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我正在设置一个 python-influxdb-grafana 堆栈来监控仪器。

目前，我能够收集数据，在 python 中处理它们，将处理后的输出发送到 influxdb，然后在 grafana 上显示。

现在我想知道是否可以在 grafana 中显示完整的最后一个数据集。

例如说我的仪器数据是高斯形的：类似于

[[-5., 0], [-4.5, 0], [-4., 0], [-3.5, 0], [-3., 0], [-2.5, 
  0.0175283], [-2., 0.053991], [-1.5, 0.129518], [-1., 
  0.241971], [-0.5, 0.352065], [0, 0.398942], [0.5, 0.352065], [1., 
  0.241971], [1.5, 0.129518], [2., 0.053991], [2.5, 0.0175283], [3., 
  0], [3.5, 0], [4., 0], [4.5, 0], [5., 0]]

  • 我可以拟合数据，例如获取 mu 和 sigma（本例中为 0 和 1），使用 influxdb python 库将它们发送到 influxdb，并在 grafana 中将它们显示为时间的函数。

  • 现在我想将整个数据集发送到 influxdb（例如每 10 分钟一个数据集）并在 grafana 中绘制它。理想情况下，在 grafana 上，我希望能够选择某个时间并绘制相应的高斯数据。

这可能吗？我不知道如何在 influxdb 数据库中存储这样一个“大”数据集，也不知道如何最终在 grafana 中绘制它。

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一种可能的方法是重新排列您的数据 - 而不是

timestamp + value=array of [x,y] pairs

为每个（时间戳，数据集）插入数据点序列：

时间戳，x作为标签，y作为值

这样，您将在 influxdb 中拥有多个由x. 并在图形面板中将 x 轴模式选项设置为系列

如果不同x值的数量足够小并且x值等距分布，则图形将看起来像高斯直方图。

这仍然不是一个通用且可扩展的解决方案。

于 2020-01-10T12:33:41.153 回答