Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Получить count (null) как ноль в Grafana - источник данных InfluxDB

Можно ли установить значение счетчика равным нулю, если результат, к которому применяется счетчик, равен нулю.

SELECT count(status) FROM ( SELECT last("P-status") AS "status" FROM "autogen"."Pl" WHERE ("Platform" = 'Database-plat' AND "P-status" = 'ERROR') AND time >= now() - 1m GROUP BY time(500ms), "Node" fill(0) )

В этом случае, если внутренний запрос возвращает null (для всех узлов), count не дает никакого значения, так как заливка будет проигнорирована. Мне нужно, чтобы значение было нулевым, чтобы, если мне нужно выполнить какую-либо другую операцию с возвращенным результатом, это можно сделать.

Если возможно, как это сделать?

grafana influxdb
21.02.2019

Ответы:


1

Я знаю, что это старый вопрос, но поскольку он все еще очень актуален, и я борюсь с этой проблемой уже более года, я хотел бы ответить на этот вопрос без ответа, указав текущее состояние этой проблемы в соответствии с моим исследованием. :

Github выдает здесь и здесь подразумевает, что эта проблема известна с 2016 года и на самом деле не воспринимается участниками как проблема, поскольку есть сомнительные основания для реализации (например, не ошибка, это особенность, потому что неоднозначность нескольких серий), на которую можно легко ответить с помощью специальных правил для идентификации уникальной серии, но больше не было большой активности, несмотря на большой интерес сообщества пользователей. Другой момент заключается в том, что они опубликовали версию 2.x, которая больше полагается на их новый язык запросов (Flux), поэтому весьма вероятно, что они более или менее практически отказались от ветки 1.x с InfluxQL (возможно, за исключением обратной совместимости QL. в 2.x и некоторые незначительные обновления, не уверен).

Тем временем я обновлял Grafana несколько раз, но мне пришлось придерживаться InfluxDB 1.x по нескольким причинам, и поддержка Flux в какой-то момент изменилась (устаревший плагин Flux, но Flux включен в стандартный плагин InfluxDB, но последний действительно не работает ), так что Flux в Grafana уже какое-то время больше не работает. Я надеялся, что там будет лучше справляться с проблемой подсчета, но теперь мне не повезло с надежным подсчетом чего-либо в InfluxDB. Я даже пробовал трюки с функцией sum(), причудливой группировкой и фиктивными значениями, которые мне нужно повторно вычесть снова и еще много чего, но это всегда сводилось к одному и тому же выводу: InfluxDB может многое, но подсчет просто не работает.

Это очень неудовлетворительно, но, похоже, нет способа достичь нетерпеливой цели подсчета точек данных без системы раздутых запросов, чрезмерного использования странных правил, фиктивных значений и незащищенности, которую любой запрос может сломать в любой момент или сломаться. если вам нужно запросить только определенный временной интервал (где любой обходной путь фиктивного значения может не работать). Что касается приоритета, это может не быть исправлено в ближайшем будущем.

25.03.2021
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..