Relative Darstellung und Zeitversatz in einem Diagramm darstellen

Benutzung / Usage Datenanzeige / Data display
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Hallo zusammen,

kann mir jemand verraten, wie / ob man relative Messdaten anzeigen kann?
Also der Tag beginnt bei 0kg und die Veränderungen werden davon ausgehend dargestellt.

Und gibt es eine Funktion zur Anzeige verschiedener gleichlanger Zeitabschnitte mit einem zeitlichen Versatz in einem Diagramm? (z.B. 1day … Today, Yesterday, 30 Days ago…)

Geht doch bestimmt, hab das bisher leider nicht gefunden.

Gruß
Clemens

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Vier Fragen! oder so…
Für “beginnt ab 0kg” fällt mir erstmal nur der Hinweis auf die InfluxDB/Query-Funktionen difference() bzw derivative() (anstelle des mean() in Verbindung mit einem GROUP BY time(1d) bspw.) ein. Aber ne “tare” (auf 0-setzen) fällt mir da spontan nicht ein, aber siehe unten.

Einfache zeitliche Versätze lassen sich innerhalb eines Panels im letzten Reiter “Time range” einstellen:

  • Override relative time: Individueller Zeitraum starr/statisch für dieses Panel (das Dashboard beeinflusst es dann nicht mehr)
  • Add time shift: Hier können die Messdaten auf der Zeitachse verschoben werden, allerdings nur in eine Richtung.

Ein Beispiel für “heute” von 0 bis 23:59h:

  • Override relative time: now/d
  • Add time shift: 0d/d

für gestern:

  • Override relative time: now/d
  • Add time shift: 1d/d

Für mehr Flexibilität beim Verschieben (und weitere Operationen) sei ein Hinweis auf flux, der neuen InfluxDB-Abfragesprache, angebracht, dort gibt es die Funktion timeShift, die auch in beide Richtungen agieren kann. (Es gibt auf swarm. auch die Flux-Datasource, falls Du damit spielen magst. Eine erste Flux-Inspiration findest Du im Gewichtspanel bei den BeeKloppten, aber ruhig mal beim getting started anfangen.)

Zurück zum “tare”: In Flux könntest Du mit Variablen arbeiten, also erst nen Abruf des “Startgewichtes” machen, dieses in ne Variable schreiben und denn im eigentlichen Query jeden einzelnen Wert um diesen wieder reduzieren.

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Flux! wollte ich auch schon schreiben ;]. Vielen Dank für die Frage und die ausführliche Antwort, @Cle21 und @wtf.

Unter Getting started with Flux, Using Flux from Grafana und Watching Flux haben wir dazu auch schon einiges gesammelt, was Dir u.U. beim Einstieg weiterhelfen könnte.

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