。篩選欄位名稱的方法有三種:
-
輸入規則運算式。
-
手動選取包含的欄位。
-
使用儀表板變數。
使用規則運算式
當您使用規則運算式進行篩選時,會包含符合規則運算式的欄位名稱。例如,使用規則運算式只'prod.*'
會傳回開頭為的欄位 prod
規則運算式可以使用${variableName}
語法包含內插的儀表板變數。
手動選取包含的欄位
選取或取消選取欄位名稱,將其從結果中移除。如果也包含規則運算式,則會包含與運算式相符的欄位,即使未勾選這些欄位也是如此。
使用儀表板變數
選取「從變數」可讓您選取用於包含欄位的儀表板變數。透過使用多個選項設定儀表板變數,可以跨多個視覺效果顯示相同的欄位。
此轉換可靈活調整您的查詢結果,以專注於有效分析和視覺化所需的特定欄位。
格式化字串
使用此轉換可自訂字串欄位的輸出。此轉換具有下列欄位:
-
大寫 — 以大寫字元格式化整個字串。
-
小寫 — 以小寫字元格式化整個字串。
-
句子大小寫 — 以大寫格式化字串的第一個字元。
-
標題大小寫 — 以大寫格式化字串中每個單字的第一個字元。
-
Pascal 情況-格式化字符串中每個單詞的第一個字符大寫,並且不包括單詞之間的空格。
-
Camel case — 將字串中每個單字的第一個字元格式化為大寫,但第一個單字除外,並且不包含單字之間的空格。
-
Snake case — 以小寫格式化字串中的所有字元,並使用底線而非單字之間的空格。
-
烤肉串案例 — 以小寫格式化字串中的所有字元,並使用破折號而非單字之間的空格。
-
修剪 — 移除字串中的所有前導和結尾空格。
-
子字串 — 傳回字串的子字串,使用指定的開始和結束位置。
此轉換提供了一種方便的方式來標準化和調整字符串數據的呈現方式,以實現更好的可視化和分析。
注意
此轉換目前處於公開預覽中。Grafana Labs 提供有限的支援,在此功能正式推出之前,可能會發生重大變更。
格式化時間
使用此轉換可自訂時間欄位的輸出。輸出可以使用 Moment.js 格式的字符串進行格式
轉型前:
時間戳記 | 事件 |
---|---|
1636678740000000000 | 系統啟動 |
1636678680000000000 | 使用者登入 |
1636678620000000000 | 資料已更新 |
申請「年-月-日高:毫米:SS」之後:
時間戳記 | 事件 |
---|---|
2021-11-12 14:25:40 | 系統啟動 |
2021-11-12 14:24:40 | 使用者登入 |
2021-11-12 14:23:40 | 資料已更新 |
此轉換可讓您在視覺效果中自訂時間表示方式,提供顯示暫時資料的彈性和精確度。
注意
此轉換可在與 Grafana v10 作為 Alpha 功能相容的工作區中使用。
分組依據
此轉換會依指定的欄位 (欄) 值將資料分組,並處理每個群組的計算。選取此選項以查看計算選項清單。
以下是原始資料的範例。
時間 | 伺服器 ID | CPU 溫度 | 伺服器狀態 |
---|---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
服務器 1 |
80 |
Shutdown |
7 月 7 日上午 11:34:20 |
服務器 3 |
62 |
OK |
7 月 7 日上午十二時二十分 |
服務器 2 |
90 |
超載 |
7 月 7 日上午十三時二十二分 |
服務器 3 |
55 |
OK |
7 月 7 日上午九時三十分 57 分 |
服務器 3 |
62 |
Rebooting (重新開機中) |
7 月 7 日上午 9 時 30 分 |
服務器 2 |
88 |
OK |
7 月 7 日上午 9 時 28 分 |
服務器 1 |
80 |
OK |
7 月 7 日上午 9 時 25 分 |
服務器 2 |
88 |
OK |
7 月 7 日上午 9 時 7 分 |
服務器 1 |
86 |
OK |
這種轉型進行了兩個步驟。首先,您可以指定一個或多個欄位來分組資料。這會將這些欄位的所有相同值分組在一起,就好像您對它們進行排序一樣。例如,如果我們按服務器 ID 字段進行分組,那麼它將以這種方式對數據進行分組:
時間 | 伺服器 ID | CPU 溫度 | 伺服器狀態 |
---|---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
服務器 1 |
80 |
Shutdown |
7 月 7 日上午 9 時 28 分 |
服務器 1 |
80 |
OK |
7 月 7 日上午 9 時 7 分 |
服務器 1 |
86 |
OK |
7 月 7 日上午十二時二十分 |
服務器 2 |
90 |
超載 |
7 月 7 日上午 9 時 30 分 |
服務器 2 |
88 |
OK |
7 月 7 日上午 9 時 25 分 |
服務器 2 |
88 |
OK |
7 月 7 日上午 11:34:20 |
服務器 3 |
62 |
OK |
7 月 7 日上午十三時二十二分 |
服務器 3 |
55 |
OK |
7 月 7 日上午九時三十分 57 分 |
服務器 3 |
62 |
Rebooting (重新開機中) |
具有相同伺服器 ID 值的所有資料列都會群組在一起。
選擇要將資料分組依據的欄位之後,您可以在其他欄位上新增各種計算,並將計算套用至每一組資料列。例如,我們可以計算每個服務器的平均 CPU 溫度。因此,我們可以添加應用於 CPU 溫度字段的平均計算以獲得以下內容:
伺服器 ID | CPU 溫度 (平均值) |
---|---|
服務器 1 |
82 |
服務器 2 |
88.6 |
服務器 3 |
59.6 |
我們可以添加多個計算。例如:
-
對於現場時間,我們可以計算最後一個值,以了解每個服務器的最後一個數據點何時接收
-
對於現場服務器狀態,我們可以計算最後一個值知道什麼是每個服務器的最後一個狀態值
-
對於現場溫度,我們還可以計算最後一個值以了解每台服務器的最新監測溫度
然後我們會得到:
伺服器 ID | CPU 溫度 (平均值) | CPU 溫度 (最後一個) | 時間 (最後) | 伺服器狀態 (最後一個) |
---|---|---|---|---|
服務器 1 |
82 |
80 |
7 月 7 日上午 11:34:20 |
Shutdown |
服務器 2 |
88.6 |
90 |
7 月 7 日上午十二時二十分 |
超載 |
服務器 3 |
59.6 |
62 |
7 月 7 日上午 11:34:20 |
OK |
此轉換可讓您從時間序列擷取關鍵資訊,並以方便的方式顯示。
分組到矩陣
使用此轉換可合併三個欄位 (用作查詢輸出中 「欄」、「列」 和「儲存格」值欄位的輸入),並產生矩陣。矩陣的計算方式如下:
原始資料
伺服器 ID | CPU 溫度 | 伺服器狀態 |
---|---|---|
服務器 1 | 82 | OK |
服務器 2 | 88.6 | OK |
服務器 3 | 59.6 | Shutdown |
我們可以使用的值Server Status
作為列名,Server ID
值作為行名,並作為每個單元格的內容生成矩陣。CPU Temperature
每個單元格的內容將顯示現有列(Server Status
)和行組合(Server ID
)。對於其餘的儲存格,您可以選取要在其中顯示的值:Null、True、False 或空白。
輸出
伺服器 ID 伺服器狀態 | OK | Shutdown |
---|---|---|
服務器 1 | 82 | |
服務器 2 | 88.6 | |
服務器 3 | 59.6 |
使用此轉換指定查詢結果中的欄位來建構矩陣。矩陣輸出反映這些欄位中唯一值之間的關係。這有助於您以清晰且結構化的矩陣格式呈現複雜的關係。
群組至巢狀表格
使用此轉換可按指定的欄位 (欄) 值對資料進行分組,並在每個群組上進行程序計算。系統會產生共用相同群組欄位值的記錄,以顯示在巢狀表格中。
若要計算欄位的統計資料,請選取欄位旁邊的核取方塊,然後選擇「計算」選項。這將添加另一個選擇框,其中包含要選擇的統計信息。
下表顯示範例資料。
時間 | 伺服器 ID | CPU 溫度 | 伺服器狀態 |
---|---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
服務器 1 |
80 |
Shutdown |
7 月 7 日上午 11:34:20 |
服務器 3 |
62 |
OK |
7 月 7 日上午十二時二十分 |
服務器 2 |
90 |
超載 |
7 月 7 日上午十三時二十二分 |
服務器 3 |
55 |
OK |
7 月 7 日上午九時三十分 57 分 |
服務器 3 |
62 |
Rebooting (重新開機中) |
7 月 7 日上午 9 時 30 分 |
服務器 2 |
88 |
OK |
7 月 7 日上午 9 時 28 分 |
服務器 1 |
80 |
OK |
7 月 7 日上午 9 時 25 分 |
服務器 2 |
88 |
OK |
7 月 7 日上午 9 時 7 分 |
服務器 1 |
86 |
OK |
此轉換有兩個步驟。首先,指定一個或多個要分組資料的欄位。這會將這些欄位的所有相同值分組在一起,就好像您對它們進行排序一樣。例如,如果您按Server ID
欄位分組,Grafana 會以這種方式將資料分組:
伺服器 ID | 資料 | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
服務器 1 |
|
||||||||||||
服務器 2 |
|
||||||||||||
服務器 3 |
|
選擇要對資料進行分組的欄位之後,您可以在其他欄位上新增各種計算,並將計算套用至每一組資料列。例如,您可能想要計算每個伺服器的平均 CPU 溫度。若要這麼做,請新增「CPU 溫度」欄位上套用的平均計算,以取得下列結果:
伺服器 ID | CPU 溫度 (平均值) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
服務器 1 |
82 |
|
||||||||
服務器 2 |
88.6 |
|
||||||||
服務器 3 |
59.6 |
|
建立熱圖
使用此轉換可準備長條圖資料,以視覺化一段時間的趨勢。與熱圖視覺效果類似,此轉換會將色階分佈圖度量轉換為暫時值區。
X 型鏟斗
此設定決定 x 軸如何分割成值區。
-
大小 — 在輸入欄位中指定時間間隔。例如,的時間範圍會在 x 軸上
1h
建立一小時寬度的儲存格。 -
計數 — 針對 non-time-related序列,使用此選項來定義值區中的元素數目。
Y 型水桶
此設定決定 y 軸如何分割成值區。
-
Linear (線性)
-
對數 — 在對數基數 2 或對數基數 10 之間進行選擇。
-
Symlog — 使用對稱對數刻度。在記錄基底 2 或記錄基底 10 之間進行選擇,允許使用負值。
假設您有下列資料集:
時間戳記 | Value |
---|---|
2023-01-01 12:00:00 | 5 |
2023-01-01 12:15:00 | 10 |
2023-01-01 12:30 | 15 |
2023-01-01 12:45 | 8 |
-
將「X 時段」設為
Size: 15m
且 Y 時段設為時Linear
,色階分佈圖會將值組織成 X 軸上 15 分鐘的時間間隔,並在 y 軸上以線性方式組織值。 -
對於 X 值區作為
Count: 2
和 Y 值區作為Logarithmic (base 10)
,直方圖將值分組為 x 軸上的兩個值區,並在 y 軸上使用對數比例。
直方圖
使用此轉換可根據輸入資料產生色階分佈圖,讓您以視覺化方式呈現值的分佈。
-
鏟斗大小 — 值區中最低與最高項目之間的範圍 (xmin 至 xMax)。
-
時段偏移 — 時 non-zero-based 段的偏移量。
-
合併序列 — 使用所有可用的系列建立統一的直方圖。
原始資料
系列一:
A | B | C |
---|---|---|
1 | 3 | 5 |
2 | 4 | 6 |
3 | 5 | 7 |
4 | 6 | 8 |
5 | 7 | 9 |
系列二:
C |
---|
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
輸出
Xmin | X 最大 | A | B | C | C |
---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 |
2 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 |
3 | 4 | 1 | 1 | 0 | 0 |
4 | 5 | 1 | 1 | 0 | 0 |
5 | 6 | 1 | 1 | 1 | 1 |
6 | 7 | 0 | 1 | 1 | 1 |
7 | 8 | 0 | 1 | 1 | 1 |
8 | 9 | 0 | 0 | 1 | 1 |
9 | 10 | 0 | 0 | 1 | 1 |
使用產生的直方圖將值分佈視覺化,提供資料傳播和密度的深入解析。
按字段加入
使用此轉換可將多個結果合併為單一資料表,以便合併來自不同查詢的資料。
對於將多個時間序列結果轉換為具有共用時間欄位的單一寬表格時,特別有用。
內部連接
內部聯接合併來自多個表中的數據,其中所有表共享來自所選字段的相同值。這種類型的聯結會排除每個結果中值不相符的資料。
使用此轉換可將多個查詢 (合併在傳遞的聯結欄位或第一次資料行上) 的結果合併為一個結果,並刪除無法成功聯結的資料列。
在下列範例中,兩個查詢會傳回資料表資料。在應用內部連接轉換之前,它被視覺化為兩個單獨的表。
查詢 A:
時間 | 任務 | 運行時 |
---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
節點 |
25260122 |
7 月 7 日上午 11 時 20 分 |
後備 |
123001233 |
7 月 7 日上午十二時二十分 |
後備 |
345001233 |
查詢 B:
時間 | Server | 錯誤 |
---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
服務器 1 |
15 |
7 月 7 日上午 11 時 20 分 |
服務器 2 |
5 |
7 月 7 日上午 11 時 20 分 |
服務器 3 |
10 |
套用內部聯結轉換後的結果如下所示:
時間 | 任務 | 運行時 | Server | 錯誤 |
---|---|---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
節點 |
25260122 |
服務器 1 |
15 |
7 月 7 日上午 11 時 20 分 |
後備 |
123001233 |
服務器 2 |
5 |
外部連接
外部連接包括來自內部聯接的所有數據和行,其中值不匹配在每個輸入。當內部聯結加入時間欄位上的查詢 A 和查詢 B 時,外部聯結會包含時間欄位上不相符的所有資料列。
在下列範例中,兩個查詢會傳回資料表資料。在應用外部連接轉換之前,它被視覺化為兩個表。
查詢 A:
時間 | 任務 | 運行時 |
---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
節點 |
25260122 |
7 月 7 日上午 11 時 20 分 |
後備 |
123001233 |
7 月 7 日上午十二時二十分 |
後備 |
345001233 |
查詢 B:
時間 | Server | 錯誤 |
---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
服務器 1 |
15 |
7 月 7 日上午 11 時 20 分 |
服務器 2 |
5 |
7 月 7 日上午 11 時 20 分 |
服務器 3 |
10 |
應用外部連接轉換後的結果如下所示:
時間 | 任務 | 運行時 | Server | 錯誤 |
---|---|---|---|---|
7 月 7 日上午 11 時 20 分 |
服務器 3 |
10 |
||
7 月 7 日上午十二時二十分 |
後備 |
345001233 |
||
7 月 7 日上午 11:34:20 |
節點 |
25260122 |
服務器 1 |
15 |
7 月 7 日上午 11 時 20 分 |
後備 |
123001233 |
服務器 2 |
5 |
透過標籤加入
使用此轉換可將多個結果聯結至單一資料表。
這對於將多個時間序列結果轉換為具有共用「標籤」欄位的單一寬表格特別有用。
-
加入 — 選取要在所有時間序列中可用或通用標籤之間加入的標籤。
-
值 — 輸出結果的名稱。
範例
輸入 1: series1{what='Temp', cluster='A', job='J1'}
時間 | Value |
---|---|
1 | 10 |
2 | 200 |
輸入 2: series2{what='Temp', cluster='B', job='J1'}
時間 | Value |
---|---|
1 | 10 |
2 | 200 |
輸入 3: series3{what='Speed', cluster='B', job='J1'}
時間 | Value |
---|---|
22 | 22 |
28 | 77 |
Config:
value: 'what'
輸出:
叢集 | job | 暫存 | 速度 |
---|---|---|---|
A | J1 | 10 | |
A | J1 | 200 | |
B | J1 | 10 | 22 |
B | J1 | 200 | 77 |
透過此轉型有效地合併和組織時間序列資料,以獲得全面的見解。
欄位的標籤
使用此轉換可將含有標籤或標籤的時間序列結果轉換為表格,包括結果中的每個標籤的索引鍵和值。將標籤顯示為欄或列值,以增強資料視覺效果。
給定兩個時間序列的查詢結果:
-
系列 1-標籤
Server=Server A
,Datacenter=EU
-
系列 2-標籤
Server=Server B
,Datacenter=EU
在「欄」模式中,結果如下所示:
時間 | Server | Datacenter | Value |
---|---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
伺服器 A |
歐盟 |
1 |
7 月 7 日上午 11:34:20 |
服務器 B |
歐盟 |
2 |
在「行」模式下,結果為每個系列都有一個表格,並顯示每個標籤值,如下所示:
label | value |
---|---|
Server |
伺服器 A |
Datacenter |
歐盟 |
label | value |
---|---|
Server |
服務器 B |
Datacenter |
歐盟 |
值欄位名稱
如果您選取 [伺服器] 作為 [值] 欄位名稱,則您會為 [伺服器] 標籤的每個值取得一個欄位。
時間 | Datacenter | 伺服器 A | 服務器 B |
---|---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
歐盟 |
1 |
2 |
合併行為
標籤到字段轉換器內部是兩個獨立的轉換。第一個作用於單個系列,並將標籤提取到字段中。第二個是將所有結果聯結到單一資料表中的合併轉換。合併轉換會嘗試在所有相符欄位上加入。此合併步驟為必要步驟,無法關閉。
為了說明這一點,下面是一個例子,其中有兩個查詢返回沒有重疊標籤的時間序列。
-
系列 1-標籤
Server=ServerA
-
系列 2-標籤
Datacenter=EU
這將首先導致這兩個表格:
時間 | Server | Value |
---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
服务 |
10 |
時間 | Datacenter | Value |
---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
歐盟 |
20 |
合併後:
時間 | Server | Value | Datacenter |
---|---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
服务 |
10 |
|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
20 |
歐盟 |
限制
使用此轉換可限制顯示的列數,從而提供更集中的資料檢視。這在處理大型數據集時特別有用。
下列範例說明 L im it 轉換對資料來源回應的影響:
時間 | 指標 | Value |
---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
溫度 |
25 |
7 月 7 日上午 11:34:20 |
濕度 |
22 |
7 月 7 日上午十二時二十分 |
濕度 |
29 |
7 月 7 日上午十三時二十二分 |
溫度 |
22 |
7 月 7 日上午 9 時 30 分 |
濕度 |
33 |
7 月 7 日上午 9 時 30 分 |
溫度 |
19 |
以下是添加值為 '3' 的限制轉換後的結果:
時間 | 指標 | Value |
---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
溫度 |
25 |
7 月 7 日上午 11:34:20 |
濕度 |
22 |
7 月 7 日上午十二時二十分 |
濕度 |
29 |
此轉換可協助您量身打造資料的視覺呈現方式,以專注於最相關的資料。
合併系列/表格
使用此轉換可將多個查詢的結果合併為單一結果,這在使用表格面板視覺效果時特別有用。如果共享字段包含相同的數据,則轉換將值合并到同一行中。
以下是一個示例說明了合併系列/表轉換對返回表數據的兩個查詢的影響:
查詢 A:
時間 | 任務 | 運行時 |
---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
節點 |
25260122 |
7 月 7 日上午 11 時 20 分 |
後備 |
123001233 |
查詢 B:
時間 | 任務 | 錯誤 |
---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
節點 |
15 |
7 月 7 日上午 11 時 20 分 |
後備 |
5 |
以下是應用合併轉換後的結果:
時間 | 任務 | 錯誤 | 運行時 |
---|---|---|---|
7 月 7 日上午 11:34:20 |
節點 |
15 |
25260122 |
7 月 7 日上午 11 時 20 分 |
後備 |
5 |
123001233 |
此轉換將查詢 A 和查詢 B 的值合併為一個統一的表格,從而增強了簡報以獲得更好的見解。
按名稱組織字段
使用此轉換可重新命名、重新排序或隱藏面板中單一查詢傳回的欄位。此轉換僅適用於具有單一查詢的面板。如果您的面板有多個查詢,那麼您必須應用外部聯接轉換或刪除額外的查詢。
轉換欄位
Grafana 顯示查詢返回的字段列表。您可以:
-
變更欄位順序 — 將欄位拖曳至清單中的新位置。
-
隱藏或顯示欄位 — 使用欄位名稱旁邊的眼睛圖示切換欄位的可見性。
-
重命名欄位 — 在 [重新命名] 方塊中鍵入新名稱。
範例
鑑於這個初始查詢結果:
時間 | 指標 | Value |
---|---|---|
2020-07-07 11:34:20 | 溫度 | 25 |
2020-07-07 11:34:20 | 濕度 | 22 |
2020-07-07 | 濕度 | 29 |
您可以應用重命名字段覆蓋來創建:
時間 | 感測器 | 閱讀 |
---|---|---|
2020-07-07 11:34:20 | 溫度 | 25 |
2020-07-07 11:34:20 | 濕度 | 22 |
2020-07-07 | 濕度 | 29 |
此轉換可讓您自訂查詢結果的顯示方式,確保您在 Grafana 中的資料具有清晰且有洞察力的呈現方式。
按值進行分區
使用此轉換可簡化繪製多個序列的圖形程序,而不需要使用不同WHERE
子句的多個查詢。
注意
此功能適用於與 Grafana 版本 9 及以上版本相容的工作區。
這在使用測量結果 SQL 表格時特別有用,如下列範例所示:
時間 | 區域 | Value |
---|---|---|
十月二十二日下午十二時 |
美國 |
1520 |
十月二十二日下午十二時 |
歐盟 |
2936 |
十月二十二日凌晨一時 |
美國 |
1327 |
十月二十二日凌晨一時 |
歐盟 |
912 |
使用「按值分區」轉換器,您可以發出單個查詢,並在您選擇的一個或多個列(字段)中按唯一值拆分結果。以下範例使用 Region
。
SELECT Time, Region, Value FROM metrics WHERE Time > '2022-10-20'
時間 | 區域 | Value |
---|---|---|
十月二十二日下午十二時 |
美國 |
1520 |
十月二十二日凌晨一時 |
美國 |
1327 |
時間 | 區域 | Value |
---|---|---|
十月二十二日下午十二時 |
歐盟 |
2936 |
十月二十二日凌晨一時 |
歐盟 |
912 |
此轉換簡化了流程,並增強了在同一時間序列視覺化中視覺化多個序列的靈活性。
準備時間系列
使用此轉換可解決資料來源以與所需視覺效果不相容的格式傳回時間序列資料時的問題。此轉換可讓您轉換寬格式和長格式之間的時間序列資料。
多幀時間序列
使用此選項可將時間序列資料框架從寬格式轉換為長格式。當您的資料來源以需要重新塑型以便與視覺效果最佳相容性的格式提供時間序列資訊時,此功能特別有用。
範例
此輸入:
時間戳記 | Value1 | Value2 |
---|---|---|
2023-01-01 00:00:00 |
10 |
20 |
2023-01-01 01:00:00 |
15 |
25 |
可以轉換為:
時間戳記 | 變數 | Value |
---|---|---|
2023-01-01 00:00:00 |
Value1 |
10 |
2023-01-01 00:00:00 |
Value2 |
20 |
2023-01-01 01:00:00 |
Value1 |
15 |
2023-01-01 01:00:00 |
Value2 |
25 |
廣泛的時間序列
使用此選項可將時間序列資料框架從長格式轉換為寬格式。當您的資料來源以長格式提供時間序列資料,而您的視覺效果需要寬格式時,此功能特別有用。
範例
此輸入:
時間戳記 | 變數 | Value |
---|---|---|
2023-01-01 00:00:00 |
Value1 |
10 |
2023-01-01 00:00:00 |
Value2 |
20 |
2023-01-01 01:00:00 |
Value1 |
15 |
2023-01-01 01:00:00 |
Value2 |
25 |
可以轉換為:
時間戳記 | Value1 | Value2 |
---|---|---|
2023-01-01 00:00:00 |
10 |
20 |
2023-01-01 01:00:00 |
15 |
25 |
減少
使用此轉換會將計算套用至資料框中的每個欄位,並傳回單一值。此轉換對於將多個時間序列資料合併為更緊湊的摘要格式特別有用。套用此轉換時,會移除時間欄位。
考慮輸入:
查詢 A:
時間 | 暫存 | 運行時 |
---|---|---|
2020-07-07 11:34:20 |
12.3 |
256122 |
2020-07-07 11:24:20 |
15.4 |
1230233 |
查詢 B:
時間 | 空氣質 | 錯誤 |
---|---|---|
2020-07-07 11:34:20 |
6.5 |
15 |
2020-07-07 11:24:20 |
3.2 |
5 |
減少變壓器具有兩種模式:
-
序列至列 — 為每個欄位建立一列,並為每個計算建立一個欄。
-
減少欄位 — 保留現有框架結構,但會將每個欄位收合為單一值。
例如,如果您將「第一個」和「最後一個」計算與「序列」轉換一起使用,則結果可能是:
欄位 | First | Last |
---|---|---|
暫存 |
12.3 |
15.4 |
運行時 |
256122 |
1230233 |
空氣質 |
6.5 |
3.2 |
錯誤 |
15 |
5 |
使用「最後一次」計算的 「縮小」欄位會產生兩個影格,每個框架都有一列:
查詢 A:
暫存 | 運行時 |
---|---|
15.4 |
1230233 |
查詢 B:
空氣質 | 錯誤 |
---|---|
3.2 |
5 |
通過正則表達式
使用此轉換可使用規則運算式和取代模式來重新命名部分查詢結果。
您可以指定只適用於相符項目的規則運算式,以及支援反向參照的取代模式。例如,假設您正在視覺化每個主機的 CPU 使用率,並且想要移除網域名稱。您可以將正則表達([^\.]+)\..+
式設置為$1
,替換模式web-01.example.com
將成為web-01
。
此轉換可讓您量身打造資料以符合視覺化需求,讓儀表板更具資訊性和使用者友善。
行到字段
使用此轉換可將列轉換為不同的欄位。這很有用,因為欄位可以個別設定樣式和設定。它還可以使用其他字段作為動態字段配置的源或將它們映射到字段標籤。然後,可以使用其他標籤為結果欄位定義更好的顯示名稱。
此轉換包含欄位表格,其中會列出組態查詢傳回之資料中的所有欄位。此表格可讓您控制哪些欄位應對應至每個組態屬性 (「使用為」選項)。如果傳回的資料中有多個資料列,您也可以選擇要選取的值。
這種轉換需要:
-
一個欄位用作欄位名稱的來源。
根據預設,轉換會使用第一個字串欄位做為來源。您可以在要改為使用的欄位的 [用作] 欄中選取 [欄位名稱],以覆寫此預設設定。
-
一個欄位用作值的來源。
根據預設,轉換會使用第一個數字欄位做為來源。但是,您可以通過在要使用的字段的「用作」列中選擇「字段」值來覆蓋此默認設置。
在以下位置視覺化資料時很有用:
量測計
Stat
圓餅圖
將額外欄位對應至標籤
如果一個字段沒有映射到配置屬性,則 Grafana 將自動使用它作為輸出字段上的標籤源。
範例:
名稱 | DataCenter | 值 |
---|---|---|
服务 |
美國 |
100 |
蛇语 |
歐盟 |
200 |
輸出:
服務 (標籤 DataCenter:美國) | 動詞(標籤 DataCenter:歐盟) |
---|---|
100 |
200 |
額外的標籤現在可以在欄位顯示名稱中使用,以提供更完整的欄位名稱。
如果要從一個查詢中提取配置並將其應用於另一個查詢,則應使用查詢結果轉換中的配置。
範例
輸入:
名稱 | 值 | 最多 |
---|---|---|
服务 |
10 |
100 |
蛇语 |
20 |
200 |
伺服器 C |
30 |
300 |
輸出:
服務器(配置:最大 = 100) | 動詞(配置:最大值 = 200) | 服務器 C(配置:最大值 = 300) |
---|---|---|
10 |
20 |
30 |
正如你可以看到源數據中的每一行成為一個單獨的字段。每個欄位現在也有最大組態選項設定。例如「最小值」、「最大值」、「單位」和「臨界值」等選項都是欄位組態的一部分,如果這樣設定,視覺效果將使用,而不是在面板編輯器選項窗格中手動設定的任何選項。
此轉換可將列轉換為個別欄位、促進動態欄位配置,以及將其他欄位對應至標籤。
序列到行
使用此轉換可將來自多個時間序列資料查詢的結果合併為單一結果。這在使用表格面板視覺效果時很有幫助。
此轉換的結果將包含三個資料欄:時間、測量結果和值。系統會新增「量度」欄,讓您輕鬆查看測量結果來源的查詢。透過在來源查詢上定義 Label 來自訂此值。
在下面的例子中,我們有兩個查詢返回時間序列數據。在應用轉換之前,它被視覺化為兩個單獨的表。
查詢 A:
時間 | 溫度 |
---|---|
2020-07-07 11:34:20 |
25 |
2020-07-07 |
22 |
2020-07-07 |
19 |
查詢 B:
時間 | 濕度 |
---|---|
2020-07-07 11:34:20 |
24 |
2020-07-07 |
29 |
2020-07-07 |
33 |
下面是應用系列行轉換後的結果。
時間 | 指標 | Value |
---|---|---|
2020-07-07 11:34:20 |
溫度 |
25 |
2020-07-07 11:34:20 |
濕度 |
22 |
2020-07-07 |
濕度 |
29 |
2020-07-07 |
溫度 |
22 |
2020-07-07 |
濕度 |
33 |
2020-07-07 |
溫度 |
19 |
此轉換有助於合併來自多個時間序列查詢的結果,提供簡化且統一的資料集,以便以表格格式進行有效的分析和視覺化。
排序方式
使用此轉換可根據指定欄位對查詢結果中的每個框架進行排序,從而使您的資料更易於理解和分析。透過配置所需的排序欄位,您可以控制資料在表格或視覺效果中呈現的順序。
使用「反向」開關,以反向排列指定欄位中的值。當您想要快速切換遞增和遞減順序以符合您的分析需求時,此功能特別有用。
例如,在從資料來源擷取時間序列資料的案例中,可以套用「排序依據」轉換,根據分析需求,根據時間戳記以遞增或遞減順序排列資料框。此功能可確保您可以輕鬆瀏覽和解譯時間序列資料,從有組織且視覺上一致的簡報中獲得寶貴的見解。
Spatial
使用此轉換可將空間作業套用至查詢結果。
-
動作 — 選取動作:
-
準備空間欄位 — 根據其他欄位的結果設定幾何圖形欄位。
-
位置模式 — 選取位置模式 (這些選項由「計算值」和「轉換」模式共用):
-
自動 — 根據預設欄位名稱自動識別位置資料。
-
座標 — 指定緯度和經度欄位。
-
格範圍欄位 — 指定一個格範圍欄位。
-
查詢 — 指定地點欄位。
-
-
-
計算值 — 使用幾何圖形定義新欄位 (標頭/距離/面積)。
-
函數 — 選擇要套用至幾何的數學運算:
-
標題 — 計算兩點之間的航向 (方向)。
-
面積 — 計算由幾何定義的多邊形圍住的面積。
-
距離 — 計算兩點之間的距離。
-
-
-
轉換 — 將空間作業套用至幾何圖形。
-
作業 — 選擇要套用至幾何的作業:
-
「做為線」 — 建立每列頂點的單一線圖徵。
-
線條生成器 — 在兩點之間創建一條直線。
-
-
-
此轉換可讓您操控和分析空間資料,從而啟用諸如在點之間建立線、計算空間性質等作業。
時間序列到表格的轉換
使用此轉換可將時間序列結果轉換為表格,並將時間序列資料框轉換為「趨勢」欄位。然後,您可以使用迷你圖儲存格類型轉譯「趨勢」欄位,為每個資料表資料列產生內嵌迷你圖。如果有多個時間序列查詢,每個查詢都會產生個別的資料表資料框架。這些可以使用連接或合併轉換來產生每行多個迷你單個表加入。
對於每個產生的趨勢欄位值,都可以選取計算函數。預設值為「最後一個非空值」。此值會顯示在走勢圖旁邊,並用於排序表格列。
回歸分析
使用此轉換可建立包含統計模型預測值的新資料框架。這對於發現混亂數據的趨勢非常有用。它通過使用線性或多項式回歸將數學函數擬合到數據來工作。然後可以在視覺效果中使用資料框來顯示趨勢線。
有兩種不同的型號:
-
線性迴歸 — 將線性函數擬合至資料。
-
多項式迴歸 — 將多項式函數擬合至資料。
注意
此轉換目前處於公開預覽中。Grafana Labs 提供有限的支援,在此功能正式推出之前,可能會發生重大變更。