翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # Grafana バージョン 10 のパネルと視覚化 **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 *パネル*は Grafana の基本的な視覚化構築ブロックです。各パネルには、パネルで選択されたデータソース特有のクエリエディタがあります。クエリエディタを使用すると、視覚化するデータを返すクエリを構築できます。 各パネルにはさまざまなスタイルとフォーマットのオプションがあります。パネルをドラッグ、ドロップ、サイズ変更して、ダッシュボード上で配置を変更できます。 パネルを追加する前に、データソースが設定されていることを確認してください。 追加のパネルタイプは、追加の[プラグイン](grafana-plugins.md)をワークスペースにインストールすることで使用できます。 特定のデータソース使用の詳細については「[データソースに接続する](AMG-data-sources.md)」を参照してください。 **Topics** + [パネルエディタの概要](v10-panels-editor-overview.md) + [パネル検査ビュー](v10-panels-panel-inspector.md) + [データのクエリと変換](v10-panels-query-xform.md) + [パネルオプションの設定](v10-panels-configure-panel-options.md) + [標準オプションを設定する](v10-panels-configure-standard-options.md) + [凡例を設定する](v10-panels-configure-legend.md) + [データリンクの設定](v10-panels-configure-data-links.md) + [値マッピングを設定する](v10-panels-configure-value-mappings.md) + [しきい値を設定する](v10-panels-configure-thresholds.md) + [フィールドのオーバーライドを設定する](v10-panels-configure-overrides.md) + [Grafana バージョン 10 で利用可能な視覚化](v10-panels-viz.md) # パネルエディタの概要 **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 パネルエディタでは、データソース、クエリ、時間範囲、表示オプションなど、視覚化のすべての要素を更新できます。 パネルを新しいダッシュボードに追加するには、ダッシュボードの中央に **[視覚化を追加]** を選択します。既存のダッシュボードにパネルを追加するには、ダッシュボードヘッダーの **[追加]** を選択し、ドロップダウンで **[視覚化]** を選択します。同じダッシュボードまたは別のダッシュボードから既存のパネルをコピーして貼り付けることもできます。 ## パネルメニュー パネルエディタにアクセスするには、任意のパネルの右上隅にカーソルを合わせます。表示されるパネルメニューアイコンを選択し、**[編集]** を選択します。 パネルメニューでは、次のアクションにもアクセスできます。 + **[表示]** – パネルを全画面で表示します。 + **[編集]** – パネルエディタを開いて、パネルと視覚的表現オプションを編集します。 + **[共有]** – パネルをリンクまたはライブラリパネルとして共有します。 + **[Explore]** – **Explore** でパネルを開き、クエリに集中できます。 + **[Inspect]** (検査) – **Inspect** ドロワーを開き、パネルデータ、統計、メタデータ、JSON、クエリを確認できます。 + **[Data]** (データ) – **データ**タブで **Inspect** ドロワーを開きます。 + **[クエリ]** – **クエリ**タブで **Inspect** ドロワーを開きます。 + **Panel JSON** – **JSON** タブで **Inspect** ドロワーを開きます。 + **[拡張機能]** – インシデント宣言など、インストールされたアプリケーションによって提供される他のアクションにアクセスします。このオプションは、パネルメニューに拡張機能を提供するアプリケーションプラグインがインストールされている場合にのみ表示されます。 + **[その他]** – 他のパネルアクションにアクセスします。 + **[Duplicate]** (複製) – パネルのコピーを作成します。複製されたパネルは、元のパネルとは別にデータに対してクエリを実行します。同じクエリ結果を使用する場合は、2 番目のパネルで `Dashboard` データソースを使用できます。 + **[Copy]** (コピー) – パネルをクリップボードにコピーします。 + **ライブラリパネルの作成** – 他のダッシュボードにインポートできるパネルを作成します。 + **[アラートの作成]** – **[アラート]** でアラートルール設定ページを開き、パネルクエリに基づいて [Grafana マネージドアラート](v10-alerts.md)を作成できます。 + **[凡例を非表示]** – パネル凡例を非表示にします。 + **[Get help]** (ヘルプを得る) – Grafana Labs テクニカルサポートにスナップショットまたはパネルデータを送信します。 + **[削除]** – ダッシュボードからパネルを削除します。 ## パネルエディタ このセクションでは、Grafana パネルエディタの領域について説明します。 + パネルヘッダー – ヘッダーセクションには、パネルが表示されるダッシュボードと、次のコントロールが一覧表示されます。 + **[破棄]** — ダッシュボードを最後に保存してから行ったパネルへの変更が破棄されます。 + **[保存]** - パネルに加えた変更を保存します。 + **[適用]** – 行った変更が適用され、パネルエディタが閉じてダッシュボードに戻ります。ダッシュボードを保存して、適用された変更を保持する必要があります。 + 視覚化プレビュー – 視覚化プレビューセクションには、次のオプションが含まれています。 + **[テーブルビュー]** – 視覚化をテーブルに変換して、データを表示します。テーブルビューはトラブルシューティングに役立ちます。このビューには未加工データのみが含まれます。データに適用した変換や、[テーブル](v10-panels-table.md)の視覚化で使用できる書式設定オプションは含まれません。 + **[塗りつぶし]** – 視覚化プレビューで、使用可能なスペースを塗りつぶします。サイドペインの幅またはボトムペインの高さを変更すると、視覚化が変更され、使用可能なスペースが塗りつぶされます。 + **[実寸]** — 視覚化プレビューが、ダッシュボードの実際のサイズで表示されます。十分なスペースがない場合、視覚化はアスペクト比が保持されたまま縮小されます。 + **[時間範囲コントロール]** – **[デフォルト]**は、ブラウザのローカルタイムゾーンまたはより高度な設定で選択されたタイムゾーンです。 + データセクション – データセクションには、クエリの入力、データの変換、アラートルールの作成 (該当する場合) を行うタブがあります。 + **[クエリ] タブ** – データソースを選択し、ここにクエリを入力します。詳細については、「[データのクエリと変換](v10-panels-query-xform.md)」を参照してください。ダッシュボードを最初に作成すると、データソースを選択するように求められます。このタブでデータソースまたはクエリを更新できます。 + **[変換 タブ]** – データ変換を適用します。詳細については、「[データのクエリと変換](v10-panels-query-xform.md)」を参照してください。 + **[アラート] タブ** – アラートルールを入力します。詳細については、「[Grafana バージョン 10 のアラート](v10-alerts.md)」を参照してください。 + パネル表示オプション – 表示オプションセクションには、データ視覚化のほぼすべての側面を設定するタブがあります。詳細は、選択した視覚化タイプによって異なります。 ## パネル検査ドロワー 検査ドロワーは、パネルの理解とトラブルシューティングに役立ちます。任意のパネルの未加工データの表示、データの CSV (comma-separated values: カンマ区切り) ファイルへのエクスポート、クエリリクエストの表示、JSON 形式のパネルとデータのエクスポートが可能です。 **注記** すべてのパネルタイプにタブがすべてあるわけではありません。例えば、ダッシュボードリストパネルには検査する未加工データがないため、[統計]、[データ]、[クエリ] タブは表示されません。 パネルインスペクターは、次のオプションで構成されます。 + パネル検査ドロワーは、右側にドロワーとして表示されます。右上隅の矢印を選択して、ドロワーペインを展開または縮小します。 + **[データ タブ]** – 変換が適用されたクエリによって返される未加工データを表示します。オーバーライドや値マッピングなどのフィールドオプションは、デフォルトでは適用されません。 + **[統計タブ]** – クエリにかかる時間および返される量を示します。 + **[JSON] タブ** – パネル JSON、パネルデータ JSON、およびデータフレーム構造 JSON を、表示およびコピーできます。これは Grafana のプロビジョニングまたは管理に役立ちます。 + **[クエリタブ]** – Grafana がデータソースへのクエリ実行時に送信されるサーバーへのリクエストを表示します。 + **[エラータブ]** – クエリによって返されたエラーを表示します。タブは、クエリがエラーを返す場合にのみ表示されます。 # パネル検査ビュー **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 パネル検査ビューは、パネルメニューから開くことができ、パネルの理解とトラブルシューティングに役立ちます。Amazon Managed Grafana パネルの未加工データの検査、データの CSV (comma-separated values: カンマ区切り) ファイルへのエクスポート、クエリリクエストの表示、JSON 形式のパネルとデータのエクスポートが可能です。 **注記** すべてのパネルタイプにタブがすべてあるわけではありません。例えば、ダッシュボードリストパネルには検査する未加工データがないため、[統計]、[データ]、[クエリ] タブは表示されません。 パネルインスペクターは、次のオプションで構成されます。 1. パネルインスペクターでは、ペインの上部に **[Inspect: ]** が表示されます。右上隅の矢印を選択して、ペインを展開または縮小します。 1. **[データ タブ]** – 変換が適用されたクエリによって返される未加工データを表示します。オーバーライドや値マッピングなどのフィールドオプションは、デフォルトでは適用されません。 1. **[統計タブ]** – クエリにかかる時間および返される量を示します。 1. **[JSON] タブ** – パネル JSON、パネルデータ JSON、およびデータフレーム構造 JSON を、表示およびコピーできます。これは Grafana のプロビジョニングまたは管理に役立ちます。 1. **クエリタブ** – Grafana がデータソースへのクエリ実行時に送信されるサーバーへのリクエストを表示します。 1. **[エラータブ]** – エラーを表示します。クエリがエラーを返す場合にのみ表示されます。 ## 未加工のクエリ結果のダウンロード Amazon Managed Grafana は、お使いのデータで構成される CSV ファイルを生成します。これには、そのデータに対する任意の変換も含まれます。パネルがフィールドオプションまたはフィールドオプションオーバーライドを適用する前後にデータを表示するように選択できます。 **未加工のクエリ結果をダウンロードするには** 1. ダウンロードするクエリデータを含むパネルを編集します。 1. クエリエディタで、**[Query Inspector]** を選択します。 1. **[Data]** (データ) を選択します。 パネルに複数のクエリがある、または複数のノードにクエリを実行する場合は、追加のオプションがあります。 + **[結果の選択]** – 表示する結果セットデータを選択します。 + **[データを変換する]** + **[(時間で結合]** – すべてのクエリの生データを一度に表示し、列ごとに結果セットを 1 つ表示します。列見出しを選択して、データ順序を変更します。 1. システムがフィールドオーバーライドを適用する前にデータを表示するには、**[フォーマットされたデータ]** トグルを選択します。 1. Excel 用にフォーマットされた CSV ファイルをダウンロードするには、**[Excel 用にダウンロード]** トグルをを選択します。 1. **[CSV ダウンロード]** を選択します。 ## クエリパフォーマンスの検査 **[統計]** タブには、クエリにかかる時間、送信したクエリの数、返された行数を示す統計が表示されます。この情報は、特に数値が予想外に高い場合や低い場合のクエリのトラブルシューティングに役立ちます。 **クエリのパフォーマンスを検査するには** 1. クエリを含むパネルを、検査するパフォーマンスで編集します。 1. クエリエディタで、**[Query Inspector]** を選択します。 1. **[Stats]** (統計) を選択します。 統計が読み取り専用形式で表示されます。 ## クエリリクエストとレスポンスの検査 予期しない結果を返すクエリ、または予想される結果を返さないクエリをトラブルシューティングする場合は、クエリリクエストとレスポンスデータを検査できます。 1. エクスポートするクエリを含むパネルを編集します。 1. クエリエディタで、**[Query Inspector]** を選択します。 1. **[更新]** を選択します。 パネルにはレスポンスデータが入力されます。 1. 必要に応じて調整を行い、クエリを再実行します。 1. クエリリクエストとレスポンスデータをダウンロードするには、**[Copy to clipboard]** (クリップボードにコピー) アイコンをクリックし、結果を別のアプリケーションに貼り付けます。 # データのクエリと変換 **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 Amazon Managed Grafana は、さまざまなタイプの[データソース](AMG-data-sources.md)をサポートしています。データソース*[クエリ]*は、Grafana が*変換*および視覚化できるデータを返します。各データソースは独自のクエリ言語を使用し、データソースプラグインはそれぞれクエリエディタと呼ばれるクエリ構築ユーザーインターフェイスを実装します。 **Topics** + [クエリについて](#v10-panels-query-xform-about) + [クエリタブを操作する](#v10-panels-query-xform-navigate) + [クエリの追加](#v10-panels-query-xform-add) + [クエリの管理](#v10-panels-query-xform-manage) + [クエリオプション](#v10-panels-query-xform-options) + [クエリ式の書き込み](v10-panels-query-xform-expressions.md) + [別のパネルとクエリ結果を共有する](v10-panels-query-share.md) + [[データを変換する]](v10-panels-xform.md) + [クエリのトラブルシューティング](v10-panels-query-troubleshoot.md) + [計算タイプ](v10-panels-calculation-types.md) ## クエリについて Grafana パネルは、クエリを介してデータソースと通信します。このクエリは、視覚化用のデータを取得します。クエリは、データソースで使用されるクエリ言語で記述された質問です。 パネルのデータソースオプションで、クエリの頻度とデータ収集の制限を設定できます。Grafana は、パネルごとに最大 26 個のクエリをサポートします。 各データソースのクエリ言語の詳細については、[「データソース」](AMG-data-sources.md)セクションを参照してください。 **クエリエディタ** 各データソースの*クエリエディタ*には、独自の機能を活用するクエリの作成に役立つカスタマイズされたユーザーインターフェイスが用意されています。 クエリ言語の違いにより、各データソースクエリエディタの外観と関数は異なります。データソースによっては、クエリエディタが自動補完機能、メトリクス名、変数の提案、ビジュアルクエリ構築インターフェイスを提供する場合があります。 クエリや構文に関する情報など、特定のデータソースの一意のクエリエディタ機能の詳細については、以下のデータソースドキュメントを参照してください。 + Amazon Managed Grafana に含まれるデータソースについては、[「組み込みデータソース」](AMG-data-sources-builtin.md)を参照してください。 + Grafana Enterprise に含まれるデータソースについては、「[Enterprise データソースに接続する](AMG-data-sources-enterprise.md)」を参照してください。 + [プラグインカタログによるプラグインの検索](grafana-plugins.md#plugin-catalog) 経由でインストールする他のデータソースプラグインの場合、ドキュメントはプラグインカタログのリスト内でリンクされます。 **クエリ構文** データソースは、異なるクエリ言語を使用してデータをリクエストします。特定のデータソースの一意のクエリ言語の詳細については、各ドキュメントを参照してください。 **[PostgreSQL の例]**: ``` SELECT hostname FROM host WHERE region IN($region) ``` **PromQL の例**: ``` query_result(max_over_time([${__range_s}s]) != ) ``` **[特別なデータソース]** Grafana には、**[Grafana]**、**[混合]**、および **[ダッシュボード]** の 3 つの特別なデータソースも含まれています。詳細については、「[データソースに接続する](AMG-data-sources.md)」を参照してください。 ## クエリタブを操作する パネルの **[クエリ]** タブは、次の要素で構成されます。 + **[データソースセレクタ]** – クエリが実行されるデータソースを選択します。 + **[クエリオプション]** — 最大データ取得パラメータとクエリ実行時間間隔を設定します。 + **[クエリインスペクターボタン]** — クエリインスペクターパネルを開き、クエリを表示および最適化できます。 + **[クエリエディタリスト]** – 作成したクエリを一覧表示します。 + **[式]** – 式ビルダーを使用してアラート式を作成します。式の詳細については、「[クエリ式の書き込み](v10-panels-query-xform-expressions.md)」を参照してください。 ## クエリの追加 クエリは、Grafana がダッシュボードパネルで視覚化するデータを返します。パネルを作成すると、Grafana は自動的にデフォルトのデータソースを選択します。 **クエリを追加するには** 1. クエリを追加するパネルを編集します。 1. **[クエリ]** タブを選択します。 1. **[データソース]** ドロップダウンメニューを選択し、データソースを選択します。 1. **[クエリオプション]** を選択して、必要なデータポイントの最大数を設定します。クエリオプションの詳細については、「[クエリオプション](#v10-panels-query-xform-options)」を参照してください。 1. クエリエディタを使用してクエリを書き込みます。 1. **[適用]** を選択します。 Grafana はデータソースにクエリを実行し、データを視覚化します。 ## クエリの管理 Grafana は、クエリを折りたたみ可能なクエリ行に整理します。各クエリ行にはクエリエディタが含まれ、文字 (A、B、C など) で識別されます。 クエリを管理するには、クエリのコピー、クエリの非表示、クエリの削除、クエリの順序変更、クエリエディタのヘルプの切り替えを行うことができます。 ## クエリオプション データソースセレクタの横にある **[クエリオプション]** を選択すると、選択したデータソースの設定が表示されます。ここで行った変更は、このパネルで行われたクエリにのみ影響します。 Grafana は、ダークグレーテキストで表示されるデフォルトを設定します。変更はホワイトテキストで表示されます。フィールドをデフォルト設定に戻すには、フィールドからホワイトテキストを削除します。 パネルデータソースのクエリオプションには以下が含まれます。 + **[最大データポイント数]** – データソースがサポートしている場合、返される各系列の最大データポイント数を設定します。クエリが最大データポイント設定よりも多くのデータポイントを返す場合、データソースは、平均、最大、または別の関数でデータポイントを集約することで、返されるポイント数を減らします。 ポイントの数を制限して、クエリのパフォーマンスを向上させたり、視覚化された行を平滑にしたりできます。デフォルト値はグラフの幅 (またはピクセル数) です。グラフパネルに表示されるスペースと同じ数のデータポイントしか視覚化できないためです。 ストリーミングデータでは、Grafana はローリングバッファの最大データポイント値を使用します。ストリーミングはデータの継続的なフローであり、バッファリングはストリームをチャンクに分割します。 + **[最小間隔]** – 自動計算された間隔の最小制限を設定します。これは通常、最小スクレイプ間隔です。データポイントを 15 秒ごとに保存する場合、それよりも間隔を短くしてもメリットはありません。また、スクレイプ間隔よりも低い最小値に設定して、粗く適切に機能するクエリを取得することもできます。 + **[間隔]** – データポイントを時間別に集計またはグループ化するときに使用できる時間範囲を設定します。 Grafana は、テンプレートクエリで変数として使用できる適切な間隔を自動的に計算します。変数は、秒 (`$__interval`) またはミリ秒 (`$__interval_ms`) で測定されます。 間隔は通常、合計や平均などの集計関数で使用されます。例えば、これは間隔変数 `rate(http_requests_total[$__interval])` を使用する Prometheus クエリです。 この自動間隔は、グラフの幅に基づいて計算されます。ユーザーがグラフを縮小すると、間隔が大きくなり、より粗視化された集計になります。同様に、ユーザーが拡大すると、間隔が短くなり、より高精細な集計になります。 詳細については、「[グローバル変数](v10-dash-variable-add.md#v10-dash-variable-add-global)」を参照してください。 + **[相対時間]** – 個々のパネルの相対時間範囲をオーバーライドします。これにより、パネルは、ダッシュボードの右上隅にあるダッシュボードタイムピッカーで選択されている時間とは異なります。これを使用して、同じダッシュボードに異なる期間または日数のメトリクスを表示できます。 **注記** ダッシュボードの時間範囲が絶対時間である場合、パネルの時間オーバーライドは効果がありません。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/grafana/latest/userguide/v10-panels-query-xform.html) + **[タイムシフト]** – タイムピッカーに対して開始と終了をシフトすることで、個々のパネルの時間範囲をオーバーライドします。例えば、パネルの時間範囲をダッシュボードのタイムピッカーより 2 時間早くシフトできます。 **注記** ダッシュボードの時間範囲が絶対時間である場合、パネルの時間オーバーライドは効果がありません。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/grafana/latest/userguide/v10-panels-query-xform.html) + **[キャッシュタイムアウト]** – *(データソースで使用可能な場合のみ表示)* 時系列ストアにクエリキャッシュがある場合、デフォルトのキャッシュタイムアウトをオーバーライドします。この値を秒単位で数値として指定します。 # クエリ式の書き込み **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 サーバー側の式を使用すると、演算やその他のオペレーションでクエリから返されるデータを操作できます。式は新しいデータを作成し、データソースから返されるデータを操作しません。 ## 式について サーバー側の式を使用すると、演算やその他のオペレーションでクエリから返されるデータを操作できます。式は新しいデータを作成し、式のデータを許容できる入力にするためにマイナーなデータ再構築を行う以外は、データソースから返されるデータを操作しません。 **式の使用** 式は、[Grafana アラート](v10-alerts.md)で最も一般的に使用されます。処理はサーバー側で行われるため、式はブラウザセッションなしで動作できます。ただし、式はバックエンドデータソースや視覚化でも使用できます。 **注記** 式は、レガシーダッシュボードアラートでは機能しません。 式は、異なるデータソースからのクエリを組み合わせて有効にするか、データソースで使用できない演算を提供することで、データソースを補強することを目的としています。 **注記** 可能であれば、データソース内でデータ処理を行う必要があります。ストレージから Grafana サーバーにデータをコピーして処理することは非効率であるため、式は軽量データ処理を対象としています。 式は、時系列または数値データを返すデータソースクエリで機能します。また、[多次元データ](getting-started-grafanaui.md#time-series-dimensions)でも動作します。例えば、複数の系列を返すクエリでは、各系列がラベルまたはタグで識別されます。 個々の式は 1 つ以上のクエリまたはその他の式を入力として受け取り、結果にデータを追加します。個々の式またはクエリは、RefID と呼ばれる名前付き識別子 (例: デフォルト文字 `A` または `B`) である変数で表されます。 個々の式または別の式にあるデータソースクエリの出力を参照するには、この識別子を変数として使用します。 **式のタイプ** 式は 2 種類のデータで動作します。 + 時系列のコレクション。 + 数値のコレクション (各数値は項目)。 各コレクションは、単一のデータソースクエリまたは式から返され、RefID で表されます。各コレクションはセットであり、セット内の各項目は、[ラベル](getting-started-grafanaui.md#labels)またはキーと値のペアとして保存されるディメンションによって一意に識別されます。 **データソースクエリ** サーバー側の式は、バックエンドデータソースのデータソースクエリのみをサポートします。データは一般に、時系列データにラベル付けされているものと見なされます。 データソースクエリは、式とともに使用されると、式エンジンによって実行されます。これを行うと、データはデータフレームごとに 1 つの時系列または 1 つの数値に再構成されます。例えば、テーブルビューの 1 つのフレームで複数の系列を返すデータソースを使用する場合、式で実行したときに異なるように見えることがあります。 現在、データフレームを使用する場合にサポートされる時系列以外の形式 (数値) は、時間、文字列の列、1 つの数値列のないデータフレームを返すテーブルレスポンスのみです。 次の例のテーブルは、式で動作する数値を生成します。文字列の列はラベルになり、数値列は対応する値になります。例えば、`{"Loc": "MIA", "Host": "A"}` の値は 1 です。 | Loc | ホスト | Avg\$1CPU | | --- | --- | --- | | MIA | A | 1 | | NYC | B | 2 | **オペレーション** 式には math、reduce、リサンプリング演算を使用できます。 **数値演算** Math は、時系列または数値データに関する自由形式の数式です。Math 演算子では、数値と時系列を入力として受け取り、異なる数値と時系列に変更します。 他のクエリまたは式からのデータは、`$A` などのドル記号のプレフィックスが付いた RefID で参照されます。変数の名前にスペースがある場合は、`${my variable}` のような中括弧構文を使用できます。 数値定数は、10 進数 (`2.24`)、8 進数 (`072` のような先頭がゼロ)、または 16 進数 (`0x2A` のような先頭が 0x) にすることができます。指数と記号もサポートされています (例: `-0.8e-2`）。 **演算子** 算術演算子 (`+`、二項および単項 `-`、`*`、`/`、`%`、指数 `**`)、リレーショナル演算子 (`<`、`>`、`==`、`!=`、`>=`、`<=`)、論理演算子 (`&&`、`||`、および単項 `!`) がサポートされています。 データに対する演算処理は、数値データか時系列データかによって異なります。 `$A + $B` や `$A || $B` などの二項演算では、データのタイプに応じて、演算子は次の方法で適用されます。 + `$A` と `$B` の両方が数値の場合、2 つの数値の間で演算が実行されます。 + 1 つの変数が数値で、もう 1 つの変数が時系列の場合、時系列の各ポイントの値と数値との間の演算が実行されます。 + `$A` と `$B` の両方が時系列データである場合、2 つの系列の各値間の演算は、`$A` と `$B` の両方に存在するタイムスタンプごとに実行されます。`Resample` 演算を使用してタイムスタンプを並べることができます。 まとめ + Number number = 数値 + Number series = 系列 + Series series = 系列 式は 1 つの変数で表される複数の系列または数値で動作するため、二項演算は 2 つの変数間の統合 (結合) も実行します。これは、個々の系列または数値に関連付けられた識別ラベルに基づいて行われます。 したがって、`$A` にある `{host=web01}` のようなラベルを持つ数値と、同じラベルを持つ `$B` に別の数値がある場合、各変数内のこれら 2 つの項目間で演算が実行され、結果は同じラベルを共有します。この統合の動作のルールは次のとおりです。 + ラベルのない項目は、すべてに結合されます。 + `$A` と `$B` の両方に 1 つの項目 (1 つの系列、または 1 つの数値) しか含まれていない場合、それらは結合されます。 + ラベルが完全に一致する場合、それらは結合されます。 + ラベルが他のサブセットである場合、例えば、`$A` の項目には `{host=A,dc=MIA}` ラベルが付けられ、`$B` の項目には `{host=A}` ラベルが付けられると結合されます。 + 項目ごとに異なるタグキーがある `$A` などの変数内では、結合動作は不定です。 リレーショナル演算子と論理演算子は、偽の場合は 0、真の場合は 1 を返します。 **数値演算関数** ほとんどの関数は独自の式の演算にありますが、数値演算関数には、数学演算子や数学記号に似た関数がいくつかあります。関数が数値または系列のいずれかを取ることができる場合、引数と同じタイプが返されます。系列の場合、系列内の各ポイントの値に対して演算が実行されます。 *abs* abs は、引数の絶対値を返します。これは、数値または系列です。例えば、`abs(-1)`、`abs($A)` などです。 *is\$1inf* is\$1inf は数値または系列を取得し、`Inf` 値 (負または正) の `1` と他の値の `0` を返します。例えば、`is_inf($A)` などです。 **注記** 例えば、負の無限大を具体的にチェックする必要がある場合は、`$A == infn()` のような比較を行うことができます。 *is\$1nan* is\$1nan は数値または系列を取得し、`NaN` 値の `1` と他の値の `0` を返します。例えば、`is_nan($A)` などです。`NaN` は `NaN` と等しくないため、このチェックにはこの関数が必要です。 *[is\$1null]* is\$1null は数値または系列を取得し、`null` 値の `1` と他の値の `0` を返します。例えば、`is_null($A)` などです。 *is\$1number* is\$1number は数値または系列を取得し、すべての実数値の `1` と他の値 (`null`、`Inf+`、`Inf-`、および `NaN`) の `0` を返します。例えば、`is_number($A)` などです。 *log* Log は、引数の自然対数を返します。これは、数値または系列です。値が 0 未満の場合、`NaN` が返されます。例えば、`log(-1)`、`log($A)` などです。 *[inf、infn、nan、null]* inf、infn、nan、null 関数はすべて、名前の単一の値を返します。これらは主にテスト用です。例えば、`null()` などです。 *round* Round は、丸められた整数値を返します。例えば、`round(3.123)`、`round($A)` です。 *ceil* Ceil は、数値を最も近い整数値に切り上げます。例えば、`ceil(3.123)` は `4` を返します。 *floor* Floor は、数値を最も近い整数値に切り下げます。例えば、`floor(3.123` は `3` を返します。 **[削減]** Reduce は、クエリまたは式から返される 1 つ以上の時系列を取得し、各系列を 1 つの数値に変換します。時系列のラベルは、それぞれ出力される削減された数値のラベルとして保持されます。 *[フィールド]* + **[関数]** – 使用する削減関数 + **[入力]** – リサンプリングする変数 (refID (`A` など)) + **[モード]** – 系列に数値以外の値が含まれている場合、削減関数の制御動作を許可します (null、NaN 、\$1-Inf) **削減関数** *Count* Count は、各系列内のポイント数を返します。 *Mean* Mean は、各系列のすべての値の合計を、その系列のポイント数で割った値を返します。`strict` モードでは、系列内の値が null または nan の場合、または系列が空の場合、NaN が返されます。 *[最小 と 最大]* 最小 と 最大は、系列内の最小値または最大値をそれぞれ返します。`strict` モードでは、系列内の値が null または nan の場合、または系列が空の場合、NaN が返されます。 *Sum* Sum は、系列のすべての値の合計を返します。系列の長さがゼロの場合、合計は 0 になります。`strict` モードでは、系列内の値に NaN または Null がある場合、NaN が返されます。 *Last* Last は、系列内の最後の数値を返します。系列に値がない場合は、NaN を返します。 **制限モード** *Strict* Strict モードでは、入力系列はそのまま処理されます。系列内の値が数値以外の場合 (null、NaN、または \$1-Inf)、NaN が返されます。 *Drop Non-Numeric* このモードでは、入力系列内のすべての非数値 (null、NaN、または \$1-Inf) は、制限関数を実行する前に除外されます。 *Replace Non-Numeric* このモードでは、数値以外の値はすべて事前定義された値に置き換えられます。 **[リサンプリング]** リサンプリングでは、各時系列のタイムスタンプが一貫した時間間隔になるように変更されます。主なユースケースは、同じタイムスタンプを共有しない時系列をリサンプリングして、それらの間で演算を実行できるようにすることです。これは、2 つの系列をそれぞれリサンプリングし、リサンプリングされた変数を参照する Math 演算で行うことができます。 *[フィールド]* + **[入力]** – リサンプリングする時系列データの変数 (refID (`A` など)) + **[リサンプリング]**先 — リサンプリング先の期間。例: `10s`。単位は、`s` 秒、`m` 分、`h` 時間、`d` 日、`w` 週、`y` 年です。 + **[ダウンサンプリング]** – ウィンドウサンプルごとに複数のデータポイントがある場合に使用する制限関数。動作の詳細については、「制限関数」を参照してください。 + **[アップサンプリング]** – データポイントがないウィンドウサンプルを埋めるために使用するメソッド。 + **pad** で最後の既知の値に置換 + **backfill** で次の既知の値に置換 + **fillna** で空のサンプルウィンドウを NaN に置換 ## 式の書き込み データソースがサポートしている場合、Grafana は **[式]** ボタンを表示し、クエリエディタリストに既存の式を表示します。 **式を記述するには** 1. パネルを開きます。 1. クエリの下で、**[式]** を選択します。 1. **[演算]** フィールドで、書き込む式のタイプを選択します。 1. 式を書き込みます。 1. **[適用]** を選択します。 ## 特殊なケース クエリされたデータソースが系列や数値を返さない場合、式エンジンは `NoData` を返します。例えば、式によってマージされた 2 つのデータソースクエリがリクエストに含まれている場合、`NoData` が少なくとも 1 つのデータソースクエリによって返された場合、クエリ全体で返される結果は `NoData` になります。Grafana アラートが `NoData` 結果を処理する方法の詳細については、「[Grafana マネージドアラートルールを設定する](v10-alerting-configure-grafanamanaged.md)」を参照してください。 複数のクエリで式を使用する場合、式エンジンはすべてのクエリが同一のタイムスタンプを返す必要があります。例えば、演算を使用して、それぞれが `SELECT NOW() AS "time"` を使用する複数の SQL クエリの結果を組み合わせる場合、式はすべてのクエリが `NOW()` を同一のタイムスタンプとして評価する場合にのみ機能します。これは必ずしも発生するわけではありません。これを解決するには、`NOW()` を `SELECT 1 AS "time"` などの任意の時刻、またはその他の有効な UNIX タイムスタンプに置き換えることができます。 # 別のパネルとクエリ結果を共有する **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 Grafana では、ダッシュボード内にある他の任意のパネルに対して、1 つのパネルからのクエリ結果を使用できます。パネル間でクエリ結果を共有すると、データソースに対して実行されるクエリの数が減少し、ダッシュボードのパフォーマンスが向上します。 *ダッシュボード*のデータソースを使用すると、結果を共有するクエリを含むダッシュボード内のパネルを選択できます。パネルごとに個別のクエリを送信する代わりに、Grafana は 1 つのクエリを送信し、他のパネルはクエリ結果を使用して視覚化を構築します。 この戦略は、例えば、同じデータを視覚化する複数のパネルがある場合に実行されるクエリの数を大幅に減らすことができます。 **クエリ結果を共有するには** 1. [ダッシュボードを作成](v10-dash-creating.md)します。 1. タイトルを「`Source panel`」に変更します。このパネルを他のパネルのソースとして使用します。 1. 共有するクエリを (複数) 定義します。 利用可能なデータソースがない場合は、**Grafana** データソースを使用します。このデータソースは、テストに使用できるランダムな時系列を返します。 1. 2 番目のパネルを追加し、クエリエディタで **[ダッシュボード]** データソースを選択します。 1. **[パネルリストから結果を使用する]** で、最初に作成したパネルを選択します。 ソースパネルで定義されたすべてのクエリが新しいパネルで使用できるようになりました。ソースパネルで行われたクエリは、複数のパネルと共有できます。 任意のクエリをクリックして、そのクエリが定義されたパネルに移動できます。 # [データを変換する] **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 変換は、システムが視覚化を適用する前に、クエリによって返されるデータを操作できる強力な方法です。変換を使用すると、次のことができます。 + フィールド名の変更 + 時系列データの結合 + クエリ間で数学演算の実行 + ある変換の出力を別の変換への入力として使用 同じデータセットの複数のビューに依存するユーザーにとって、変換は多数のダッシュボードを作成および維持する効率的な方法を提供します。 また、ある変換の出力を別の変換への入力として使用して、パフォーマンスを向上させることもできます。 **注記** システムが変換されたデータをグラフ化できない場合があります。その場合は、視覚化の上にある **[テーブルビュー]** のトグルをクリックして、データのテーブルビューに切り替えます。これは、変換の最終結果を理解するのに役立ちます。 ## 変換タイプ Grafana には、データを変換するさまざまな方法があります。変換関数の完全なリストを以下に示します。 ## 変換の順序 複数の変換がある場合、Grafana はリスト順で変換を適用します。各変換では、処理中のパイプラインにある次の変換に渡される新しい結果セットが作成されます。 Grafana が変換を適用する順序は、結果に直接影響します。例えば、縮小変換を使用して 1 つの列のすべての結果を 1 つの値に集約する場合、変換はその 1 つの値にのみ適用できます。 ## 変換関数をデータに追加する 次の手順は、データに変換を追加する方法を示しています。このドキュメントには、変換のタイプごとの手順は含まれていません。 **パネルに変換を追加するには** 1. 1 つ以上の変換を追加するパネルに移動します。 1. パネルのいずれかの部分にカーソルを合わせると、右上隅にアクションメニューが表示されます。 1. アクションメニューで、**[編集]** を選択します。 1. **[変換]** タブを選択します。 1. 変換を選択します。変換オプションを設定する変換行が表示されます。 1. **[変換ルールの追加]** を選択すると、別の変換ルールを追加できます。この変換は、前の変換が返した結果セットに作用します。 ## 変換をデバッグする 変換の入力と出力の結果セットを表示するには、変換行の右側にあるデバッグ (バグ) アイコンを選択します。これにより、入力データと変換の結果が出力として表示されます。 入出力の結果セットにより、変換のデバッグが可能になります。 ## 変換を無効にする 変換行の右上にある表示 (目) アイコンを選択すると、変換を無効化または非表示にできます。これにより、その特定の変換に適用されたアクションが無効になり、複数の変換を次々に変更するときに問題を特定するのに役立ちます。 ## 変換をフィルタリングする 変換で複数のクエリを使用している場合、これらをフィルタリングし、選択した変換を 1 つのクエリにのみ適用できます。これを行うには、変換行の右上にあるフィルターアイコンを選択します。これにより、パネルで使用されるクエリのリストを含むドロップダウンが開きます。ここから、変換するクエリを選択できます。 (例を含む) 注釈でフィルタリングして、変換を適用することもできます。これを行うと、フィールドのリストが変更され、注釈または例のツールチップに反映されます。 フィルターアイコンは、パネルに複数のクエリまたはデータソース (パネルまたは注釈データ) がある場合に常に表示されますが、クエリの出力をマージするための以前の変換が適用されている場合には機能しない場合があります。これは、1 つの変換が前の変換の出力を取得するためです。 ## 変換を削除する 不要な変換を削除することをお勧めします。変換を削除すると、視覚化からデータが削除されます。 前提条件: 変換に依存するすべてのダッシュボードを特定し、影響を受けるダッシュボードのユーザーに通知します。 **変換を削除するには** 1. パネルを開いて編集します。 1. **[変換]** タブを選択します。 1. 削除する変換の横にあるごみ箱アイコンを選択します。 # 変換関数 **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 データに関する次の変換を実行できます。 ## 計算からのフィールドの追加 この変換を使用して、他の 2 つのフィールドから計算した新しいフィールドを追加します。各変換では 1 つの新しいフィールドを追加できます。 + **[モード]** – 以下のモードを選択します。 + **[行を減らす]** – 選択したフィールドの各行に、選択済みの計算を個別に適用します。 + **[二項演算]** – 選択した 2 つのフィールドから 1 行の値に基本的な二項演算 (合計や乗算など) を適用します。 + **[単項演算]** – 選択したフィールドの 1 行の値に基本的な単項演算を適用します。使用できるオプションは、以下のとおりです。 + **[絶対値 (abs)]** － 指定された式の絶対値を返します。これは、ゼロからの距離を正の数として表します。 + **[Natural exponential (exp)]** (自然指数) - 特定の式の冪 *e* を返します。 + **[Natural logarithm (ln)]** (自然対数) － 指定された式の自然対数を返します。 + **[Floor (floor)]** (床関数) – 特定の式以下の最大整数を返します。 + **[Ceiling (ceil)]** (天井関数) - 指定された式以上の最小整数を返します。 + **[累積関数]** – 現在の行とそれ以前のすべての行に関数を適用します。 + **[Total]** – 現在の行までの累積合計を計算します。 + **[Mean]** – 現在の行までの平均を計算します。 + **[ウィンドウ関数]** – ウィンドウ関数を適用します。ウィンドウは、*[trailing]* (末尾) または *[centered]* (中央) のいずれかになります。末尾のウィンドウでは、現在の行がウィンドウの最後の行になります。中央のウィンドウでは、ウィンドウは現在の行を中心とします。均等なウィンドウサイズの場合、ウィンドウは現在の行と前の行の中心になります。 + **[Mean]** - 移動平均または実行平均を計算します。 + **** – 移動標準偏差を計算します。 + **[Variance]** – 移動分散を計算します。 + **[行インデックス]** – 行インデックスを含むフィールドを挿入します。 + **[Field name]** – 新しいフィールドの計算に使用する、フィールドの名前を選択します。 + **[計算]** – **[掃き出し法]** を選択すると、**[計算]** フィールドが表示されます。フィールドを選択すると、新しいフィールドの作成に使用できる計算の選択肢が一覧で表示されます。使用可能な計算の詳細については、「[計算タイプ](v10-panels-calculation-types.md)」を参照してください。 + **[演算]** – **[二項演算]** または **[単項演算]** モードを選択すると、**[演算]** フィールドが表示されます。これらのフィールドを使用すると、2 つの選択したフィールドから 1 行の値に対して基本的な数学演算を実行できます。二項演算に数値を使用することもできます。 + **[As percentile]** – **[行インデックス]** モードを選択すると、**パーセンタイルとして**スイッチが表示されます。このスイッチを使用すると、行インデックスを行の合計数に対する割合で変換できます。 + **[エイリアス]** – (オプション) 新しいフィールドの名前を入力します。このフィールドを空白のままにすると、計算に一致するようにフィールドの名前が付けられます。 + **[すべてのフィールドを置き換え]** – (オプション) 他のすべてのフィールドを非表示にし、計算したフィールドのみを視覚化に表示する場合は、このオプションを選択します。 **注記** **[累積関数]**と**[ウィンドウ関数]**は、パブリックプレビューでは最新です。Grafana Labs ではサポートが限られており、この機能が一般公開される前に重要な変更が発生する可能性があります。 ## 連結フィールド **[連結フィールド]** この変換を使用して、全フレームの全フィールドを 1 つの結果に結合します。 例えば、温度とアップタイムデータ (クエリ A) と空気品質インデックスとエラー情報 (クエリ b) を取得する個別のクエリがある場合、連結変換を適用すると、すべての関連情報が 1 つのビューに統合されたデータフレームが生成されます。 次の 2 つについて考えてみましょう。 *クエリ A* | 温度 | アップタイム | | --- | --- | | 15.4 | 1230233 | *クエリ B* | AQI | エラー | | --- | --- | | 3.2 | 5 | フィールドを連結すると、データフレームは次のようになります。 | 温度 | アップタイム | AQI | エラー | | --- | --- | --- | --- | | 15.4 | 1230233 | 3.2 | 5 | この変換により、さまざまなソースからのデータをマージするプロセスが簡素化され、分析と視覚化の包括的なビューが提供されます。 ## クエリ結果から設定 **[クエリ結果から設定]** この変換を使用して、1 つのクエリを選択し、**[最小]** 、**[最大]** 、**[単位]**、**[しきい値]**などの標準オプションを抽出し、他のクエリ結果に適用します。これにより、特定のクエリによって返されるデータに基づいて、動的な視覚化設定が可能になります。 **オプション** + **[Config query]** (設定クエリ) – 設定として使用するデータを返すクエリを選択します。 + **[適用先]** – 設定を適用するフィールドまたは系列を選択します。 + **[オプションに適用]** – フィールドタイプを指定するか、**[適用先]** の選択に応じてフィールド名の正規表現を使用します。 **フィールドマッピングテーブル** 設定オプションの下に、フィールドマッピングテーブルがあります。このテーブルには、設定クエリによって返されるデータに含まれるすべてのフィールドと、**[用途]** および **[選択]** オプションが一覧表示されます。設定プロパティへのマッピングフィールドを制御でき、複数の行に対して選択する値を選べます。 次の例は、入力クエリとフィールド設定として使用されるクエリを示しています。 *入力クエリ* | Time | 値 | | --- | --- | | 1626178119127 | 10 | | 1626178119129 | 30 | *設定クエリ* | Time | 値 | | --- | --- | | 1626178119127 | 100 | | 1626178119129 | 100 | *出力クエリ (入力と同じですが、値フィールドに 設定が追加されました)* | Time | 値 (設定: Max=100) | | --- | --- | | 1626178119127 | 10 | | 1626178119129 | 30 | 各フィールドで最大設定オプションが設定されるようになりました。**[最小値]**、**[最大値]**、**[単位]**、**[しきい値]** などのオプションは、フィールド設定の一部です。設定すると、パネルエディタのオプションペインで手動で設定されたオプションではなく、視覚化によって使用されます。 **[値のマッピング]** クエリ結果を値のマッピングに変換することもできます。このオプションでは、設定クエリ結果のすべての行で 1 つの値のマッピング行を定義します。次の例を参照してください。 *設定クエリ結果* | 値 | テキスト | 色 | | --- | --- | --- | | L | 低 | 青 | | M | 中 | 緑色 | | H | 高 | 赤 | *フィールドマッピングで、以下を指定します。* | フィールド | Use as | Select | | --- | --- | --- | | 値 | 値マッピング / Value | [すべての値] | | テキスト | 値マッピング / Text | [すべての値] | | 色 | 値マッピング / Color | [すべての値] | Grafana はクエリ結果から値マッピングを構築し、実際のデータクエリ結果に適用します。設定クエリの結果に従って、値がマッピングされ、色付けされているはずです。 ## フィールドタイプの変換 この変換を使用して、指定されたフィールドのフィールドタイプを変更します。 この変換には、次のオプションがあります。 + **[Field]** – 使用可能なフィールドから選択します。 + **[as]** – 変換するフィールドタイプを選択します。 + **[Numeric]** – 値の数値の作成を試みます。 + **[String]** – 値の文字列を作成します。 + **[時間]** – 値を時間として解析しようとします。 + DateFormat を `yyyy-mm-dd` や `DD MM YYYY hh:mm:ss` などの文字列の入力として指定するオプションを表示します。 + **[Boolean]** – 値はブール値になります。 + **[Enum]** – 値は列挙型になります。 + 列挙を管理するテーブルを表示します。 + **[Other]** – 値を json として解析しようとします。 例えば、時間フィールドを **[時間]** として、日付形式を `YYYY` として選択することで変更できる次のクエリを考えてみましょう。 | Time | Mark | 値 | | --- | --- | --- | | 2017-07-01 | above | 25 | | 2018-08-02 | below | 22 | | 2019-09-02 | below | 29 | | 2020-10-04 | above | 22 | 結果 | Time | Mark | 値 | | --- | --- | --- | | 2017-01-01 00:00:00 | above | 25 | | 2018-01-01 00:00:00 | below | 22 | | 2019-01-01 00:00:00 | below | 29 | | 2020-01-01 00:00:00 | above | 22 | この変換により、データタイプを柔軟に適応させ、視覚化の互換性と一貫性を確保できます。 ## Extract Fields (フィールドの抽出) この変換を使用して、データソースを選択し、さまざまな形式でそこからコンテンツを抽出します。この変換には次のフィールドがあります。 + **[ソース]** – データソースのフィールドを選択します。 + **[形式]** – 次のいずれかを選択します。 + **[JSON]** – ソースから JSON コンテンツを解析します。 + **[キーと値のペア]** – ソースからの形式 `a=b` または `c:d` にあるコンテンツを解析します。 + **[自動]** – フィールドを自動的に検出します。 + **[すべてのフィールドを置き換え]** – (オプション) 他のすべてのフィールドを非表示にし、計算したフィールドのみを視覚化に表示する場合は、このオプションを選択します。 + **[時間保持]** - (オプション) **[すべてのフィールドを置き換え]** が真の場合にのみ使用できます。出力の時間フィールドを保持します。 以下のデータセットを考えてみましょう。 **データセットの例** | Timestamp | json\$1data | | --- | --- | | 1636678740000000000 | \$1"value": 1\$1 | | 1636678680000000000 | \$1"value": 5\$1 | | 1636678620000000000 | \$1"value": 12\$1 | この設定を使用して、[時系列パネル](v10-panels-time-series.md)で使用されるデータを準備できます。 + Source: json\$1data + 形式: JSON + Field: value + Alias: my\$1value + すべてのフィールドを置き換え: 真 + 時間保持: 真 これにより、次の出力が生成されます。 **[変換されたデータ]** | Timestamp | my\$1value | | --- | --- | | 1636678740000000000 | 1 | | 1636678680000000000 | 5 | | 1636678620000000000 | 12 | この変換では、さまざまな方法でデータを抽出、フォーマットできます。特定のデータニーズに基づいて抽出形式をカスタマイズできます。 ## リソースからフィールドを検索 この変換を使用して、外部ソースから追加のフィールドを検索してフィールド値を充実させます。 この変換には次のフィールドがあります。 + **[Field]** (フィールド) – データセットからテキストフィールドを選択します。 + **[ルックアップ]** - **[Countries]** (国)、**[USA States]** (米国の州)、および **[Airports]** (空港) から選択します。 **注記** この変換は空間データのみをサポートします。 例えば、以下のデータがある場合を考えてみましょう。 **データセットの例** | ロケーション | 値 | | --- | --- | | AL | 0 | | AK | 10 | | Arizona | 5 | | Arkansas | 1 | | Somewhere | 5 | この設定では、次のようになります。 + Field: location + Lookup: USA States この場合、次の出力が返されます。 **[変換されたデータ]** | ロケーション | ID | 名前 | Lng | Lat | 値 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | AL | AL | Alabama | -80.891064 | 12.448457 | 0 | | AK | AK | Arkansas | -100.891064 | 24.448457 | 10 | | Arizona | | | | | 5 | | Arkansas | | | | | 1 | | Somewhere | | | | | 5 | この変換により、外部ソースから追加情報を取得してデータを拡張し、分析と視覚化のためのより包括的なデータセットを提供できます。 ## クエリ refId によるデータのフィルタリング この変換を使用して、複数のクエリがあるパネル内の 1 つ以上のクエリを非表示にします。 Grafana では、クエリ識別文字がダークグレーテキストで表示されます。フィルタリングを切り替えるには、クエリ識別子を選択します。クエリ文字が白い場合、結果が表示されます。クエリ文字が暗い場合、結果は非表示です。 **注記** この変換は Graphite では使用できません。このデータソースは、返されたデータとクエリの相関関係をサポートしていないためです。 ## 値によるデータのフィルタリング この変換を使用して、視覚化内で直接データポイントを選択的にフィルタリングします。この変換では、選択したフィールドに適用された 1 つ以上の条件に基づいて、データを含める、または除外するためのオプションを提供します。 この変換は、データソースが値によってネイティブにフィルタリングしない場合に非常に便利です。共有クエリを使用している場合、これを使用して値を絞り込んで表示することもできます。 すべてのフィールドで使用できる条件は次のとおりです。 + **[Regex]** – 正規表現を照合します。 + **[Is Null]** – 値が null の場合に照合。 + ** [Is Not Null]** – 値が null でない場合に照合します。 + **Equal** – 値が指定値と等しい場合に照合します。 + **Different** – 値が指定された値と異なる場合に照合します。 数値フィールドで使用可能なその他の条件は次のとおりです。 + **Greater** – 値が指定値より大きい場合に照合します。 + **Lower** – 値が指定値よりも小さい場合に照合します。 + **Greater or equal** – 値が指定値以上の場合に照合します。 + **Lower or equal** – 値が指定値以下の場合に照合します。 + **Range** – 指定された最小値と最大値 (最小値と最大値を含む) 間の範囲を照合します。 以下のデータセットを考えてみましょう。 | Time | 温度 | 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 10:32:24 | 31 | 95 | | 2020-07-07 10:31:22 | 20 | 85 | | 2020-07-07 09:30:57 | 19 | 101 | 温度が 30°C 未満のデータポイントを **[含める]** にすると、設定は次のようになります。 + フィルタータイプ: [含める] + Condition:「温度」が [Lower Than] (未満)、「30」と一致する行 30°C 未満の温度のみが含まれる場合、次の結果が得られます。 **[変換されたデータ]** | Time | 温度 | 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 | 複数の条件をフィルターに追加できます。例えば、高度が 100 を超える場合にのみデータを含めることができます。これを行うには、次の設定にその条件を追加します。 + フィルタータイプ: 条件に [すべて一致] する [含める] 行 + Condition 1:「温度」が [Lower Than] (未満)、「30」と一致する行 + Condition 2:「高度」が [Greater] (超え)、「100」と一致する行 複数の条件がある場合、条件に**すべて一致**、または追加した条件の**いずれかに一致**する行にアクション (包含/除外) を適用するかを選択できます。 上記の例では、温度が 30°C 未満*かつ*高度が 100 を超える行を含めるため、**[すべて一致]** を選択しました。温度が 30°C 未満*または*高度が 100 を超える行を含める場合は、**[任意の一致]** を選択します。これには、元のデータの最初の行が含まれます。元のデータの温度は 32°C (最初の条件と一致しない) ですが、高度は 101 (2 番目の条件と一致する) であるため、含まれます。 無効または不完全な設定条件は無視されます。 この汎用的なデータフィルタリング変換により、特定の条件に基づいてデータポイントを選択的に含めたり除外したりできます。条件をカスタマイズしてデータプレゼンテーションを調整し、独自の分析ニーズを満たすことが可能です。 ## Filter fields by name (名前によるフィールドのフィルタリング) この変換を使用して、クエリ結果の一部を削除します。フィールド名をフィルタリングする方法は 3 つあります。 + 正規表現を入力します。 + 含まれるフィールドを手動で選択します。 + ダッシュボード変数を使用します。 *正規表現を使用* 正規表現を使用してフィルタリングすると、正規表現に一致するフィールド名が含まれます。例えば、正規表現 `'prod.*'` を使用すると、`prod` で始まるフィールドのみが返されます。 正規表現には、`${variableName}` 構文を使用して補間されたダッシュボード変数を含めることができます。 *含まれるフィールドを手動で選択* フィールド名を選択または選択解除して、結果から削除します。正規表現も含まれている場合、チェックが入っていない場合でも、式に一致するフィールドが含まれます。 *ダッシュボード変数を使用* **[変数から]** を選択すると、フィールドを含めるために使用されるダッシュボード変数を選択できます。複数の選択肢を持つダッシュボード変数を設定することで、同じフィールドを複数の視覚化にわたって表示できます。 この変換により、効果的な分析と視覚化に必要な特定のフィールドに焦点を当てて、クエリ結果を柔軟に調整できます。 ## 文字列の形式を設定する この変換を使用して、文字列フィールドの出力をカスタマイズします。この変換には次のフィールドがあります。 + **大文字** – 文字列全体を大文字形式にします。 + **小文字** – 文字列全体を小文字形式にします。 + **センテンスケース** – 文字列の最初の文字を大文字の形式にします。 + **タイトルケース** – 文字列内の各単語の最初の文字を大文字の形式にします。 + **パスカルケース** – 文字列内の各単語の最初の文字を大文字の形式にし、単語間のスペースは含まれません。 + **キャメルケース** – 最初の単語を除き、文字列内の各単語の最初の文字を大文字の形式にし、単語間のスペースは含まれません。 + **スネークケース** – 文字列内のすべての文字を小文字の形式にし、単語間のスペースの代わりにアンダースコアを使用します。 + **ケバブケース** – 文字列内のすべての文字を小文字の形式にし、単語間のスペースの代わりにダッシュを使用します。 + **Trim** – 文字列から先頭と末尾のすべてのスペースを削除します。 + **文字列の単位** – 指定された開始位置と終了位置を使用して、文字列のサブ文字列を返します。 この変換により、視覚化と分析を向上させるために文字列データのプレゼンテーションを標準化して調整する便利な方法が提供されます。 **注記** この変換は現在パブリックプレビュー中です。Grafana Labs ではサポートが限られており、この機能が一般公開される前に重要な変更が発生する可能性があります。 ## 時間形式 この変換を使用して、時間フィールドの出力をカスタマイズします。出力は、[Moment.js 形式の文字列](https://momentjs.com/docs/#/displaying/)を使用してフォーマットできます。例えば、時間フィールドの年のみを表示する場合は、形式文字列「YYYY」を使用して暦年 (1999 年や 2012 年など) を表示できます。 **[変換前]** | タイムスタンプ | イベント | | --- | --- | | 1636678740000000000 | システムスタート | | 1636678680000000000 | ユーザーログイン | | 1636678620000000000 | データ更新 | **「YYYY-MM-DD HH:mm:ss」を適用した後** | タイムスタンプ | イベント | | --- | --- | | 2021-11-12 14:25:40 | システムスタート | | 2021-11-12 14:24:40 | ユーザーログイン | | 2021-11-12 14:23:40 | データ更新 | この変換により、視覚化の時間表現を調整し、時間データを表示する柔軟性と精度を提供できます。 **注記** この変換は、アルファ機能として Grafana v10 と互換性のあるワークスペースで使用できます。 ## グループ化の条件 この変換では、指定されたフィールド (列) 値でデータをグループ化し、各グループの計算を処理します。計算選択肢のリストの表示を選択します。 オリジナルデータの例を次に示します。 | Time | サーバー ID | CPU 温度 | サーバーステータス | | --- | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | サーバー 1 | 80 | シャットダウン | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | サーバー 3 | 62 | OK | | 7/7/2020 午前 10 時 32 分 20 秒 | サーバー 2 | 90 | オーバーロード | | 7/7/2020 午前 10 時 31 分 22 秒 | サーバー 3 | 55 | OK | | 7/7/2020 午前 9 時 30 分 57 秒 | サーバー 3 | 62 | 再起動 | | 7/7/2020 午前 9 時 30 分 5 秒 | サーバー 2 | 88 | OK | | 7/7/2020 午前 9 時 28 分 6 秒 | サーバー 1 | 80 | OK | | 7/7/2020 午前 9 時 25 分 5 秒 | サーバー 2 | 88 | OK | | 7/7/2020 午前 9:23:07 | サーバー 1 | 86 | OK | この変換では 2 つのステップを実行します。まず、データをグループ化させる 1 つ以上のフィールドを指定します。これにより、これらのフィールドの同じ値すべてが、ソートされたかのようにグループ化されます。例えば、サーバー ID フィールドでグループ化すると、次のようにデータがグループ化されます。 | Time | サーバー ID | CPU 温度 | サーバーステータス | | --- | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | サーバー 1 | 80 | シャットダウン | | 7/7/2020 午前 9 時 28 分 6 秒 | サーバー 1 | 80 | OK | | 7/7/2020 午前 9:23:07 | サーバー 1 | 86 | OK | | 7/7/2020 午前 10 時 32 分 20 秒 | サーバー 2 | 90 | オーバーロード | | 7/7/2020 午前 9 時 30 分 5 秒 | サーバー 2 | 88 | OK | | 7/7/2020 午前 9 時 25 分 5 秒 | サーバー 2 | 88 | OK | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | サーバー 3 | 62 | OK | | 7/7/2020 午前 10 時 31 分 22 秒 | サーバー 3 | 55 | OK | | 7/7/2020 午前 9 時 30 分 57 秒 | サーバー 3 | 62 | 再起動 | 同じ値のサーバー ID を持つすべての行がグループ化されます。 データをグループ化するフィールドを選択すると、他のフィールドにさまざまな計算を追加でき、その計算を行の各グループに適用できます。例えば、これらの各サーバーの平均 CPU 温度を計算できます。そのため、CPU 温度フィールドに適用される*[平均]*計算を追加して、以下を取得できます。 | サーバー ID | CPU 温度 (平均) | | --- | --- | | サーバー 1 | 82 | | サーバー 2 | 88.6 | | サーバー 3 | 59.6 | また、複数の計算を追加できます。例: + 時間のフィールドでは、*[最後]*の値を計算して、各サーバーで最後のデータポイントがいつ受信されたかを把握できます。 + サーバーステータスフィールドでは、*[最後]*の値を計算して、サーバーごとに最後の状態値を確認できます。 + また、温度フィールドでは、*最後*の値を計算して、サーバーごとに最新の測定温度を知ることもできます。 その後、以下を取得します。 | サーバー ID | CPU 温度 (平均) | CPU 温度 (最新) | 時間 (最後) | サーバーステータス (最後) | | --- | --- | --- | --- | --- | | サーバー 1 | 82 | 80 | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | シャットダウン | | サーバー 2 | 88.6 | 90 | 7/7/2020 午前 10 時 32 分 20 秒 | オーバーロード | | サーバー 3 | 59.6 | 62 | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | OK | この変換により、時系列からキー情報を抽出して便利な方法で表示できます。 ## Grouping to matrix (マトリックスへのグループ化) この変換を使用して、クエリ出力の **[列]**、**[行]**、**[セル値]** フィールドの入力として使用される 3 つのフィールドを組み合わせて、マトリックスを生成します。以下のようにマトリックスが計算されます。 **元のデータ** | サーバー ID | CPU 温度 | サーバーステータス | | --- | --- | --- | | サーバー 1 | 82 | OK | | サーバー 2 | 88.6 | OK | | サーバー 3 | 59.6 | シャットダウン | 列名として `Server Status` の値、行名として `Server ID` の値、各セルの内容として `CPU Temperature` の値を使用して、マトリックスを生成できます。既存の列 (`Server Status`) と行の組み合わせ (`Server ID`) には、各セルの内容が表示されます。残りのセルでは、**[Null]**、**[真]**、**[偽]** 、または **[空]** のどの値を表示するかを選択できます。 **出力** | サーバー ID サーバーステータス | OK | シャットダウン | | --- | --- | --- | | サーバー 1 | 82 | | | サーバー 2 | 88.6 | | | サーバー 3 | | 59.6 | この変換を使用して、クエリ結果からフィールドを指定してマトリックスを作成します。マトリックスの出力には、これらのフィールドの一意の値間の関係が反映されます。これにより、複雑な関係を明確で構造化されたマトリックス形式で提示できます。 ## Group to nested table (ネストされたテーブルにグループ化) この変換を使用して、指定されたフィールド (列) 値でデータをグループ化し、各グループの計算を処理します。同じグループ化されたフィールド値を共有するレコードが生成され、ネストされたテーブルに表示されます。 フィールドの統計を計算するには、フィールドの横にあるボックスを選択し、**[計算]**オプションを選択します。これにより、統計を選択する別の選択ボックスが追加されます。 次の表にサンプルデータを示します。 | Time | サーバー ID | CPU 温度 | サーバーステータス | | --- | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | サーバー 1 | 80 | シャットダウン | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | サーバー 3 | 62 | OK | | 7/7/2020 午前 10 時 32 分 20 秒 | サーバー 2 | 90 | オーバーロード | | 7/7/2020 午前 10 時 31 分 22 秒 | サーバー 3 | 55 | OK | | 7/7/2020 午前 9 時 30 分 57 秒 | サーバー 3 | 62 | 再起動 | | 7/7/2020 午前 9 時 30 分 5 秒 | サーバー 2 | 88 | OK | | 7/7/2020 午前 9 時 28 分 6 秒 | サーバー 1 | 80 | OK | | 7/7/2020 午前 9 時 25 分 5 秒 | サーバー 2 | 88 | OK | | 7/7/2020 午前 9:23:07 | サーバー 1 | 86 | OK | この変換には 2 つのステップがあります。まず、データをグループ化するフィールドを 1 つ以上指定します。これにより、これらのフィールドの同じ値がすべて、ソートされたかのようにグループ化されます。例えば、`Server ID` フィールドでグループ化した場合、Grafana は次のようにデータをグループ化します。 | サーバー ID | データ | | --- | --- | | Time | CPU 温度 | サーバーステータス | | --- | --- | --- | | Time | CPU 温度 | サーバーステータス | | --- | --- | --- | | Time | CPU 温度 | サーバーステータス | | --- | --- | --- | | サーバー 1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) | | サーバー 2 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) | | サーバー 3 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | 80 | シャットダウン | | 7/7/2020 午前 9 時 28 分 6 秒 | 80 | OK | | 7/7/2020 午前 9:23:07 | 86 | OK | | 7/7/2020 午前 10 時 32 分 20 秒 | 90 | オーバーロード | | 7/7/2020 午前 9 時 30 分 5 秒 | 88 | OK | | 7/7/2020 午前 9 時 25 分 5 秒 | 88 | OK | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | 62 | OK | | 7/7/2020 午前 10 時 31 分 22 秒 | 55 | OK | | 7/7/2020 午前 9 時 30 分 57 秒 | 62 | 再起動 | データをグループ化するフィールドを選択すると、他のフィールドにさまざまな計算を追加でき、その計算を行の各グループに適用できます。例えば、これらの各サーバーの平均 CPU 温度を計算できます。これを行うには、CPU 温度フィールドに適用された平均計算を追加して、次の結果を取得します。 | サーバー ID | CPU 温度 (平均) | | | --- | --- | --- | | Time | サーバーステータス | | --- | --- | | Time | サーバーステータス | | --- | --- | | Time | サーバーステータス | | --- | --- | | サーバー 1 | 82 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) | | サーバー 2 | 88.6 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) | | サーバー 3 | 59.6 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | シャットダウン | | 7/7/2020 午前 9:28:06 | OK | | 7/7/2020 午前 9:23:07 | OK | | 7/7/2020 午前 10 時 32 分 20 秒 | オーバーロード | | 7/7/2020 午前 9 時 30 分 5 秒 | OK | | 7/7/2020 午前 9:25:05 | OK | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | OK | | 7/7/2020 午前 10 時 31 分 22 秒 | OK | | 7/7/2020 午前 9 時 30 分 57 秒 | 再起動 | ## Create heatmap (ヒートマップの作成) この変換を使用して、経時的な傾向を視覚化するためのヒストグラムデータを作成します。ヒートマップ視覚化と同様に、この変換はヒストグラムメトリクスを時間バケットに変換します。 **X バケット** この設定は、X 軸をバケットに分割する方法を決定します。 + **[サイズ]** – 入力フィールドに時間間隔を指定します。例えば、`1h` の時間範囲により、x 軸に 1 時間幅のセルが作成されます。 + **[Count]** – 時間関連以外の系列の場合、このオプションを使用してバケット内の要素の数を定義します。 **Y バケット** この設定は、Y 軸をバケットに分割する方法を決定します。 + **[線形]** + **[対数]** – 底が 2 のログまたは底が 10 のログから選択します。 + **[Symlog]** – 正負対象の対数目盛を使用します。負の値を許可して、底が 2 のログまたは底が 10 のログから選択します。 次のデータセットがあるとします。 | タイムスタンプ | 値 | | --- | --- | | 2023-01-01 12:00:00 | 5 | | 2023-01-01 12:15:00 | 10 | | 2023-01-01 12:30:00 | 15 | | 2023-01-01 12:45:00 | 8 | + X バケットを `Size: 15m` に設定し、Y バケットを `Linear` に設定すると、ヒストグラムは値を X 軸で 15 分間隔、Y 軸で線形に編成します。 + X バケットを `Count: 2`、Y バケットを `Logarithmic (base 10)` とすると、ヒストグラムは X 軸の 2 つのバケットに値をグループ化し、Y 軸の対数スケールを使用します。 ## ヒストグラム この変換を使用して、入力データに基づいてヒストグラムを生成することで、値の分布を視覚化できます。 + **[バケットサイズ]** – バケット内の最小項目と最大項目の範囲 (x最小 から x最大)。 + **[バケットオフセット]** – ゼロベース以外のバケットのオフセット。 + **[系列の結合]** – 使用可能なすべての系列を使用して統合されたヒストグラムを作成。 **元のデータ** 系列 1 | A | B | C | | --- | --- | --- | | 1 | 3 | 5 | | 2 | 4 | 6 | | 3 | 5 | 7 | | 4 | 6 | 8 | | 5 | 7 | 9 | 系列 2 | C | | --- | | 5 | | 6 | | 7 | | 8 | | 9 | **出力** | x最小 | 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 | 生成されたヒストグラムを使用して値の分布を視覚化し、データの広がりと密度に関するインサイトを提供します。 ## Join by field (フィールドで結合) この変換を使用して、複数の結果を 1 つのテーブルにマージすることで、異なるクエリからのデータを統合できます。 複数の時系列の結果を共有時間フィールドを持つ 1 つのワイドテーブルに変換する場合に特に便利です。 **Inner join** (内部結合) 内部結合は、選択したフィールドからすべてのテーブルが同じ値を共有する複数のテーブルからのデータをマージします。このタイプの結合では、すべての結果で値が一致しないデータを除外します。 この変換を使用して、複数のクエリの結果 (渡された結合フィールドまたは最初の列の組み合わせ) を 1 つの結果に結合し、正常な結合を実行できない行を削除します。 次の例では、2 つのクエリがテーブルデータを返します。内部結合変換を適用する前に、2 つの個別のテーブルとして視覚化されます。 クエリ A | Time | ジョブ | アップタイム | | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | ノード | 25260122 | | 7/7/2020 午前 11 時 24 分 20 秒 | postgre | 123001233 | | 7/7/2020 午前 11 時 14 分 20 秒 | postgre | 345001233 | クエリ B | Time | サーバー | エラー | | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | サーバー 1 | 15 | | 7/7/2020 午前 11 時 24 分 20 秒 | サーバー 2 | 5 | | 7/7/2020 午前 11 時 4 分 20 秒 | サーバー 3 | 10 | 内部結合変換を適用した後の結果は次のようになります。 | Time | ジョブ | アップタイム | サーバー | エラー | | --- | --- | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | ノード | 25260122 | サーバー 1 | 15 | | 7/7/2020 午前 11 時 24 分 20 秒 | postgre | 123001233 | サーバー 2 | 5 | *Outer join* (外部結合) 外部結合には、すべての入力で値が一致しない内部結合と行のすべてのデータが含まれます。内部結合が時間フィールドでクエリ A とクエリ B を結合している間、外部結合には時間フィールドで一致しないすべての行が含まれます。 次の例では、2 つのクエリがテーブルデータを返します。外部結合変換を適用する前に、2 つのテーブルとして視覚化されます。 クエリ A | Time | ジョブ | アップタイム | | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | ノード | 25260122 | | 7/7/2020 午前 11 時 24 分 20 秒 | postgre | 123001233 | | 7/7/2020 午前 11 時 14 分 20 秒 | postgre | 345001233 | クエリ B | Time | サーバー | エラー | | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | サーバー 1 | 15 | | 7/7/2020 午前 11 時 24 分 20 秒 | サーバー 2 | 5 | | 7/7/2020 午前 11 時 4 分 20 秒 | サーバー 3 | 10 | 外部結合変換を適用した後の結果は次のようになります。 | Time | ジョブ | アップタイム | サーバー | エラー | | --- | --- | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 4 分 20 秒 | | | サーバー 3 | 10 | | 7/7/2020 午前 11 時 14 分 20 秒 | postgre | 345001233 | | | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | ノード | 25260122 | サーバー 1 | 15 | | 7/7/2020 午前 11 時 24 分 20 秒 | postgre | 123001233 | サーバー 2 | 5 | ## Join by labels (ラベルで結合) この変換を使用して、複数の結果を 1 つのテーブルに結合します。 これは、複数の時系列の結果を共有**[ラベル]**フィールドを持つ単一のワイドテーブルに変換する場合に特に便利です。 + **[Join]** (結合) – すべての時系列で使用可能なラベルまたは共通ラベル間で結合するラベルを選択します。 + **[値]** – 出力結果の名前。 **例** 入力 1: `series1{what='Temp', cluster='A', job='J1'}` | Time | 値 | | --- | --- | | 1 | 10 | | 2 | 200 | 入力 2: `series2{what='Temp', cluster='B', job='J1'}` | Time | 値 | | --- | --- | | 1 | 10 | | 2 | 200 | 入力 3: `series3{what='Speed', cluster='B', job='J1'}` | Time | 値 | | --- | --- | | 22 | 22 | | 28 | 77 | 構成 ``` value: 'what' ``` 出力 | クラスター | ジョブ | 温度 | [Speed] (スピード) | | --- | --- | --- | --- | | A | J1 | 10 | | | A | J1 | 200 | | | B | J1 | 10 | 22 | | B | J1 | 200 | 77 | 時系列データをこの変換と効果的に組み合わせて整理し、包括的なインサイトを提供します。 ## フィールドへのラベル付け この変換を使用して、ラベルまたはタグを含む時系列の結果を、結果の各ラベルのキーと値を含むテーブルに変換します。ラベルを列または行の値として表示して、拡張データの視覚化を行います。 2 つの時系列のクエリ結果を示します。 + 系列 1 – ラベル `Server=Server A`、 `Datacenter=EU` + 系列 2 – ラベル `Server=Server B`、 `Datacenter=EU` **[列]** モードでは、結果は次のように表示されます。 | Time | サーバー | データセンター | 値 | | --- | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | サーバー A | EU | 1 | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | サーバー B | EU | 2 | [Rows] (行) モードでは、結果には各系列のテーブルがあり、次のような各ラベル値が表示されます。 | ラベル | 値 | | --- | --- | | サーバー | サーバー A | | データセンター | EU | | ラベル | 値 | | --- | --- | | サーバー | サーバー B | | データセンター | EU | **値フィールド名** **値フィールド名**としてサーバーを選択した場合、サーバーラベルの値ごとに 1 つのフィールドを取得します。 | Time | データセンター | サーバー A | サーバー B | | --- | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | EU | 1 | 2 | **マージ動作** フィールドトランスフォーマーへのラベルは、内蔵されている 2 つの異なる変換です。1 つ目は、1 つの系列で動作し、ラベルをフィールドに抽出します。2 つ目は、すべての結果を 1 つのテーブルに結合するマージ変換です。マージ変換は、一致するすべてのフィールドで結合を試みます。このマージステップは必須であり、オフにすることはできません。 これを説明するために、重複ラベルのない時系列を返すクエリが 2 つある例を次に示します。 + 系列 1 – ラベル `Server=ServerA` + 系列 2 – ラベル `Datacenter=EU` これにより、まず次の 2 つのテーブルが作成されます。 | Time | サーバー | 値 | | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | サーバー A | 10 | | Time | データセンター | 値 | | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | EU | 20 | マージ後 | Time | サーバー | 値 | データセンター | | --- | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | サーバー A | 10 | | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | | 20 | EU | ## [制限] この変換を使用して、表示される行数を制限し、データに対してより焦点を絞ったビューを提供します。これは、大規模なデータセットを処理する場合に特に便利です。 以下は、データソースからのレスポンスに対する**[制限]**変換の影響を示す例です。 | Time | メトリクス | 値 | | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | 温度 | 25 | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | 湿度 | 22 | | 7/7/2020 午前 10 時 32 分 20 秒 | 湿度 | 29 | | 7/7/2020 午前 10 時 31 分 22 秒 | 温度 | 22 | | 7/7/2020 午前 9 時 30 分 57 秒 | 湿度 | 33 | | 7/7/2020 午前 9 時 30 分 5 秒 | 温度 | 19 | 以下は、値が「3」の制限変換を追加した後の結果です。 | Time | メトリクス | 値 | | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | 温度 | 25 | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | 湿度 | 22 | | 7/7/2020 午前 10 時 32 分 20 秒 | 湿度 | 29 | この変換により、データの視覚的な表示を調整して、最も関連性の高いデータに集中できます。 ## Merge series/tables (系列/テーブルのマージ) この変換を使用して、複数のクエリの結果を 1 つの結果に結合します。これは、テーブルパネルの視覚化を使用する場合に特に便利です。共有フィールドに同じデータが含まれている場合、変換は値を同じ行にマージします。 以下に、テーブルデータを返す 2 つのクエリに対する **[系列/テーブルのマージ]** 変換の影響を例示します。 *クエリ A* | Time | ジョブ | アップタイム | | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | ノード | 25260122 | | 7/7/2020 午前 11 時 24 分 20 秒 | postgre | 123001233 | クエリ B | Time | ジョブ | エラー | | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | ノード | 15 | | 7/7/2020 午前 11 時 24 分 20 秒 | postgre | 5 | マージ変換を適用した後の結果は次のとおりです。 | Time | ジョブ | エラー | アップタイム | | --- | --- | --- | --- | | 7/7/2020 午前 11 時 34 分 20 秒 | ノード | 15 | 25260122 | | 7/7/2020 午前 11 時 24 分 20 秒 | postgre | 5 | 123001233 | この変換では、クエリ A とクエリ B の値を統一されたテーブルに結合し、より良いインサイトを得るためにプレゼンテーションを強化します。 ## Organize fields by name (名前でフィールドを整理) この変換を使用して、パネル内の 1 つのクエリによって返されるフィールドの名前を変更、並べ替え、または非表示にします。この変換は単一クエリを持つパネルでのみ機能します。パネルに複数のクエリがある場合は、*[外部結合]* 変換を適用するか、追加のクエリを削除する必要があります。 **[フィールドの変換]** Grafana では、クエリが返すフィールドのリストが表示されます。以下の操作を実行できます。 + **フィールドの順序の変更** – リスト内の新しい場所にフィールドをドラッグします。 + **フィールドを非表示または表示** – フィールド名の横の目のアイコンを使用して、フィールドの表示を切り替えます。 + **名前変更フィールド** – **名前変更**ボックスに新しい名前を入力します。 **例** この最初のクエリ結果を考慮すると、次のようになります。 | Time | メトリクス | 値 | | --- | --- | --- | | 2020-07-07 11:34:20 | 温度 | 25 | | 2020-07-07 11:34:20 | 湿度 | 22 | | 2020-07-07 10:32:20 | 湿度 | 29 | 名前変更フィールドオーバーライドを適用して、以下を作成できます。 | Time | センサー | 読み取り | | --- | --- | --- | | 2020-07-07 11:34:20 | 温度 | 25 | | 2020-07-07 11:34:20 | 湿度 | 22 | | 2020-07-07 10:32:20 | 湿度 | 29 | この変換により、クエリ結果の表示をカスタマイズし、Grafana 内のデータに対して明確で本質を突いた表現を確保できます。 ## 値による分割 この変換を使用して、異なる `WHERE` 句を持つ複数のクエリを必要とせずに、複数の系列をグラフ化するプロセスを合理化します。 **注記** この関数は、Grafana バージョン 9 以降と互換性のあるワークスペースで使用できます。 これは、以下の例のように、メトリクス SQL テーブルを使用する場合に特に便利です。 | Time | リージョン | 値 | | --- | --- | --- | | 10/20/2022 12:00:00 PM | 米国 | 1520 | | 10/20/2022 12:00:00 PM | EU | 2936 | | 10/20/2022 午前 1 時 00 分 | 米国 | 1327 | | 10/20/2022 午前 1 時 00 分 | EU | 912 | *[値による分割]*トランスフォーマーを使用すると、単一のクエリを発行し、選択した 1 つ以上の列 (フィールド) に対して一意の値で結果を分割できます。次の例では `Region` を使用しています。 ``` SELECT Time, Region, Value FROM metrics WHERE Time > '2022-10-20' ``` | Time | リージョン | 値 | | --- | --- | --- | | 10/20/2022 12:00:00 PM | 米国 | 1520 | | 10/20/2022 午前 1 時 00 分 | 米国 | 1327 | | Time | リージョン | 値 | | --- | --- | --- | | 10/20/2022 12:00:00 PM | EU | 2936 | | 10/20/2022 午前 1 時 00 分 | EU | 912 | この変換により、プロセスが簡素化され、同じ時系列視覚化内で複数の系列を視覚化する柔軟性が向上します。 ## Prepare times series (時系列の準備) この変換を使用して、データソースが目的の視覚化と互換性のない形式で時系列データを返す際の問題に対処します。この変換により、時系列データをワイド形式とロング形式との間で変換できます。 **[マルチフレーム時系列]** このオプションを使用して、時系列データフレームをワイド形式からロング形式に変換します。これは、データソースが視覚化と最適な互換性を得るために再形成する必要がある形式で、時系列情報を配信する場合に特に役立ちます。 *例* 入力 | タイムスタンプ | 値 1 | 値 2 | | --- | --- | --- | | 2023-01-01 00:00:00 | 10 | 20 | | 2023-01-01 01:00:00 | 15 | 25 | 次のように変換できます。 | タイムスタンプ | 変数 | 値 | | --- | --- | --- | | 2023-01-01 00:00:00 | 値 1 | 10 | | 2023-01-01 00:00:00 | 値 2 | 20 | | 2023-01-01 01:00:00 | 値 1 | 15 | | 2023-01-01 01:00:00 | 値 2 | 25 | **[ワイド時系列]** このオプションを使用して、時系列データフレームをロング形式からワイド形式に変換します。これは、データソースが時系列データをロング形式で配信し、視覚化にワイド形式が必要な場合に特に役立ちます。 *例* 入力 | タイムスタンプ | 変数 | 値 | | --- | --- | --- | | 2023-01-01 00:00:00 | 値 1 | 10 | | 2023-01-01 00:00:00 | 値 2 | 20 | | 2023-01-01 01:00:00 | 値 1 | 15 | | 2023-01-01 01:00:00 | 値 2 | 25 | 次のように変換できます。 | タイムスタンプ | 値 1 | 値 2 | | --- | --- | --- | | 2023-01-01 00:00:00 | 10 | 20 | | 2023-01-01 01:00:00 | 15 | 25 | ## 削減 この変換を使用すると、データフレームの各フィールドに計算が適用され、単一の値が返されます。この変換は、複数の時系列データをよりコンパクトで要約された形式に統合するために特に役立ちます。この変換を適用すると、時間フィールドは削除されます。 以下の入力を検討します。 クエリ A | Time | Temp | アップタイム | | --- | --- | --- | | 2020-07-07 11:34:20 | 12.3 | 256122 | | 2020-07-07 11:24:20 | 15.4 | 1230233 | クエリ B | Time | AQI | エラー | | --- | --- | --- | | 2020-07-07 11:34:20 | 6.5 | 15 | | 2020-07-07 11:24:20 | 3.2 | 5 | 縮小のトランスフォーマーには 2 つのモードがあります。 + **[シリーズから行]** – 各フィールドの行と各計算の列を作成します。 + **[縮小フィールド]** – 既存のフレーム構造を維持しますが、各フィールドを 1 つの値に折りたたみます。 例えば、系列で**[最初]**と**[最後]**の計算を使用して**[シリーズから行]**変換を行った場合、結果は次のようになります。 | フィールド | First | Last | | --- | --- | --- | | Temp | 12.3 | 15.4 | | アップタイム | 256122 | 1230233 | | AQI | 6.5 | 3.2 | | エラー | 15 | 5 | **最後**の計算における**縮小フィールド**は、それぞれ 1 行、2 つのフレームになります。 クエリ A | 温度 | アップタイム | | --- | --- | | 15.4 | 1230233 | クエリ B | AQI | エラー | | --- | --- | | 3.2 | 5 | ## [正規表現で名前を変更] この変換を使用して、正規表現と置換パターンを使用してクエリ結果の一部の名前を変更します。 正規表現を指定できます。正規表現は、バックリファレンスをサポートする置換パターンとともに、一致にのみ適用されます。例えば、ホストあたりの CPU 使用率を視覚化し、ドメイン名を削除するとします。正規表現を `([^\.]+)\..+` に設定し、置換パターンを `$1` に設定することで、`web-01.example.com` は `web-01` になります。 この変換により、視覚化のニーズに合わせてデータをカスタマイズできるため、ダッシュボードはより有益でユーザーフレンドリーになります。 ## Rows to fields (行からフィールドへ) この変換を使用して、行を別々のフィールドに変換します。これは、フィールドを個別にスタイル変更および設定できるため便利です。また、動的フィールド設定のソースとして追加のフィールドを使用したり、フィールドラベルにマッピングしたりすることもできます。その後、追加のラベルを使用して、結果フィールドにより適切な表示名を定義できます。 この変換には、設定クエリによって返されるデータ内のすべてのフィールドを一覧表示するフィールドテーブルが含まれます。このテーブルでは、各設定プロパティにマッピングするフィールドを制御できます (**[用途]** オプション)。返されるデータに複数の行がある場合、選択する値を選ぶこともできます。 この変換には以下が必要です。 + フィールド名のソースとして使用する 1 つのフィールド。 デフォルトでは、変換は最初の文字列フィールドをソースとして使用します。このデフォルト設定は、代わりに使用するフィールドの **[用途]** 列で **[フィールド名]** を選択してオーバーライドできます。 + 値のソースとして使用する 1 つのフィールド。 デフォルトでは、変換は最初の数値フィールドをソースとして使用します。ただし、このデフォルト設定は、代わりに使用するフィールドの **[用途]** 列で **[フィールド値]** を選択してオーバーライドできます。 以下にデータを視覚化する場合に役立ちます。 + ゲージ + 統計 + 円グラフ **追加フィールドをラベルにマッピング** フィールドが設定プロパティにマッピングされない場合、Grafana は出力フィールドのラベルのソースとして自動的に使用します。 例 | 名前 | データセンター | 値 | | --- | --- | --- | | サーバー A | 米国 | 100 | | サーバー B | EU | 200 | 出力: | サーバー A (ラベル: データセンター: US) | サーバー B (ラベル: データセンター: EU) | | --- | --- | | 100 | 200 | フィールド表示名で追加のラベルを使用して、より完全なフィールド名を提供できるようになりました。 あるクエリから設定を抽出して別のクエリに適用する場合は、*[クエリ結果から設定]* 変換を使用する必要があります。 **例** 入力 | 名前 | 値 | 最大 | | --- | --- | --- | | サーバー A | 10 | 100 | | サーバー B | 20 | 200 | | サーバー C | 30 | 300 | 出力 | サーバー A (設定: 最大=100) | サーバー B (設定: 最大=200) | サーバー C (設定: 最大=300) | | --- | --- | --- | | 10 | 20 | 30 | ソースデータ内の各行が個別のフィールドになります。各フィールドには、最大設定オプションも設定されるようになりました。**[最小値]**、**[最大値]**、**[単位]**、**[しきい値]** などのオプションはすべてフィールド設定の一部であり、このような設定を行うと、パネルエディタのオプションペインで手動設定されるオプションではなく、視覚化によって使用されます。 この変換により、行を個々のフィールドに変換し、動的なフィールド設定を容易にし、追加のフィールドをラベルにマッピングできます。 ## シリーズから行 この変換を使用して、複数の時系列データクエリの結果を 1 つの結果にまとめます。これはテーブルパネルの視覚化を使用する場合に役立ちます。 この変換の結果には、時間、メトリクス、値の 3 つの列が含まれます。メトリクス列が追加されると、メトリクスのソースとなるクエリを簡単に確認できます。ソースクエリのラベルを定義して、この値をカスタマイズします。 次の例では、時系列データを返すクエリが 2 つあります。変換を適用する前に、2 つの個別のテーブルとして視覚化されます。 *クエリ A* | Time | 温度 | | --- | --- | | 2020-07-07 11:34:20 | 25 | | 2020-07-07 10:31:22 | 22 | | 2020-07-07 09:30:05 | 19 | *クエリ B* | Time | 湿度 | | --- | --- | | 2020-07-07 11:34:20 | 24 | | 2020-07-07 10:32:20 | 29 | | 2020-07-07 09:30:57 | 33 | シリーズから行 変換を適用した後の結果は次のとおりです。 | Time | メトリクス | 値 | | --- | --- | --- | | 2020-07-07 11:34:20 | 温度 | 25 | | 2020-07-07 11:34:20 | 湿度 | 22 | | 2020-07-07 10:32:20 | 湿度 | 29 | | 2020-07-07 10:31:22 | 温度 | 22 | | 2020-07-07 09:30:57 | 湿度 | 33 | | 2020-07-07 09:30:05 | 温度 | 19 | この変換により、複数の時系列クエリの結果の統合が容易になり、効率的な分析と視覚化のための合理化された統合データセットが表形式で提供されます。 ## 並べ替え この変換を使用して、指定されたフィールドに基づいてクエリ結果内の各フレームをソートし、データを理解し分析しやすくします。ソートに必要なフィールドを設定することで、テーブルまたは視覚化にデータが表示される順序を制御できます。 **[Reverse]** (リバース) スイッチを使用して、指定されたフィールド内の値を逆に順序付けします。この機能は、分析ニーズに合わせて昇順と降順をすばやく切り替える場合に特に便利です。 例えば、時系列データがデータソースから取得されるシナリオでは、**[並べ替え]**変換を適用することで、分析要件に応じてタイムスタンプに基づいてデータフレームを昇順または降順に配置できます。この機能を使用すると、時系列データを簡単にナビゲートして解釈でき、整理された視覚的に一貫性のあるプレゼンテーションから貴重なインサイトを得られます。 ## Spatial (空間) この変換を使用して、空間オペレーションをクエリ結果に適用します。 + **[Action]** – アクションを選択します。 + **[Prepare spatial field]** (空間フィールドの準備) – 他のフィールドの結果に基づいてジオメトリフィールドを設定します。 + **[Location mode]** – ロケーションモードを選択します (これらのオプションは、**値の計算**モードと**変換**モードによって共有されます)。 + **[Auto]** – デフォルトのフィールド名に基づいて位置データを自動的に識別します。 + **[Coords]** (座標) – 緯度と経度フィールドを指定します。 + **[Geohash]** – ジオハッシュフィールドを指定します。 + **[ルックアップ]** - Gazetteer のロケーションフィールドを指定します。 + **[計算]**– ジオメトリを使用して新しいフィールド (方位/距離/面積) を定義します。 + **[関数]** – ジオメトリに適用する数学演算を選択します。 + **[Heading]** (方位) – 2 つのポイント間の方位 (方向) を計算します。 + **[面積]** – ジオメトリで定義されるポリゴンで囲まれたエリアを計算します。 + **[Distance]** (距離) – 2 つのポイント間の距離を計算します。 + **[変換]** - ジオメトリに空間オペレーションを適用します。 + **[操作]** – ジオメトリに適用する操作を選択します。 + **[線]** – 各行の頂点による単線機能を作成します。 + **[ラインビルダー]** – 2 つのポイントの間に線を作成します。 この変換により、地理空間データを操作および分析し、ポイント間の線の作成、空間プロパティの計算などの操作が可能になります。 ## 時系列のテーブル変換 この変換を使用して時系列結果をテーブルに変換し、時系列データフレームを**[トレンド]**フィールドに変換します。**[トレンド]**フィールドは、[[スパークラインセルタイプ]](v10-panels-table.md#v10-panels-table-cell-type)を使用してレンダリングでき、テーブル行ごとにインラインスパークラインを生成します。複数の時系列クエリがある場合、それぞれが個別のテーブルデータフレームになります。これらは結合またはマージ変換を使用して結合し、行ごとに複数のスパークラインを持つ単一のテーブルを生成できます。 生成された**[トレンド]**フィールド値ごとに、計算関数を選択できます。デフォルトは **[最後の null 以外の値]**です。この値はスパークラインの隣に表示され、テーブル行のソートに使用されます。 ## Regression analysis (回帰分析) この変換を使用して、統計モデルによって予測された値を含む新しいデータフレームを作成します。これは、混沌としたデータの傾向を見つけるのに役立ちます。線形回帰または多項式回帰を使用して、データに数学関数を適合させることによって機能します。その後、データフレームを視覚化で使用してトレンドラインを表示できます。 これには、次のように 2 つの異なるモデルがあります。 + **線形回帰** – 線形関数をデータに適合させます。 + **多項式回帰** – 多項式関数をデータに適合させます。 **注記** この変換は現在パブリックプレビュー中です。Grafana Labs ではサポートが限られており、この機能が一般公開される前に重要な変更が発生する可能性があります。 # クエリのトラブルシューティング **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 このページでは、一般的なダッシュボードの問題を解決するための情報を提供します。 **関数を再配置すると、異なる結果が得られる** 関数の順序は非常に重要です。数学と同様に、関数を配置する順序は結果に影響を与える可能性があります。 **クエリリクエストとレスポンスを検査する** 最も一般的な問題は、データソースからのクエリとレスポンスに関連しています。Grafana のバグや視覚化の問題のように見えても、ほとんどの場合、データソースクエリまたはデータソースレスポンスの問題です。まず、パネルクエリとレスポンスを検査します。 詳細については、「[リクエストとレスポンスデータの検査](v10-panels-panel-inspector.md)」を参照してください。 **クエリが遅い** クエリが返すデータポイントの数を確認してください。多くのデータポイントを返すクエリは遅くなります。解決策は以下のとおりです。 + **[クエリオプション]**で、返される**[最大データポイント数]**を制限します。 + **クエリオプション**で、**最小間隔**時間を長くします。 + クエリで、`group by` 関数を使用します。 # 計算タイプ **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 次の表に、Grafana で実行できる計算の一覧を示します。これらの計算は、**[変換]** タブと棒ゲージ、ゲージ、および統計の視覚化で確認できます。 | 計算 | 説明 | | --- | --- | | All nulls | すべての値が null のとき真 | | [すべての値] | すべての値を含む配列 | | すべての一意の値 | すべての一意の値を含む配列 | | All zeros | すべての値が 0 のとき真 | | Change count | フィールドの値が変更される回数 | | Count | フィールド内の値の数 | | Delta | 値の累積変化、カウント増分のみ | | Difference | フィールドの最初の値と最後の値の差 | | Difference percent | フィールドの最初と最後の値の変化率 | | Distinct count | フィールド内の一意の値の数 | | First | フィールドの最初の値 | | First\$1 (not null) | First は、フィールドの null 値ではありません (NaN も除く) | | Last | フィールドの最後の値 | | Last\$1 (not null) | Last は、フィールドの null 値ではありません (NaN も除く) | | 最大 | フィールドの最大値 | | Mean | フィールド内のすべての値の平均値 | | Variance | フィールド内のすべての値の分散 | | StdDev | フィールド内のすべての値の標準偏差 | | 最小 | フィールドの最小値 | | 最小 (above zero) | フィールドの最小値、正の値 | | Range | フィールドの最大値と最小値との差 | | Step | フィールドの値間の最小間隔 | | Total | フィールド内のすべての値の合計 | # パネルオプションの設定 **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 Grafana パネルは、データソースクエリの定義、データの変換と書式設定、視覚化設定の構成によってカスタマイズできるデータの視覚的表現です。 パネルエディタには、クエリビルダーと、データの変換やパネルへの情報の追加に使用できる一連のオプションが含まれています。 このトピックでは、以下の方法について説明します。 + パネルを開いて編集する + パネルのタイトルと説明を追加する + パネル JSON モデルを表示する + 繰り返し行とパネルを設定する ## パネルの編集 ダッシュボードにパネルを追加すると、いつでもパネルを開いてクエリを変更または更新したり、データ変換を追加したり、視覚化設定を変更したりできます。 **パネルを編集するには** 1. 編集するパネルを含むダッシュボードを開きます。 1. パネルのいずれかの部分にカーソルを合わせると、右上隅にアクションメニューが表示されます。 1. メニューを選択し、**[編集]** を選択します。 キーボードショートカットを使用してパネルを開くには、パネルにカーソルを合わせ、`e` を押します。 パネルが編集モードで開きます。 ## パネルにタイトルと説明を追加する パネルにタイトルと説明を追加して、視覚化に関する重要な情報をユーザーと共有します。例えば、説明を使用して、視覚化の目的を文書化します。 1. パネルを編集します。 1. パネル表示オプションペインで、**[パネルオプション]** セクションを見つけます。 1. **[タイトル]** を入力します。 このフィールドに入力されたテキストは、パネルエディタとダッシュボードのツールチップに表示されます。 1. 表示するパネルとデータの説明を記入します。 このフィールドに入力したテキストは、パネルの左上隅にあるツールチップに表示されます。 **[タイトル]** と **[説明]** フィールドで[[定義した変数]](v10-dash-variables.md)を使用できますが、[[グローバル変数]](v10-dash-variable-add.md#v10-dash-variable-add-global)は使用できません。 ## パネル JSON モデルの表示 パネル、パネルデータ、データフレーム JSON モデルを検索してエクスポートします。 **パネル JSON モデルを表示するには** 1. パネルを含むダッシュボードを開きます。 1. パネルのいずれかの部分にカーソルを合わせると、右上隅にアクションメニューが表示されます。 1. メニューから、**[Inspect] (検査) > [Panel JSON]** を選択します。 1. **[ソースの選択]** フィールドで、次のオプションのいずれかを選択します。 + **Panel JSON** – パネルを表す JSON オブジェクトを表示します。 + **[Panel data]** – パネルに渡されるデータを表す JSON オブジェクトを表示します。 + **[データフレーム構造]** – 適用された変換、フィールド設定、オーバーライド設定など、パネルのデータ構造を表示します。 1. JSON を調べるには、**[>]** を選択して JSON モデルの一部を展開または折りたたみます。 ## 繰り返しパネルの設定 パネルまたは行をダッシュボードに動的に追加するように Grafana を設定できます。動的パネルは、変数の値に基づいてシステムが作成するパネルです。変数は、ダッシュボード内のすべてのパネルでクエリを動的に変更します。繰り返しパネルの詳細については、「[ダッシュボードの作成](v10-dash-creating.md)」を参照してください。 **注記** パネルを繰り返すには、変数に 1 つ以上の項目を選択する必要があります。パネルを非表示にするためにパネルを 0 回繰り返すことはできません。 *前提条件* + クエリに複数値変数が含まれていることを確認します。 **繰り返しパネルを設定するには** 1. 繰り返すパネルを編集します。 1. 表示オプションペインで、**[パネルオプション] > [繰り返しオプション]** を選択します。 1. **[direction]** (方向) を選択します。 + **[水平]** を選択してパネルを並べて配置します。Grafana は繰り返しパネルの幅を調整します。行上の他のパネルと繰り返しパネルを混在させることはできません。 + **[垂直]** を選択して、列にパネルを配置します。繰り返しパネルの幅は、元の繰り返しパネルの幅と同じです。 1. すべてのパネルに変更を伝達するには、ダッシュボードを再読み込みします。 # 標準オプションを設定する **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 Grafana で使用されるデータモデルは、時系列とテーブルのクエリ結果の両方を統合する列指向のテーブル構造です。この構造内の各列は、*フィールド*と呼ばれます。フィールドは、単一の時系列またはテーブル列を表すことができます。 フィールドオプションを使用すると、視覚的表現でのデータの表示方法を変更できます。適用するオプションとオーバーライドはデータを変更せず、Grafana のデータの表示方法を変更します。オプションを変更すると、すべてのフィールド、つまりすべての系列または列に適用されます。例えば、単位をパーセンテージに変更すると、数値を含むすべてのフィールドがパーセンテージで表示されます。 フィールドの書式設定オプションの完全なリストは、このトピックの後半で説明します。 **注記** ほとんどの組み込み Grafana パネルに標準オプションを適用できます。新しいパネルとデータモデルに更新されていない古いパネルとコミュニティパネルの一部には、これらのフィールドオプションのすべてまたは一部が欠落します。 **標準オプションを設定するには** 1. ダッシュボードを開きます。パネルのいずれかの部分にカーソルを合わせると、ダッシュボードの右上隅にアクションメニューが表示されます。 1. アクションメニューで、**[編集]** を選択します。 1. パネル表示オプションペインで、**[標準オプション]** セクションを見つけます。 1. 適用する標準オプションを選択します。 1. 変更をプレビューするには、編集中のフィールドオプションボックスの外部を選択するか、**Enter** を押します。 **標準オプションの定義** このセクションでは、使用可能なすべての標準オプションについて説明します。 ほとんどの組み込み Grafana パネルに標準オプションを適用できます。新しいパネルとデータモデルに更新されていない古いパネルとコミュニティパネルの一部には、これらのフィールドオプションのすべてまたは一部が欠落します。 ほとんどのフィールドオプションは、編集中のフィールドオプションボックスの外部をクリックするか、**Enter** キーを押すまで、視覚化には影響しません。 **注記** Grafana Labs は、すべての視覚化に対するオプションの追加と拡張に絶えず取り組んでいるため、すべてのオプションをすべての視覚化に対して使用できない場合があります。 ## Unit フィールドで使用する単位を選択できます。**[単位]** フィールドを選択し、目的の単位が見つかるまでドリルダウンします。選択した単位は、時間を除くすべてのフィールドに適用されます。 ### ユーザー定義の単位 単位ドロップダウンを使用して、ユーザー定義の単位、接頭辞、または接尾辞と、日付時刻形式を指定することもできます。 ユーザー定義の単位を選択するには、単位を入力し、ドロップダウンで最後の **[カスタム: xxx]** オプションを選択します。 + **suffix:** 値の後に続くユーザー定義単位を指定できます。 + **prefix:** 値の前に置くユーザー定義単位を指定できます。 + **time:** ユーザー定義の日付時刻形式の場合は、`time:YYYY-MM-DD` のように入力します。形式の構文とオプションについては、「*Moment.js ドキュメント*」の「[形式](https://momentjs.com/docs/#/displaying/)」を参照してください。 + **si:** ユーザー定義の SI 単位を指定できます。例えば、`si: mF` などです。これは、単位とソースデータスケールの両方を指定できるため、少し高度です。したがって、ソースデータがミリ (基本単位の千分の一) で表されている場合、単位の先頭にその SI スケール文字が付けられます。 + **count:** ユーザー定義の集計単位を指定できます。 + **currency:** ユーザー定義の通貨単位を指定できます。 単位ピッカーにネイティブ絵文字を貼り付けて、ユーザー定義単位として選択することもできます。 ### [String units] (文字列の単位) Grafana は、文字列を解析して数値として表示する際に、自動で表示が変わる場合があります。元の文字列値を表示するように Grafana を設定するには、フィールドオーバーライドを作成し、**[文字列]** 単位で単位プロパティを追加します。 ### スケールの単位 デフォルトでは、Grafana は値の大きさに基づいて単位を自動的にスケールします。例えば、値が 0.14 kW の場合、Grafana はそれを 140 W として表示します。別の例として、3,000 kW は 3 MW として表示されます。この動作を無効にする場合は、**[スケールの単位]** スイッチをオフにできます。 ## 最小 パーセンテージしきい値の計算に使用される最小値を設定できます。最小値を自動的に計算するには、空白のままにします。 ## 最大 パーセンテージしきい値の計算に使用される最大値を設定できます。最大値を自動的に計算するには、空白のままにします。 ## フィールドの最小値/最大値 デフォルトでは、計算された最小値と最大値は、すべての系列とフィールドの最小値と最大値に基づきます。フィールドの最小値/最大値をオンにすると、そのフィールドの最小値または最大値に基づいて、各フィールドの最小値または最大値が個別に計算されます。 ## 小数 Grafana がレンダリングした値に含める小数点以下の桁数を指定します。このフィールドを空白のままにすると、Grafana は値に基づいて小数点以下の桁数を自動的に切り捨てます。例えば、1.1234 は 1.12 として表示され、100.456 は 100 として表示されます。 すべての小数を表示するには、単位を **[String]** (文字列) に設定します。 ## Display name (表示名) すべてのフィールドの表示タイトルを設定できます。フィールドタイトルには[変数](v10-dash-variables.md)を使用できます。 複数の統計、フィールド、または系列が表示される場合、このフィールドは各統計のタイトルを制御します。**\$1\$1\$1\$1field.name\$1** などの式を使用して、タイトルの系列名またはフィールド名のみを使用できます。 `Temp` という名前のフィールドと、`{"Loc"="PBI", "Sensor"="3"}` のラベルが付与されます。 | 式の構文 | 例 | レンダリング先 | 説明 | | --- | --- | --- | --- | | \$1\$1\$1\$1field.displayName\$1 | 構文と同じ | Temp \$1Loc="PBI", Sensor="3"\$1 | フィールド名とラベルがある場合は \$1\$1 に表示します。レスポンスにラベルキーが 1 つしかない場合、ラベル部分において、Grafana は括弧なしでラベルの値を表示します。 | | \$1\$1\$1\$1field.name\$1 | 構文と同じ | Temp | フィールドの名前を表示します (ラベルなし)。 | | \$1\$1\$1\$1field.labels\$1 | 構文と同じ | Loc="PBI", Sensor="3" | ラベルを表示します (名前なし)。 | | \$1\$1\$1\$1field.labels.X\$1 | \$1\$1\$1\$1field.labels.Loc\$1 | PBI | 指定されたラベルキーの値を表示します。 | | \$1\$1\$1\$1field.labels.\$1\$1values\$1 | 構文と同じ | PBI, 3 | ラベルの値をカンマ区切りで表示します (ラベルキーなし)。 | 特定のフィールドに対する式をレンダリングした後に値が空の文字列である場合、デフォルトの表示方法が使用されます。 ## カラースキーム カラーオプションとその視覚化への影響は、作業中の視覚化によって異なります。一部の視覚化には、異なるカラーオプションがあります。 値に基づいて、単一の色を指定するか、連続 (グラデーション) カラースキームを選択できます。連続色は、最小値と最大値に対する値の割合を使用して色を補間します。 次のいずれかのパレットを選択します。 | カラーモード | 説明 | | --- | --- | | [単一色] | オーバーライドルールに役立つ単一色を指定します | | Shades of a color (色のシェード) | オーバーライドルールに役立つ 1 色のシェードを選択します。 | | [しきい値起点] | 一致するしきい値から色を取るように Grafana に通知します | | Classic palette (クラシックパレット) | Grafana は、系列のインデックスでパレットの色を検索して色を割り当てます。グラフや円グラフ、その他のカテゴリ別データの視覚化に役立ちます。 | | Classic palette (by series name) (クラシックパレット (系列名別)) | Grafana は、系列の名前に基づいて色を割り当てます。視覚化される系列名が使用可能なデータに依存する場合に便利です。 | | Green-Yellow-Red (by value) (緑黄赤 (値別)) | 連続色スキーム | | Red-Yellow-Green (by value) (赤黄緑 (値別)) | 連続色スキーム | | Blue-Yellow-Red (by value) (青黄赤 (値別)) | 連続色スキーム | | Yellow-Red (by value) (黄赤 (値別)) | 連続色スキーム | | Blue-Purple (by value) (青紫 (値別)) | 連続色スキーム | | Yellow-Blue (by value) (黄青 (値別)) | 連続色スキーム | | Blues (by value) (青 (値別)) | 連続色スキーム (パネルの背景を青に) | | Reds (by value) (赤 (値別)) | 連続色スキーム (パネルの背景色を赤に) | | Greens (by value) (緑 (値別)) | 連続色スキーム (パネルの背景色を緑に) | | Purple (by value) (紫 (値別)) | 連続色スキーム (パネルの背景色を紫に) | ## 値なし フィールド値が空または null の場合に Grafana が表示するものを入力します。デフォルト値はハイフン (-) です。 # 凡例を設定する **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 パネルには、視覚化に表示されるデータの解釈に使用できる凡例が含まれています。各凡例オプションは、視覚化に示されているデータにコンテキストと明確さを追加します。 凡例は、次の視覚化でサポートされています。 + [棒グラフ](v10-panels-bar-chart.md) + [ローソク足チャート](v10-panels-candlestick.md) + [ヒストグラム](v10-panels-histogram.md) + [円グラフ](v10-panels-piechart.md) + [状態タイムライン](v10-panels-state-timeline.md) + [ステータス履歴](v10-panels-status-history.md) + [時系列](v10-panels-time-series.md) + [[トレンド]](v10-panels-trend.md) [ジオマップ](v10-panels-geomap.md)と[ヒートマップ](v10-panels-heatmap.md)にも凡例はありますが、凡例を表示するか表示しないかの選択のみが提供され、他の凡例オプションはサポートされていません。 ## 凡例オプション 次のオプションは、パネル編集ペインの **[凡例]** セクションにあります。 **注記** リストされているすべてのオプションが、凡例を含むすべての視覚化に適用されるわけではありません。 **[可視性]** 凡例を表示するかどうかを設定します。凡例のオン/オフを切り替えるには、スイッチを使用します。 **モード** 凡例が表示される形式を設定します。以下から選択します。 + **リスト** + **[テーブル]** 凡例をテーブルとしてフォーマットすると、関連する値や視覚化内の場所など、凡例に関する他の情報も表示されることがあります。 **[配置]** 視覚化で凡例が表示される場所を設定します。以下から選択します。 + **[Bottom]** (下) + **[Right]** (右) **[幅]** 凡例の配置を**右**に設定すると、**幅**オプションが使用可能になります。フィールドを空のままにして、Grafana が凡例の幅を自動的に設定できるようにするか、フィールドに値を入力します。 **[Values]** (値) 凡例に系列データ値または[計算](v10-panels-calculation-types.md)を追加することで、視覚化にコンテキストをさらに追加できます。必要な数だけ値を追加できます。変更を適用すると、凡例をスクロールしてすべての値を表示できます。 ## 系列の色の変更 デフォルトでは、Grafana は系列データの色を設定しますが、パネル凡例を使用して変更できます。 **系列の色を変更するには** 1. 更新するパネルに移動します。 1. 凡例で、系列に関連付けられたカラーバーを選択します。 1. ピッカーまたは RGB 値を使用して、**[Colors]** タブでプリセット色を選択するか、**[カスタム]** タブでカスタム色を設定します。 1. ダッシュボードを保存します。 ## 視覚化での系列データの分離 視覚化は視覚的に複雑になることが多く、データ系列が数多く含まれている場合があります。表示したいデータを分離する凡例を使用して、視覚化から凡例データを削除することで、表示を簡素化できます。これを行うと、Grafana は **[Override]** タブに新しいオーバーライドを自動的に作成します。 **視覚化で系列データを分離するには** 1. 更新するパネルに移動します。 1. 凡例で、分離する系列のラベルを選択します。 システムによって、他のすべての系列データ表示から削除されます。 1. 系列データを分離された系列に段階的に追加するには、**Ctrl** キーまたは **Command** キーを押して、追加する系列のラベルを選択します。 1. パネルのすべてのビューワーに表示されるように変更を保存するには、ダッシュボードを保存します。 すべてのデータを含むデフォルトの表示に戻すには、任意の系列ラベルを 2 回クリックします。 ## 系列のソート 凡例をテーブルとしてフォーマットして値を追加すると、テーブル内の系列をそれらの値でソートできます。 **系列をソートするには** 1. 更新するパネルに移動します。 1. 操作するパネルの任意の部分にカーソルを合わせると、パネルの右上隅にメニューが表示されます。 1. メニューで **[編集]** を選択します。 1. パネル編集ペインの **[凡例]** セクションまでスクロールします。 1. **[Values]** (値) で、表示する値または計算を選択します。 凡例に値が表示されるようになりました。 1. 凡例テーブルの計算名ヘッダーを選択して、テーブル内の値を昇順または降順にソートします。 **注記** この機能は、棒グラフ、ヒストグラム、時系列のパネルでのみサポートされています。 # データリンクの設定 **** このドキュメントのトピックは、**Grafana バージョン 10.x** をサポートする Grafana ワークスペース向けです。 Grafana バージョン 9.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 9 での作業](using-grafana-v9.md)」を参照してください。 Grafana バージョン 8.x をサポートする Grafana ワークスペースについては、「[Grafana バージョン 8 での作業](using-grafana-v8.md)」を参照してください。 データリンクを使用すると、リンクへのより詳細なコンテキストを提供できます。カーソルの下に系列名または値を含むリンクを作成できます。例えば、視覚化で 4 つのサーバーが表示されている場合は、そのうちの 1 つまたは 2 つにデータリンクを追加できます。データリンクを使用してパネルをリンクすることもできます。 リンク自体には、視覚化に応じてさまざまな方法でアクセスできます。例えば、時系列の視覚化では、データポイントまたは行を選択します。統計、ゲージ、棒ゲージなどの広域視覚化では、視覚化の任意の場所を選択してコンテキストメニューを開くことができます。 視覚化にデータリンクが 1 つしかない場合、視覚化の任意の場所を選択すると、コンテキストメニューではなくリンクが開きます。 **サポートされている視覚化** + 棒グラフ + 棒ゲージ + ローソク足チャート + キャンバス + ゲージ + ジオマップ + ヒートマップ + ヒストグラム + 円グラフ + 統計 + 状態タイムライン + ステータス履歴 + [テーブル] + 時系列 + トレンド ## データリンク変数 データリンクの変数を使用すると、データフィルターが保持された詳細なダッシュボードにユーザーを送信できます。例えば、 変数を使用して、ラベル、時間範囲、系列、または変数の選択を指定できます。 使用可能な変数のリストを表示するには、データリンク **URL** フィールドに `$` を入力します。 データリンク URL のテンプレート変数も使用できます。「[変数](v10-dash-variables.md)」を参照してください。 ### 時間範囲パネル変数 これらの変数を使用すると、データリンク URL に現在の時間範囲を含めることができます。 + `__url_time_range` – 現在のダッシュボードの時間範囲 (`?from=now-6h&to=now` など) + `$__from` – 詳細については、「[グローバル変数](v10-dash-variable-add.md#v10-dash-variable-add-global)」を参照してください。 + `$__to` – 詳細については、「[グローバル変数](v10-dash-variable-add.md#v10-dash-variable-add-global)」を参照してください。 ### 系列変数 系列固有の変数は、`__series` 名前空間で使用できます。 + `__series.name` – URL への系統名 ### フィールド変数 フィールド固有の変数は、`__field` 名前空間で使用できます。 + `__field.name` – フィールドの名前 + `__field.labels.