ASC
time_sec 表示发生的时间,与x轴对应,该字段的数据必须为时间格式。 value 表示 数值 与 y轴对应 metric 表示 系列,也就是有几根线,可以看成是分组
我的语句如下:
SELECT
UNIX_TIMESTAMP(insert_time) as time_sec,
unit_price as value,
concat(area,"平米") as metric
FROM basic
WHERE $__timeFilter(insert_time)
ORDER BY insert_time ASC
$__timeFilter() 表示只选中该字段值是时间的 数据。 UNIX_TIMESTAMP()则表示 转换为 时间戳
注意 如果我们的数据不是持续产生的话, 需要 在右上角 展示时间段内 调整下 展示时间段, 比如我的数据只有4月份的,所以需要调整成 展示最近1年。
展示如下:
创建Graph —柱状图
柱状图 的创建方式跟 曲线图一致,区别在于 需要在visualization 中 把模式Draw modes 调整成 bar。
这时候 我们发现 如果按照 insert_time 作为 x轴坐标,不符合我们想要看的 纬度,则可以 对 sql 语句进行修改,重新制定分组,然后 在Axes 中 调整X-Axis调整 x轴的mode 为 按系列分,选中series 。 如下:
SELECT
now() as time_sec,
unit_price as value,
concat(area,"平米") as metric
FROM basic
WHERE unit_price < 20000
group by metric
ORDER BY metric ASC
结果如图:
如果数据很多,x轴排列不下,我们可以取消 x轴的文字显示,而是在下面使用标注的显示方式。
在Axes 中 调整X-Axis调整 x轴的show 为 关闭
在Legend 中 调整Options 的show 为 打开
效果如图:
配置说明
Graph里面的选项有:
General(常规选择)、Axes(坐标轴)、Legend(图例)、 Display(显示样式)、Alert(告警)、Time range(时间范围)
不同版本会有差异。
1)General(常规选择:http://docs.grafana.org/features/panels/graph/)
General允许定制面板的外观和菜单选项。
General Options
Title:仪表盘上的面板标题
Description:仪表盘描述信息
Transparent :是否透明,选择之后会把该图的背景去掉,即透明状态
Repeat panel:是否重复panel,填写是重复的变量(参考后文变量配置),即这个标题名中添加对应的变量,引用该变量需添加$,图标题即可随着自选的变量而变化。
panel links(为当前panel增加超链接)
(2)Axes(坐标轴)
Left Y和Right Y可以自定义,即可以设置多重坐标轴,方便对比查看
Show:是否显示,可以通过从显示轴中取消适当的框来隐藏轴。
Unit:y轴的显示单元
Scale:Y轴的间隔度。选择“log base 2”以double的速度递增,(0、1、2、4、8…),选择“log base 32”,就是(0、1、32…)
Y-Min:Y轴的最小值(默认atuo)
Y-Max:Y轴的最大值(默认atuo)
Lable:Y轴的文本标签
(3)Legend(图例)
通过选择显示复选框隐藏图例。如果它被显示,它可以通过检查表复选框显示为一个值表。没有值的系列可以使用隐藏空复选框,从而在图例中隐藏。
options:
show:是否显示图例
as table:作为表格样式显示
to the right:显示在右边
values:
在图例中,显示每个series的max\min\avg\total\current,能设置小数点位数。在图上显示,
通过点击列标题(如果保存的话,这个选项将会被持久化)来排序,通过min/max/avg来排序。
点击图例,也可单独显示某个series。
(4)Display(显示样式)
1、Draw option
Draw Modes:Bars(柱状图)、lines(折线图)、Points(点)
Mode Options:Fill(充满区域透明度),Line Width(线宽度),Staircase(是否阶梯),Point Radius(点的半径,以此控制点的大小)
Hover tooltip
Mode:All series(鼠标移到点上显示所有图例的值),single(鼠标移到点上显示该series图例的值)
Sort order:None(按图例排列顺序显示),increaseing(值的从小到大递增),Decreasing(值从大到小递减)
Stacking&Null value :stack(多series是否堆叠显示),percent(百分比),Null value:空值怎么显示(connected:null值被忽略,直线直接跳转到下一个值,null:空值被保留为空,这将在图中留下空白区域,null as zero:空值被绘制为零值)
2、series overrieds:多坐标轴重写,即可以在这里设置y轴正负轴或z轴的正负轴,需要选择对应的指标,而且因指标、指标别名的变化需重新设置,设置完成后对比效果更好
alias or regex:series图例名称
Y-axis:显示在Y轴左右哪边,
z-index(多series显示前后位置),
stack:堆叠,可选择,metric中A\B\C\D哪个。
transform(negative-Y:将值显示为负数)
fill below to:(将两者值充满颜色 ,由上往下从大值到小值,所以不可以写成min fill below tu max写法如图:)
3、Thresholds & Time regions:
Thresholds 可以写多条临界值在界面上显示,大于400,和大于600两个。如设置了alert,就不能设置这个。
Time regions 时间区域允许你突出特定的时间区域图的,更容易看到例如周末营业时间和/或工作时间。
(5)Alert(告警)
Alert Config
Name & Evaluation interval:在这里可以指定警报规则的名称,以及调度器应该多长时间对警报规则进行评估。
Conditions:目前唯一存在的条件类型是一个查询条件,允许您指定查询字母(metric里查询语句的字母,代表哪个查询语句)、时间范围和聚合函数。
Notifications
在警告选项卡中,还可以指定警报规则通知,以及关于警报规则的详细信息。这个消息可以包含任何信息,关于如何解决这个问题的信息,链接到runbook等。实际的通知被配置并在多个警报之间共享。
State History
警戒状态的变化都被记录在内部注释Grafana的数据库表。状态更改可视为警报规则的图形面板中的注释。
graph更多解析可参考:https://www.jianshu.com/p/7e7e0d06709b
分布统计:Heatmap面板
Heatmap是是Grafana v4.3版本以后新添加的可视化面板,通过热图可以直观的查看样本的分布情况。 在Grafana v5.1版本中Heatmap完善了对Prometheus的支持。
创建步骤:
点击左侧栏的创建Create ----》 dashboard --》Choose Visualization 选中 Heatmap。
点击左侧大图标的 Queries。
在Query下拉框中选中 数据源。
点击 Edit SQL
输入 想要展示的sql语句,需要注意的是,语句中需要包含time_sec 和 metric 以及 value 。
按照如下格式:
SELECT
UNIX_TIMESTAMP() as time_sec,
as value,
as metric
FROM
WHERE $__timeFilter(time_column)
ORDER BY ASC
语句可以相应修改,比如我需要看 不同的时间段中面积的分布。
使用sql如下:
SELECT
UNIX_TIMESTAMP(insert_time) as time_sec,
unit_price as value
FROM basic
WHERE 1=1
效果如图:
目前 Heatmap 只支持使用时间作为 X轴,暂时没发现可以不使用时间作为X轴的方法。
当前状态:SingleStat面板
Singlem Panel侧重于展示系统的当前状态而非变化趋势。如下所示,在以下场景中特别适用于使用SingleStat:
当前系统中所有服务的运行状态; 当前基础设施资源的使用量; 当前系统中某些事件发生的次数或者资源数量等。
创建步骤:
点击左侧栏的创建Create ----》 dashboard --》Choose Visualization 选中 SingleStat。
点击左侧大图标的 Queries。
在Query下拉框中选中 数据源。
点击 Edit SQL
输入 想要展示的sql语句,需要注意的是,语句中需要包含time_sec 和 metric 以及 value 。
使用SQL如下:
SELECT
now() as time,
sum(all_price) as value
FROM basic
WHERE 1=1
需要注意的是 SingleStat使用的sql,除了必备的time字段外, 必须只有一个值,也就是总的数值。
如下所示,是使用SingleStat进行数据可视化的显示效果:
使用变量
在Grafana中可以为Dashboard定义一组变量(Variables),变量一般包含一个到多个可选值。
通过Dashboard页面的Settings选项,可以进入Dashboard的配置页面并且选择Variables子菜单:
用户需要指定变量的名称,后续用户就可以通过$variable_name的形式引用该变量。
Grafana目前支持7种不同的变量类型。
类型
工作方式
Query
允许用户通过Datasource查询表达式的返回值动态生成变量的可选值
Interval
该变量代表时间跨度,通过Interval类型的变量,可以动态改变PromQL区间向量表达式中的时间范围。如rate(node_cpu[2m])
Datasource
允许用户动态切换当前Dashboard的数据源,特别适用于同一个Dashboard展示多个数据源数据的情况
Custom
用户直接通过手动的方式,定义变量的可选值
Constant
常量,在导入Dashboard时,会要求用户设置该常量的值
Text box
输入框,允许用户输入
Ad hoc filters
非常特殊的变量,目前仅适用于某些数据源,InfluxDB和Elasticsearch。它允许您添加键/值过滤器,这些过滤器将自动添加到使用指定数据源的所有度量标准查询中
我们以Text box演示变量的用法,以SingleStat面板为例。
首先设置好环境变量名和类型如下:
点击Add 按钮 看到创建变量成功如下:
点击左边的save按钮,填入版本描述信息。
点击左上的箭头回到 编辑图表界面。
点击左侧的General按钮,在title栏里输入 单价小于$max_price的房子总价,发现变量生效了。
sql中使用如下:
SELECT
now() as time,
sum(all_price) as value
FROM basic
WHERE unit_price < '${max_price}'
保存dashboard后 在 界面上即可通过输入 变量 进行 筛选了。
更多图表json参考
自定义组件–Dashboard List Panel等 https://grafana.com/docs/grafana/latest/features/panels/dashlist/
模版 https://github.com/percona/grafana-dashboards/tree/master/dashboards
模版 http://grafana.openstack.org/dashboards
模版 http://47.96.36.117:3000/d/000000002/nginxfang-wen-tong-ji?orgId=1
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二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
jdk环境变量配置
byalias
java jdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
hive DDL语法汇总
daizj
hive 修改列 DDL 修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysql DB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
领域驱动设计
julyflame
VO DAO 设计模式 DTO po
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
单例设计模式
hm4123660
java Singleton 单例设计模式 懒汉式 饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
logback
zhb8015
log logback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
spark storm zookeeper PARALLELISM processing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
spring-master-slave-commondao
王新春
DAO spring dataSource slave master
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数