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# Painéis e visualizações do Grafana versão 10
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Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
O *painel* é o componente básico da visualização no Grafana. Cada painel tem um editor de consultas específico para a fonte de dados selecionada no painel. O editor de consultas permite criar uma consulta que retorna os dados que você deseja visualizar.
Há uma grande variedade de opções de estilo e formatação para cada painel. Os painéis podem ser arrastados, soltos e redimensionados para que sejam reorganizados no dashboard.
Antes de adicionar um painel, verifique se configurou uma fonte de dados.
Tipos de painéis adicionais podem estar disponíveis ao instalar [plug-ins](grafana-plugins.md) adicionais no espaço de trabalho.
Para obter detalhes sobre usar fontes de dados específicas, consulte [Conectar-se à fonte de dados](AMG-data-sources.md).
**Topics**
+ [Visão geral do editor de painéis](v10-panels-editor-overview.md)
+ [A visualização de inspeção do painel](v10-panels-panel-inspector.md)
+ [Consultar e transformar de dados](v10-panels-query-xform.md)
+ [Configurar as opções do painel](v10-panels-configure-panel-options.md)
+ [Configurar opções padrão](v10-panels-configure-standard-options.md)
+ [Configurar uma legenda](v10-panels-configure-legend.md)
+ [Configurar links de dados](v10-panels-configure-data-links.md)
+ [Configurar mapeamentos de valores](v10-panels-configure-value-mappings.md)
+ [Configurar limites](v10-panels-configure-thresholds.md)
+ [Configurar substituições de campos](v10-panels-configure-overrides.md)
+ [Visualizações disponíveis no Grafana versão 10](v10-panels-viz.md)
# Visão geral do editor de painéis
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Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
No editor de painéis, você pode atualizar todos os elementos de uma visualização, incluindo a fonte de dados, as consultas, o intervalo de tempo e as opções de exibição.
Para adicionar um painel a um novo dashboard, selecione **\$1 Adicionar visualização** no meio do dashboard. Para adicionar um painel a um dashboard existente, selecione **Adicionar** no cabeçalho do dashboard e selecione **Visualização** no menu suspenso. Você também pode copiar e colar um painel existente do mesmo dashboard ou de outro.
## Menu do painel
Para acessar o editor de painel, passe o mouse sobre o canto superior direito de qualquer painel. Selecione o ícone do menu do painel que aparece e selecione **Editar**.
O menu do painel também dá acesso às seguintes ações:
+ **Exibir**: visualize o painel em tela cheia.
+ **Editar**: abra o editor de painel para editar as opções de painel e visualização.
+ **Compartilhar**: compartilhe o painel como um link ou painel de biblioteca.
+ **Explorar**: abra o painel no **Explore**, onde você pode focar a consulta.
+ **Inspecionar**: abra o quadro **Inspecionar**, no qual você pode revisar os dados, as estatísticas, os metadados, JSON e consultas do painel.
+ **Dados**: abra o quadro **Inspecionar** na guia **Dados**.
+ **Consulta**: abra o quadro **Inspecionar** na guia **Consulta**.
+ **Painel JSON**: abra o quadro **Inspecionar** na guia **JSON**.
+ **Extensões**: acesse outras ações fornecidas pelas aplicações instaladas, como declarar um incidente. Esta opção só aparecerá se você tiver plug-ins de aplicações instaladas que contribuem com uma extensão para o menu do painel.
+ **Mais**: acesse outras ações do painel.
+ **Duplicar**: faça uma cópia do painel. Painéis duplicados consultam dados separadamente do painel original. Se quiser usar os mesmos resultados da consulta, você pode usar a fonte de dados `Dashboard` no segundo painel.
+ **Copiar**: copie o painel para a área de transferência.
+ **Criar painel de biblioteca**: crie um painel que possa ser importado para outros dashboards.
+ **Criar alerta**: abra a página de configuração de regras de alerta em **Alertas**, na qual você pode criar um [alerta gerenciado pelo Grafana](v10-alerts.md) com base nas consultas do painel.
+ **Ocultar legenda**: oculte a legenda do painel.
+ **Obter ajuda**: envie um snapshot ou dados do painel para o suporte técnico da Grafana Labs.
+ **Remover**: remova o painel do dashboard.
## Editor de painel
Esta seção descreve as áreas do editor do painel do Grafana.
+ Cabeçalho do painel: a seção do cabeçalho lista o dashboard no qual o painel aparece e os seguintes controles:
+ **Descartar**: descarta as alterações feitas no painel desde a última vez que você salvou o dashboard.
+ **Salvar**: salva as alterações que você fez no painel.
+ **Aplicar**: aplica as alterações feitas e fecha o editor do painel, retornando ao dashboard. Você precisará salvar o dashboard para persistir nas alterações aplicadas.
+ Pré-visualização: a seção de pré-visualização contém as seguintes opções:
+ **Visualização em tabela**: converta qualquer visualização em uma tabela para que você possa ver os dados. As visualizações em tabela são úteis para a solução de problemas. Essa visualização contém somente os dados brutos. Ela não inclui as transformações que você possa ter aplicado aos dados ou às opções de formatação disponíveis na visualização [Tabela](v10-panels-table.md).
+ **Preencher**: a pré-visualização preenche o espaço disponível. Se você alterar a largura do painel lateral ou a altura do painel inferior, a visualização será alterada para preencher o espaço disponível.
+ **Real**: a pré-visualização terá o tamanho exato do dashboard. Se não houver espaço suficiente disponível, a visualização reduzirá a escala verticalmente preservando a proporção.
+ **Controles de intervalo de tempo**: o **padrão** é o fuso horário local do navegador ou o fuso horário selecionado em um nível superior.
+ Seção de dados: a seção de dados contém guias nas quais você insere consultas, transforma os dados e cria regras de alerta (se aplicável).
+ **Guia Consulta**: selecione a fonte de dados e insira as consultas aqui. Para obter mais informações, consulte [Consultar e transformar de dados](v10-panels-query-xform.md). Ao criar inicialmente um dashboard, você é solicitado a selecionar uma fonte de dados. Você pode atualizar a fonte de dados ou a consulta nessa guia.
+ **Aba Transformar**: aplique transformações de dados. Para obter mais informações, consulte [Consultar e transformar de dados](v10-panels-query-xform.md).
+ **Aba Alerta**: escreva regras de alerta. Para obter mais informações, consulte [Alertas no Grafana versão 10](v10-alerts.md).
+ Opções de exibição do painel: a seção de opções de exibição contém guias nas quais você configura quase todos os aspectos da visualização de dados. Os detalhes variam de acordo com o tipo de visualização selecionado.
## Quadro de inspeção do painel
O quadro de inspeção ajuda você a entender e solucionar problemas nos painéis. Você pode visualizar os dados brutos de qualquer painel, exportar esses dados para um arquivo de valores separados por vírgula (CSV), visualizar solicitações de consulta e exportar painéis e dados JSON.
**nota**
Nem todos os tipos de painel incluem todas as guias. Por exemplo, os painéis da lista de dashboards não têm dados brutos para inspecionar e, portanto, não exibem as guias Estatísticas, Dados ou Consulta.
O inspetor do painel consiste nas seguintes opções:
+ O quadro de inspeção do painel é exibido como um quadro no lado direito. Selecione a seta no canto superior direito para expandir ou reduzir o painel do quadro.
+ **Guia Dados**: mostra os dados brutos retornados pela consulta com as transformações aplicadas. As opções de campo, como substituições e mapeamentos de valores, não são aplicadas por padrão.
+ **Aba Estatísticas**: mostra quanto tempo a consulta leva e o quanto ela retorna.
+ **Aba JSON**: permite que você visualize e copie o painel JSON, dados do painel JSON e a estrutura de quadros de dados JSON. Isso é útil se você estiver provisionando ou administrando o Grafana.
+ **Guia Consulta**: mostra as solicitações enviadas ao servidor quando o Grafana consulta a fonte de dados.
+ **Aba Erro**: mostra todos os erros retornados por uma consulta. A guia só fica visível quando uma consulta retorna um erro.
# A visualização de inspeção do painel
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Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
A visualização de inspeção do painel, que você pode abrir por meio do menu do painel, ajuda você a entender e solucionar problemas dos painéis. Você pode inspecionar os dados brutos de qualquer painel do Amazon Managed Grafana, exportar esses dados para um arquivo de valores separados por vírgula (CSV), visualizar solicitações de consulta e exportar painéis e dados JSON.
**nota**
Nem todos os tipos de painel incluem todas as guias. Por exemplo, os painéis da lista de dashboards não têm dados brutos para inspecionar e, portanto, não exibem as guias Estatísticas, Dados ou Consulta.
O inspetor do painel consiste nas seguintes opções:
1. O inspetor do painel exibe **Inspecionar:** na parte superior do painel. Selecione a seta no canto superior direito para expandir ou reduzir o painel.
1. **Guia Dados**: mostra os dados brutos retornados pela consulta com as transformações aplicadas. As opções de campo, como substituições e mapeamentos de valores, não são aplicadas por padrão.
1. **Aba Estatísticas**: mostra quanto tempo a consulta leva e o quanto ela retorna.
1. **Aba JSON**: permite que você visualize e copie o painel JSON, dados do painel JSON e a estrutura de quadros de dados JSON. Isso é útil se você estiver provisionando ou administrando o Grafana.
1. **Guia Consulta**: mostra as solicitações enviadas ao servidor quando o Grafana consulta a fonte de dados.
1. **Aba de erro**: mostra todos os erros. Visível somente quando uma consulta retorna um erro.
## Fazer download de resultados brutos de consulta
O Amazon Managed Grafana gera um arquivo CSV que contém seus dados, incluindo quaisquer transformações nesses dados. Você pode optar por visualizar os dados antes ou depois de o painel aplicar as opções de campo ou as substituições de opções de campo.
**Para fazer download dos resultados brutos de consultas**
1. Edite o painel que contém os dados da consulta do qual você deseja fazer download.
1. No editor de consultas, selecione **Inspetor de consultas**.
1. Selecione **Dados**.
Se o seu painel contiver várias consultas ou consultar vários nós, você terá opções adicionais.
+ **Selecionar resultado**: escolha quais dados do conjunto de resultados você deseja visualizar.
+ **Transformar dados**
+ **Associadas por tempo**: visualize os dados brutos de todas as suas consultas de uma só vez, um conjunto de resultados por coluna. Selecione um título de coluna para reordenar os dados.
1. Para ver os dados antes que o sistema aplique as substituições de campo, selecione o botão de alternância **Dados formatados**.
1. Para fazer download de um arquivo CSV formatado especificamente para o Excel, selecione o botão de alternância **Fazer download para Excel**.
1. Selecione **Download CSV (Fazer download do CSV)**.
## Inspecionar a performance da consulta
A guia **Estatísticas** exibe estatísticas que informam quanto tempo a consulta leva, quantas consultas você envia e o número de linhas retornadas. Essas informações podem ajudar a solucionar suas dúvidas, especialmente se algum dos números for inesperadamente alto ou baixo.
**Para inspecionar a performance da consulta**
1. Edite o painel que contém a consulta com a performance que você deseja inspecionar.
1. No editor de consultas, selecione **Inspetor de consultas**.
1. Selecione **Estatísticas**.
As estatísticas são exibidas em formato somente leitura.
## Inspecionar a solicitação e a resposta da consulta
Você poderá inspecionar os dados de solicitação e resposta da consulta quando quiser solucionar problemas de uma consulta que retorna resultados inesperados ou não retorna os resultados esperados.
1. Edite o painel que contém a consulta que deseja exportar.
1. No editor de consultas, selecione **Inspetor de consultas**.
1. Selecione **Atualizar.**
O painel é preenchido com dados de resposta.
1. Faça ajustes, conforme necessário, e execute novamente a consulta.
1. Para fazer download dos dados da solicitação de consulta e da resposta, clique no ícone de **Copiar para a área de transferência** e cole os resultados em outra aplicação.
# Consultar e transformar de dados
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Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
O Amazon Managed Grafana é compatível com os vários tipos de [fontes de dados](AMG-data-sources.md). As *consultas* às fontes de dados retornam dados que o Grafana pode *transformar* e visualizar. Cada fonte de dados usa sua própria linguagem de consulta, e cada plug-in de fonte de dados implementa uma interface de usuário de criação de consultas chamada editor de consultas.
**Topics**
+ [Sobre consultas](#v10-panels-query-xform-about)
+ [Navegue pela guia de consulta](#v10-panels-query-xform-navigate)
+ [Adicionar uma consulta](#v10-panels-query-xform-add)
+ [Gerenciar consultas](#v10-panels-query-xform-manage)
+ [Opções de consulta](#v10-panels-query-xform-options)
+ [Gravar consultas de expressão](v10-panels-query-xform-expressions.md)
+ [Compartilhar resultados da consulta com outro painel](v10-panels-query-share.md)
+ [Transformar dados](v10-panels-xform.md)
+ [Solucionar problemas de consultas](v10-panels-query-troubleshoot.md)
+ [Tipos de cálculos](v10-panels-calculation-types.md)
## Sobre consultas
Os painéis do Grafana se comunicam com as fontes de dados por meio de consultas, que recuperam dados para a visualização. Uma consulta é uma pergunta escrita na linguagem de consulta usada pela fonte de dados.
Você pode configurar a frequência de consultas e os limites de coleta de dados nas opções da fonte de dados do painel. O Grafana é compatível com até 26 consultas por painel.
Você pode encontrar mais informações sobre cada linguagem de consulta da fonte de dados na seção [Fontes de dados](AMG-data-sources.md).
**Editores de consultas**
Cada *editor de consultas* da fonte de dados fornece uma interface de usuário personalizada que ajuda você a escrever consultas que aproveitam seus recursos exclusivos.
Devido às diferenças entre as linguagens de consulta, cada editor de consultas da fonte de dados tem um formato e funciona de forma diferente. Dependendo da fonte de dados, o editor de consultas pode fornecer recursos de preenchimento automático, nomes de métricas, sugestões de variáveis ou uma interface visual de criação de consultas.
Para obter detalhes sobre os recursos exclusivos do editor de consultas de uma fonte de dados específica, incluindo informações sobre consultas e sintaxe, consulte a documentação da fonte de dados:
+ Para fontes de dados incluídas no Amazon Managed Grafana, consulte [Fontes de dados integradas](AMG-data-sources-builtin.md).
+ Para fontes de dados incluídas no Grafana Enterprise, consulte [Conectar-se às fonte de dados Enterprise](AMG-data-sources-enterprise.md).
+ Para outros plug-ins de fonte de dados que você instala por meio do [Encontre plug-ins com o catálogo de plug-ins](grafana-plugins.md#plugin-catalog), a documentação está vinculada à lista no catálogo de plug-ins.
**Sintaxe de consulta**
As fontes de dados usam linguagens de consulta diferentes para solicitar dados. Para obter detalhes sobre a linguagem de consulta exclusiva de uma fonte de dados específica, consulte sua documentação.
**Exemplo de PostgreSQL:**
```
SELECT hostname FROM host WHERE region IN($region)
```
**Exemplo de PromQL:**
```
query_result(max_over_time([${__range_s}s]) != )
```
**Fontes de dados especiais**
O Grafana também inclui três fontes de dados especiais: **Grafana**, **Mista** e **Dashboard.** Para obter mais informações, consulte [Conectar-se à fonte de dados](AMG-data-sources.md).
## Navegue pela guia de consulta
A guia **Consulta** de um painel consiste nos seguintes elementos:
+ **Seletor de fonte de dados**: seleciona a fonte de dados a ser consultada.
+ **Opções de consulta**: define os parâmetros máximos de recuperação de dados e intervalos de tempo de execução da consulta.
+ **Botão do inspetor de consultas**: abre o painel do Inspetor de consultas, no qual você pode visualizar e otimizar a consulta.
+ **Lista do editor de consultas**: lista as consultas que você escreveu.
+ **Expressões**: usa o construtor de expressões para criar expressões de alerta. Para obter mais informações sobre expressões, consulte [Gravar consultas de expressão](v10-panels-query-xform-expressions.md).
## Adicionar uma consulta
Uma consulta retorna dados que o Grafana visualiza nos painéis do dashboard. Quando você cria um painel, o Grafana seleciona automaticamente a fonte de dados padrão.
**Para adicionar uma consulta**
1. Edite o painel ao qual você está adicionando uma consulta.
1. Escolha a guia **Queries** (Consultas).
1. Escolha o menu suspenso **Fonte de dados** e selecione uma fonte de dados.
1. Escolha **Opções de consulta** para configurar o número máximo de pontos de dados necessários. Para obter mais informações sobre essas opções, consulte [Opções de consulta](#v10-panels-query-xform-options).
1. Escreva a consulta usando o editor de consultas.
1. Escolha **Aplicar**.
O Grafana consulta a fonte de dados e visualiza os dados.
## Gerenciar consultas
O Grafana organiza as consultas em linhas de consulta recolhíveis. Cada linha de consulta contém um editor de consultas e é identificada com uma letra (A, B, C e assim por diante).
Para gerenciar as consultas, você pode copiar, ocultar, remover e reordená-las e alternar a ajuda para o editor de consultas.
## Opções de consulta
Escolha **Opções de consulta** ao lado do seletor da fonte de dados para ver as configurações da fonte de dados selecionada. As alterações feitas aqui afetam somente as consultas feitas nesse painel.
O Grafana define padrões que são mostrados em texto cinza escuro. As alterações são exibidas em texto na cor branca. Para retornar um campo à configuração padrão, exclua o texto na cor branca do campo.
As opções de consulta da fonte de dados do painel incluem:
+ **Máximo de pontos de dados**: se a fonte de dados for compatível, isso definirá o número máximo de pontos de dados para cada série retornada. Se a consulta retornar mais pontos de dados do que a configuração máxima de pontos de dados, a fonte de dados reduzirá o número de pontos retornados ao agregá-los por média, máximo ou outra função.
Você pode limitar o número de pontos para melhorar a performance da consulta ou suavizar a linha visualizada. O valor padrão é a largura (ou o número de pixels) do grafo, porque você só pode visualizar a quantidade de pontos de dados que o painel de grafo tem espaço para exibir.
Com dados de streaming, o Grafana usa o valor máximo de pontos de dados para o buffer contínuo. O streaming é um fluxo contínuo de dados, e o buffer divide o fluxo em blocos.
+ **Intervalo mínimo**: define um limite mínimo para o intervalo calculado automaticamente, que normalmente é o intervalo mínimo de extração. Se um ponto de dados for salvo a cada 15 segundos, você não se beneficiará de ter um intervalo menor do que isso. Você também pode definir para um mínimo maior do que o intervalo de extração para recuperar consultas mais simplificadas e funcionais.
+ **Intervalo**: define um intervalo de tempo que você pode usar ao agregar ou agrupar pontos de dados por tempo.
O Grafana calcula automaticamente um intervalo apropriado que você pode usar como variável em consultas modeladas. A variável é medida em segundos (`$__interval`) ou milissegundos (`$__interval_ms`).
Os intervalos são normalmente usados em funções de agregação, como soma ou média. Por exemplo, esta é uma consulta do Prometheus que usa a variável de intervalo: `rate(http_requests_total[$__interval])`.
Esse intervalo automático é calculado com base na largura do grafo. Conforme o usuário diminui o zoom em uma visualização, o intervalo aumenta, resultando em uma agregação mais simplificada. Da mesma forma, se o usuário aumentar o zoom, o intervalo diminuirá, resultando em uma agregação mais refinada.
Para obter mais informações, consulte [Variáveis globais](v10-dash-variable-add.md#v10-dash-variable-add-global).
+ **Tempo relativo**: substitui o intervalo de tempo relativo para painéis individuais, o que faz com que eles sejam diferentes do que está selecionado no seletor de tempo do dashboard no canto superior direito do dashboard. Você pode usar isso para mostrar métricas de diferentes períodos ou dias no mesmo dashboard.
**nota**
As substituições de tempo do painel não têm efeito quando o intervalo de tempo do dashboard é absoluto.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/grafana/latest/userguide/v10-panels-query-xform.html)
+ **Mudança de tempo**: substitui o intervalo de tempo de painéis individuais ao mudar o início e o fim em relação ao seletor de tempo. Por exemplo, você pode alterar o intervalo de tempo do painel para duas horas antes do seletor de tempo do dashboard.
**nota**
As substituições de tempo do painel não têm efeito quando o intervalo de tempo do painel é absoluto.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/grafana/latest/userguide/v10-panels-query-xform.html)
+ **Tempo limite de cache**: *(visível somente se disponível na fonte de dados)* substituirá o tempo limite de cache padrão se seu armazenamento de séries temporais tiver um cache de consulta. Especifique este valor como um valor numérico em segundos.
# Gravar consultas de expressão
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Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
As expressões do servidor permitem que você manipule os dados retornados de consultas com operações matemáticas e outras. As expressões criam novos dados e não manipulam os dados retornados pelas fontes de dados.
## Sobre expressões
As expressões do servidor permitem que você manipule dados retornados de consultas com operações matemáticas e outras. As expressões criam novos dados e não manipulam os dados retornados pelas fontes de dados, exceto por uma pequena reestruturação de dados para tornar os dados uma entrada aceitável para expressões.
**Usar expressões**
As expressões são mais comumente usadas pelo [Grafana Alerting](v10-alerts.md). O processamento é feito no servidor para que as expressões possam operar sem uma sessão do navegador. No entanto, as expressões também podem ser usadas com fontes de dados de backend e visualização.
**nota**
As expressões não funcionam com alertas legados do dashboard.
As expressões têm como objetivo aumentar as fontes de dados, permitindo que consultas de diferentes fontes de dados sejam combinadas ou fornecendo operações indisponíveis em uma fonte de dados.
**nota**
Quando possível, você deve fazer o processamento de dados dentro da fonte de dados. Copiar dados do armazenamento para o servidor Grafana para processamento é ineficiente, portanto, as expressões são direcionadas ao processamento leve de dados.
As expressões funcionam com consultas de fontes de dados que retornam dados numéricos ou de séries temporais. Eles também operam com [dados multidimensionais](getting-started-grafanaui.md#time-series-dimensions). Por exemplo, uma consulta que retorna várias séries, em que cada série é identificada por rótulos ou tags.
Uma expressão individual usa uma ou mais consultas ou outras expressões como entrada e adiciona dados ao resultado. Cada expressão ou consulta individual é representada por uma variável que é um identificador nomeado conhecido como RefID (por exemplo, a letra padrão `A` ou `B`).
Para referenciar a saída de uma expressão individual ou de uma consulta de fonte de dados em outra expressão, esse identificador é usado como uma variável.
**Tipos de expressões**
As expressões funcionam com dois tipos de dados.
+ Uma coleção de séries temporais.
+ Uma coleção de números, em que cada número é um item.
Cada coleção é retornada de uma única consulta ou expressão de fonte de dados e é representada pelo RefID. Cada coleção é um conjunto, em que cada item do conjunto é identificado exclusivamente por suas dimensões, que são armazenadas como [rótulos](getting-started-grafanaui.md#labels) ou pares de chave/valor.
**Consultas de fonte de dados**
As expressões do servidor só são compatíveis com consultas de fontes de dados para fontes de dados de backend. Geralmente, presume-se que os dados sejam rotulados como dados de séries temporais.
As consultas à fonte de dados, quando usadas com expressões, são executadas pelo mecanismo de expressão. Ao fazer isso, ele reestrutura os dados para serem uma série temporal ou um número por quadro de dados. Então, por exemplo, se estiver usando uma fonte de dados que retorna várias séries em um quadro na exibição de tabela, você perceberá que ela parece diferente quando executada com expressões.
Atualmente, o único formato de série não temporal (número) compatível com o uso de quadros de dados é o que você tem uma resposta de tabela que retorna um quadro de dados sem hora, colunas de strings e uma coluna numérica:
A tabela de exemplo a seguir produz um número que funciona com expressões. As colunas de strings tornam-se rótulos e a coluna numérica o valor correspondente. Por exemplo, `{"Loc": "MIA", "Host": "A"}` com um valor de 1.
| Loc | Host | Avg\$1CPU |
| --- | --- | --- |
| MIA | A | 1 |
| NYC | B | 2 |
**Operações**
Você pode usar as seguintes operações em expressões: matemática, reduzir e reamostrar.
**Math**
Matemática é para fórmulas matemáticas de formato livre em séries temporais ou dados numéricos. As operações matemáticas usam números e séries temporais como entrada e os alteram para outros números e séries temporais.
Os dados de outras consultas ou expressões são referenciados com o RefID prefixado com um cifrão, por exemplo, `$A`. Se a variável tiver espaços no nome, você poderá usar uma sintaxe entre chaves, como `${my variable}`.
As constantes numéricas podem estar em decimal (`2.24`), octal (com um zero à esquerda, como `072`) ou hexadecimal (com um 0x à esquerda, como `0x2A`). Exponenciais e sinais também são compatíveis (por exemplo, `-0.8e-2`).
**Operadores**
Os operadores aritméticos (`+`, binários e unários `-`, `*`, `/`, `%`, expoente `**`), relacionais (`<`, `>`, `==`, `!=`, `>=`, `<=`) e lógicos (`&&`, `||` e unários `!`) são compatíveis.
A forma como a operação se comporta com os dados depende se são dados numéricos ou de séries temporais.
Com operações binárias, como `$A + $B` ou `$A || $B`, o operador é aplicado das seguintes maneiras, dependendo do tipo de dados:
+ Se `$A` e `$B` forem um número, a operação será executada entre os dois números.
+ Se uma variável for um número e a outra variável for uma série temporal, a operação entre o valor de cada ponto na série temporal e o número será executada.
+ Se `$A` e `$B` forem dados de séries temporais, a operação entre cada valor nas duas séries será executada para cada carimbo de data e hora existente tanto em `$A` quanto em `$B`. A operação `Resample` pode ser usada para alinhar carimbos de data e hora.
Resumo:
+ Número número = número
+ Número série = série
+ Série série = série
Como as expressões funcionam com várias séries ou números representados por uma única variável, as operações binárias também realizam uma união (junção) entre as duas variáveis. Isso é feito com base nos rótulos de identificação associados a cada série ou número individual.
Portanto, se você tiver números com rótulos como `{host=web01}` em `$A` e outro número em `$B` com os mesmos rótulos, a operação será executada entre esses dois itens em cada variável, e o resultado compartilhará os mesmos rótulos. As regras para o comportamento dessa união são as seguintes:
+ Um item sem rótulos se juntará a qualquer coisa.
+ Se `$A` e `$B` contiverem, cada um, apenas um item (uma série ou um número), eles se unirão.
+ Se os rótulos forem uma correspondência exata, eles serão unidos.
+ Se os rótulos forem um subconjunto um do outro, por exemplo, se um item em `$A` for rotulado `{host=A,dc=MIA}` e um item em `$B` for rotulado `{host=A}`, eles serão unidos.
+ Se dentro de uma variável, como `$A`, houver chaves de tag diferentes para cada item, o comportamento da junção será indefinido.
Os operadores lógicos e relacionais retornam 0 para false 1 para true.
**Funções matemáticas**
Embora a maioria das funções exista nas próprias operações de expressão, a operação matemática tem algumas funções semelhantes aos operadores ou símbolos matemáticos. Quando as funções podem receber números ou séries, o mesmo tipo do argumento será retornado. Quando é uma série, a operação é executada para o valor de cada ponto na série.
*abs*
abs retorna o valor absoluto de seu argumento, que pode ser um número ou uma série. Por exemplo, `abs(-1)` ou `abs($A)`.
*is\$1inf*
is\$1inf pega um número ou uma série e retorna `1` para valores `Inf` (negativos ou positivos) e `0` para outros valores. Por exemplo, `is_inf($A)`.
**nota**
Se você precisar verificar especificamente o infinito negativo, por exemplo, você pode fazer uma comparação como `$A == infn()`.
*is\$1nan*
is\$1nan pega um número ou uma série e retorna `1` para valores `NaN` e `0` para outros valores. Por exemplo, `is_nan($A)`. Essa função é necessária para a verificação porque `NaN` não é igual a `NaN`.
*is\$1null*
is\$1null pega um número ou uma série e retorna `1` para valores `null` e `0` para outros valores. Por exemplo, `is_null($A)`.
*is\$1number*
is\$1number pega um número ou uma série e retorna `1` para todos os valores de números reais e `0` para outros valores (que são `null`, `Inf+`, `Inf-` e `NaN`). Por exemplo, `is_number($A)`.
*log*
Log retorna o logaritmo natural de seu argumento, que pode ser um número ou uma série. Se o valor for menor que 0, `NaN` será retornado. Por exemplo, `log(-1)` ou `log($A)`.
*inf, infn, nan e null*
Todas as funções inf, infn, nan e null retornam um único valor do nome. Eles existem principalmente para testes. Exemplo: `null()`.
*round*
Round retorna um valor inteiro arredondado. Por exemplo, `round(3.123)` ou `round($A)`.
*ceil*
Ceil arredonda o número até o valor inteiro mais próximo. Por exemplo, `ceil(3.123)` exibe `4`.
*floor*
Floor arredonda o número para baixo até o valor inteiro mais próximo. Por exemplo, `floor(3.123`) retorna `3`.
**Reduzir**
Reduzir usa uma ou mais séries temporais retornadas de uma consulta ou expressão e transforma cada série em um único número. Os rótulos da série temporal são mantidos como rótulos em cada número reduzido gerado.
*Campos:*
+ **Função**: a função de redução a ser usada
+ **Entrada**: a variável (refID [como `A`]) a ser reamostrada
+ **Modo**: permite o comportamento de controle da função de redução quando uma série contém valores não numéricos (null, NaN, \$1-Inf)
**Funções de redução**
*Contagem*
A contagem retorna o número de pontos em cada série.
*Média*
A média retorna o total de todos os valores em cada série dividido pelo número de pontos nessa série. No modo `strict`, se algum valor na série for null ou nan, ou se a série estiver vazia, NaN será retornado.
*Min and Max*
Min and Max retornam o menor ou maior valor da série, respectivamente. No modo `strict`, se algum valor na série for null ou nan, ou se a série estiver vazia, NaN será retornado.
*Soma*
Sum retorna o total de todos os valores em uma série. Se a série tiver comprimento zero, a soma será 0. No modo `strict`, se houver algum valor NaN ou Null na série, NaN será retornado.
*Last*
Last retorna o último número da série. Se a série não tiver valores, retorna NaN.
**Modos de redução**
*Estrito*
No modo Estrito, a série de entrada é processada como está. Se algum valor na série não for numérico (null, NaN ou \$1-Inf), NaN será retornado.
*Descartar dados não numéricos*
Nesse modo, todos os valores não numéricos (null, NaN ou \$1-Inf) na série de entrada são filtrados antes de executar a função de redução.
*Substituir não numérico*
Nesse modo, todos os valores não numéricos são substituídos por um valor predefinido.
**Reamostrar**
A reamostragem altera os carimbos de data e hora em cada série temporal para ter um intervalo de tempo consistente. O principal caso de uso é que você possa reamostrar séries temporais que não compartilham os mesmos carimbos de data e hora para que a matemática possa ser executada entre elas. Isso pode ser feito reamostrando cada uma das duas séries e, em seguida, em uma operação matemática referenciando as variáveis reamostradas.
*Campos:*
+ **Input**: a variável de dados de séries temporais (refID [como `A`]) a ser reamostrada
+ **Reamostrar até**: a duração do tempo para reamostrar, por exemplo `10s`. As unidades podem `s` para segundos, `m` para minutos, `h` para horas, `d`para dias, `w` para semanas e `y` para anos.
+ **Downsample**: a função de redução a ser usada quando há mais de um ponto de dados por amostra de janela. Consulte a operação de redução para obter detalhes sobre o comportamento.
+ **Upsample**: o método a ser usado para preencher uma amostra de janela que não tem pontos de dados.
+ **pad** preenche com o último valor conhecido
+ **backfill** com o próximo valor conhecido
+ **preencha para preencher as** janelas de amostra vazias com NaNs
## Escrever uma expressão
Se a fonte de dados for compatível, o Grafana exibirá o botão **Expressão** e mostrará todas as expressões existentes na lista do editor de consultas.
**Para escrever uma expressão**
1. Abra o painel.
1. Abaixo da consulta, escolha **Expressão**.
1. No campo **Operação**, selecione o tipo de expressão que você deseja escrever.
1. Escreva a expressão.
1. Escolha **Aplicar**.
## Casos especiais
Quando qualquer fonte de dados consultada não retorna séries ou números, o mecanismo de expressão retorna `NoData`. Por exemplo, se uma solicitação contiver duas consultas de fonte de dados mescladas por uma expressão, se `NoData` for retornado por pelo menos uma das consultas de fonte de dados, o resultado retornado para toda a consulta será `NoData`. Para obter mais informações sobre como o Grafana Alerting processa os resultados `NoData`, consulte [Configurar as regras de alertas gerenciados pelo Grafana](v10-alerting-configure-grafanamanaged.md).
No caso de usar uma expressão em várias consultas, o mecanismo de expressão exige que todas as consultas retornem um carimbo de data e hora idêntico. Por exemplo, se usar a matemática para combinar o resultado de várias consultas SQL em que cada uma usa `SELECT NOW() AS "time"`, a expressão só funcionará se todas as consultas avaliarem `NOW()` como um carimbo de data e hora idêntico, o que nem sempre acontece. Para resolver essa questão, você pode substituir `NOW()` por um horário arbitrário, como `SELECT 1 AS "time"`, ou qualquer outro carimbo de data e hora do UNIX válido.
# Compartilhar resultados da consulta com outro painel
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Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
O Grafana permite que você use o resultado da consulta de um painel para qualquer outro painel no dashboard. Compartilhar os resultados da consulta entre painéis reduz o número de consultas feitas à fonte de dados, o que pode melhorar a performance do dashboard.
A fonte de dados *Dashboard* permite que você selecione um painel no dashboard que contém as consultas para as quais você deseja compartilhar os resultados. Em vez de enviar uma consulta separada para cada painel, o Grafana envia uma consulta e outros painéis usam os resultados da consulta para criar visualizações.
Essa estratégia pode reduzir significativamente o número de consultas feitas quando, por exemplo, você tem vários painéis visualizando os mesmos dados.
**Para compartilhar resultados da consulta**
1. [Crie um dashboard](v10-dash-creating.md).
1. Altere o título para `Source panel`. Você usará este painel como fonte para os outros painéis.
1. Defina a consulta ou as consultas que você deseja compartilhar.
Se você não tiver uma fonte de dados disponível, use a fonte de dados do **Grafana**, que retorna uma série temporal aleatória que você pode usar para testes.
1. Adicione um segundo painel e selecione a fonte de dados **Dashboard** no editor de consultas.
1. Na **lista Usar resultados do painel**, selecione o primeiro painel que você criou.
Todas as consultas definidas no painel de origem agora estão disponíveis para o novo painel. As consultas feitas no painel de origem podem ser compartilhadas com vários painéis.
Você pode clicar em qualquer uma das consultas para acessar o painel onde elas estão definidas.
# Transformar dados
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Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
As transformações são uma forma eficaz de manipular dados retornados por uma consulta antes que o sistema aplique uma visualização. Ao usar transformações, você pode:
+ Renomear campos
+ Juntar dados de séries temporais
+ Executar operações matemáticas em todas as consultas
+ Usar a saída de uma transformação como a entrada para outra transformação
Para usuários que dependem de várias visualizações do mesmo conjunto de dados, as transformações oferecem um método eficiente de criar e manter vários dashboards.
Você também pode usar a saída de uma transformação como entrada para outra transformação, o que resulta em um ganho de performance.
**nota**
Às vezes, o sistema não consegue representar graficamente os dados transformados. Quando isso acontecer, clique no botão de alternância **Visualização de tabela** acima da visualização para alternar para uma visualização de tabela dos dados. Ela pode ajudar você a entender o resultado final das transformações.
## Tipos de transformação
O Grafana fornece várias maneiras de transformar dados. Há uma lista completa das funções de transformação abaixo.
## Ordem das transformações
Quando há várias transformações, o Grafana as aplica na ordem em que estão listadas. Cada transformação cria um conjunto de resultados que, em seguida, passa para a próxima transformação no pipeline de processamento.
A ordem na qual o Grafana aplica as transformações afeta diretamente os resultados. Por exemplo, se você usar uma transformação de redução para condensar todos os resultados de uma coluna em um único valor, só poderá aplicar transformações a esse valor único.
## Adicionar uma função de transformação aos dados
As etapas a seguir orientam você a adicionar uma transformação aos dados. Esta documentação não inclui as etapas para cada tipo de transformação.
**Para adicionar uma transformação a um painel**
1. Navegue até o painel em que você deseja adicionar uma ou mais transformações.
1. Passe o mouse sobre qualquer parte do painel para exibir o menu de ações no canto superior direito.
1. No menu de ações, escolha **Editar**.
1. Selecione a guia **Transformar**.
1. Selecione uma transformação. Uma linha de transformação aparece onde você configura as opções de transformação.
1. Para aplicar outra transformação, escolha **Adicionar transformação**. Essa transformação atua no conjunto de resultados retornado pela transformação anterior.
## Depurar uma transformação
Para ver os conjuntos de resultados de entrada e saída da transformação, escolha o ícone de depuração (bug) no lado direito da linha de transformação. Isso exibirá os dados de entrada e o resultado da transformação como saída.
Os conjuntos de resultados de entrada e saída podem ajudar a depurar uma transformação.
## Desabilitar uma transformação
Você pode desabilitar ou ocultar uma transformação escolhendo o ícone de mostrar (olho) no canto superior direito da linha de transformação. Isso desabilita as ações aplicadas dessa transformação específica e pode ajudar a identificar problemas quando você altera várias transformações uma após a outra.
## Filtrar uma transformação
Se a transformação usar mais de uma consulta, você poderá filtrá-las e aplicar a transformação selecionada a somente uma das consultas. Para isso, selecione o ícone de filtro localizado no canto superior direito da linha de transformação. Isso abre uma lista suspensa com uma lista de consultas usadas no painel. Nela, você poderá selecionar a consulta que deseja transformar.
Você também pode filtrar por anotações (o que inclui exemplares) para aplicar transformações nelas. Ao fazer isso, a lista de campos muda para refleti-las na anotação ou na dica de ferramenta do exemplar.
O ícone do filtro sempre será exibido se o painel tiver mais de uma consulta ou fonte de dados (ou seja, dados de painel ou anotação), mas poderá não funcionar se as transformações anteriores para mesclar as saídas das consultas forem aplicadas. Isso ocorre porque uma transformação obtém a saída da anterior.
## Excluir uma transformação
Recomendamos que você remova transformações que não sejam necessárias. Ao excluir uma transformação, você remove os dados da visualização.
Pré-requisitos:
Identifique todos os dashboards que dependem da transformação e informe seus usuários afetados.
**Para excluir uma transformação**
1. Abra um painel para edição.
1. Selecione a guia **Transformar**.
1. Selecione o ícone de lixeira ao lado da transformação que você deseja excluir.
# Funções de transformação
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Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
Você pode executar as transformações a seguir nos dados.
## Adicionar campo do cálculo
Use esta transformação para adicionar um novo campo calculado de dois outros campos. Cada transformação permite que você adicione um novo campo.
+ **Modo**: selecione um modo:
+ **Reduzir linha**: aplique o cálculo selecionado em cada linha dos campos selecionados de forma independente.
+ **Operação binária**: aplique operações binárias básicas (por exemplo, soma ou multiplicação) em valores em uma única linha de dois campos selecionados.
+ **Operação unária**: aplique operações unárias básicas em valores em uma única linha de um campo selecionado. As operações disponíveis são:
+ **Valor absoluto (abs)**: retorna o valor absoluto de uma determinada expressão. Ele representa a distância de zero como um número positivo.
+ **Exponencial natural (exp)**: retorna *e* elevado à potência de uma determinada expressão.
+ **Logarítmo natural (In)**: retorna o logarítmo natural de uma determinada expressão.
+ **Base (floor)**: retorna o maior número inteiro menor ou igual a uma determinada expressão.
+ **Teto (ceil)**: retorna o menor número inteiro maior ou igual a uma determinada expressão.
+ **Funções cumulativas**: aplique funções na linha atual e em todas as linhas anteriores.
+ **Total**: calcula o total cumulativo até e incluindo a linha atual.
+ **Média**: calcula a média até e incluindo a linha atual.
+ **Funções da janela**: aplique as funções da janela. A janela pode estar à *direita* ou *centralizada*. Com uma janela à direita, a linha atual será a última linha na janela. Com uma janela centralizada, a janela será centralizada na linha atual. Para tamanhos de janelas uniformes, a janela será centralizada entre a linha atual e a linha anterior.
+ **Média**: calcula a média móvel ou média cumulativa.
+ ****: calcula o desvio padrão móvel.
+ **Variância**: calcule a variância móvel.
+ **Índice da linha**: insira um campo com o índice da linha.
+ **Nome do campo**: selecione os nomes dos campos que você deseja usar no cálculo do novo campo.
+ **Cálculo**: se você selecionar o modo **Reduzir linha**, o campo **Cálculo** será exibido. Selecione o campo para ver uma lista das opções de cálculo que você pode usar para criar o novo campo. Para obter informações sobre os cálculos disponíveis, consulte [Tipos de cálculos](v10-panels-calculation-types.md).
+ **Operação**: se você selecionar o modo **Operação binária** **ou Operação unária**, os campos **Operação** aparecerão. Esses campos permitem que você faça operações matemáticas básicas em valores em uma única linha de dois campos selecionados. Você também pode usar valores numéricos para operações binárias.
+ **Como percentil**: se você selecionar o modo **Índice da linha**, a opção **Como percentil** será exibida. Esta opção permite transformar o índice da linha em uma porcentagem do número total de linhas.
+ **Alias**: (opcional) insira o nome do novo campo. Se deixar em branco, o campo será nomeado de acordo com o cálculo.
+ **Substituir todos os campos**: (opcional) selecione esta opção se quiser ocultar todos os outros campos e exibir somente o campo calculado na visualização.
**nota**
**Funções cumulativas** e **Funções da janela** estão atualmente em pré-visualização pública. A Grafana Labs oferece suporte limitado, e mudanças significativas poderão ocorrer antes que o recurso seja disponibilizado ao público em geral.
## Concatenar campos
**Concatenar campos**
Use esta transformação para combinar todos os campos de todos os quadros em um único resultado.
Por exemplo, se você tiver consultas separadas recuperando dados de temperatura e tempo de atividade (consulta A) e informações de índice de qualidade do ar e de erro (consulta B), a aplicação da transformação concatenada produzirá um quadro de dados consolidado com todas as informações relevantes em uma única visualização.
Considere as duas a seguir.
*Consulta A:*
| Temporário | Tempo de atividade |
| --- | --- |
| 15.4 | 1230233 |
*Consulta B:*
| AQI | Erros |
| --- | --- |
| 3.2 | 5 |
Depois de concatenar os campos, o quadro de dados seria:
| Temporário | Tempo de atividade | AQI | Erros |
| --- | --- | --- | --- |
| 15.4 | 1230233 | 3.2 | 5 |
Esta transformação simplifica o processo de mesclar dados de diferentes fontes, fornecendo uma visão abrangente para análise e visualização.
## Configurar com base nos resultados da consulta
**Configurar com base nos resultados da consulta**
Use esta transformação para selecionar uma consulta e extrair opções padrão, como **Mín.**, **Máx.**, **Unidade** e **Limites**, e aplicá-las em outros resultados da consulta. Isso permite a configuração dinâmica da visualização, com base nos dados retornados de uma consulta específica.
**Opções**
+ **Configurar consulta**: selecione a consulta que retorna os dados que você deseja usar como configuração.
+ **Aplicar a**: selecione os campos ou as séries aos quais a configuração deverá ser aplicada.
+ **Aplicar às opções**: especifique um tipo de campo ou use um regex do nome de campo, dependendo da opção selecionada em **Aplicar a**.
**Tabela de mapeamento de campos**
Abaixo das opções de configuração, você encontrará a tabela de mapeamento de campos. Essa tabela lista todos os campos encontrados nos dados retornados pela consulta de configuração, junto com as opções **Usar como** e **Selecionar**. Ela permite controlar os campos de mapeamento para propriedades de configuração e, para várias linhas, permite que você escolha qual valor selecionar.
O exemplo a seguir mostra uma consulta de entrada e uma consulta usada como configuração de campo.
*Consulta de entrada*
| Hora | Valor |
| --- | --- |
| 1626178119127 | 10 |
| 1626178119129 | 30 |
*Consulta de configuração*
| Hora | Valor |
| --- | --- |
| 1626178119127 | 100 |
| 1626178119129 | 100 |
*Consulta de saída (igual à de entrada, mas agora com configuração no campo de valor)*
| Hora | Valor (configuração: Máx. = 100) |
| --- | --- |
| 1626178119127 | 10 |
| 1626178119129 | 30 |
Cada campo agora tem uma opção máxima de configuração definida. Opções como **Mín.**, **Máx.**, **Unidade** e **Limites** fazem parte da configuração do campo. Se definidas, elas serão usadas pela visualização em vez de qualquer opção configurada manualmente no painel de opções do editor de painéis.
**Mapeamentos de valores**
Você também pode transformar o resultado de uma consulta em mapeamentos de valores. Com essa opção, cada linha no resultado da consulta de configuração define uma única linha de mapeamento de valores. Veja o exemplo a seguir.
*Resultado da consulta de configuração*
| Valor | Texto | Cor |
| --- | --- | --- |
| L | Baixo | azul |
| M | Médio | verde |
| H | Alto | vermelho |
*No mapeamento de campos, especifique:*
| Campo | Usar como | Select |
| --- | --- | --- |
| Valor | Valor e mapeamentos de valores | Todos os valores |
| Texto | Texto e mapeamentos de valores | Todos os valores |
| Cor | Cor e mapeamentos de valores | Todos os valores |
O Grafana cria mapeamentos de valores do resultado da consulta e os aplica aos resultados reais da consulta de dados. Você deve ver os valores sendo mapeados e coloridos de acordo com os resultados da consulta de configuração.
## Converter tipo de campo
Use esta transformação para modificar o tipo de campo do campo especificado.
Essa transformação tem as seguintes opções:
+ **Campo**: selecione entre os campos disponíveis.
+ **como** — Selecione o FieldType para converter.
+ **Numérico**: tenta transformar os valores em números.
+ **String**: fará com que os valores sejam strings.
+ **Tempo**: tenta analisar os valores como tempo.
+ Mostrará uma opção para especificar a DateFormat como entrada por uma string, como `yyyy-mm-dd` ou`DD MM YYYY hh:mm:ss`.
+ **Booleano**: tornará os valores booleanos.
+ **Enumerar**: fará com que os valores sejam enumerados.
+ Mostrará uma tabela para gerenciar as enumerações.
+ **Outro**: tenta analisar os valores como json.
Por exemplo, considere a consulta a seguir, que pode ser modificada selecionando o campo de tempo, como **Tempo**, e o Formato de data como `YYYY`.
| Hora | Marca | Valor |
| --- | --- | --- |
| 2017-07-01 | acima | 25 |
| 2018-08-02 | abaixo | 22 |
| 02/09/2019 | abaixo | 29 |
| 2020-10-04 | acima | 22 |
O resultado:
| Hora | Marca | Valor |
| --- | --- | --- |
| 2017-01-01 00:00:00 | acima | 25 |
| 2018-01-01 00:00:00 | abaixo | 22 |
| 2019-01-01 00:00:00 | abaixo | 29 |
| 2020-01-01 00:00:00 | acima | 22 |
Esta transformação permite que você adapte com flexibilidade os tipos de dados, garantindo compatibilidade e consistência nas visualizações.
## Extrair campos
Use esta transformação para selecionar uma fonte de dados e extrair conteúdo dela em diferentes formatos. Esta transformação tem os seguintes campos:
+ **Fonte**: selecione o campo para a fonte dos dados.
+ **Formato**: escolha uma das seguintes opções:
+ **JSON**: analise o conteúdo JSON da fonte.
+ **Pares de chave/valor**: analise o conteúdo no formato `a=b` ou `c:d` da fonte.
+ **Automático**: descubra campos automaticamente.
+ **Substituir todos os campos**: (opcional) selecione esta opção para ocultar todos os outros campos e exibir somente o campo calculado na visualização.
+ **Manter o tempo**: (opcional) disponível somente se a opção **Substituir todos os campos** for true. Mantém o campo de tempo na saída.
Considere o seguinte conjunto de dados:
**Exemplo de conjunto de dados**
| Timestamp | json\$1data |
| --- | --- |
| 1636678740000000000 | \$1"value": 1\$1 |
| 1636678680000000000 | \$1"value": 5\$1 |
| 1636678620000000000 | \$1"value": 12\$1 |
Você pode preparar os dados para serem usados por um [Painel de séries temporais](v10-panels-time-series.md) com esta configuração:
+ Fonte: json\$1data
+ Formato: JSON
+ Campo: valor
+ Alias: my\$1value
+ Substituir todos os campos: true
+ Manter o tempo: true
Isso vai gerar a seguinte saída:
**Dados transformados**
| Timestamp | my\$1value |
| --- | --- |
| 1636678740000000000 | 1 |
| 1636678680000000000 | 5 |
| 1636678620000000000 | 12 |
Com esta transformação, você pode extrair e formatar dados de várias maneiras. Você pode personalizar o formato de extração com base em suas necessidades específicas de dados.
## Campos de pesquisa do recurso
Use essa transformação para enriquecer um valor de campo pesquisando campos adicionais de uma fonte externa.
Esta transformação tem os seguintes campos:
+ **Campo**: selecione um campo de texto do conjunto de dados.
+ **Pesquisa**: escolha em **Países**, **Estados dos EUA** e **Aeroportos**.
**nota**
Esta transformação é compatível apenas com dados espaciais.
Por exemplo, se tiver estes dados:
**Exemplo de conjunto de dados**
| Local | Valores |
| --- | --- |
| AL | 0 |
| AK | 10 |
| Arizona | 5 |
| Arkansas | 1 |
| Em algum lugar | 5 |
Com esta configuração:
+ Campo: localização
+ Pesquisa: estados dos EUA
Você receberá a seguinte saída:
**Dados transformados**
| Local | ID | Nome | Long. | Lat. | Valores |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| AL | AL | Alabama | -80,89 1064 | 12.448457 | 0 |
| AK | AK | Arkansas | -100,89 1064 | 24.448457 | 10 |
| Arizona | | | | | 5 |
| Arkansas | | | | | 1 |
| Em algum lugar | | | | | 5 |
Esta transformação permite que você aumente os dados buscando informações adicionais de fontes externas, fornecendo um conjunto de dados mais abrangente para análise e visualização.
## Filtrar dados por ID de referência de consulta
Use esta transformação para ocultar uma ou mais consultas em painéis com várias consultas.
O Grafana exibe as letras de identificação da consulta em texto na cor cinza escuro. Escolha um identificador de consulta para alternar a filtragem. Se a letra da consulta estiver na cor branca, os resultados serão exibidos. Se a letra da consulta estiver em uma cor escura, os resultados serão ocultados.
**nota**
Esta transformação não está disponível para o Graphite porque essa fonte de dados não é compatível com a correlação de dados retornados com consultas.
## Filtrar dados por valores
Use esta transformação para filtrar de forma seletiva os pontos de dados diretamente na sua visualização. Ela fornece opções para incluir ou excluir dados com base em uma ou mais condições aplicadas a um campo selecionado.
E será muito útil se a fonte de dados não for filtrada nativamente por valores. Você também pode usá-la para restringir os valores a serem exibidos se estiver usando uma consulta compartilhada.
As condições disponíveis para todos os campos são:
+ **Regex**: corresponde a uma expressão regex.
+ **É nulo**: corresponde se o valor for nulo.
+ **Não é nulo**: corresponde se o valor não for nulo.
+ **Igual**: corresponde se o valor for igual ao valor especificado.
+ **Diferente**: corresponde se o valor for diferente do valor especificado.
As condições adicionais disponíveis para campos numéricos são:
+ **Maior**: corresponde se o valor for maior que o valor especificado.
+ **Inferior**: corresponde se o valor for menor que o valor especificado.
+ **Maior ou igual**: corresponde se o valor for maior ou igual.
+ **Menor ou igual**: corresponde se o valor for menor ou igual.
+ **Intervalo**: corresponde um intervalo entre um mínimo e um máximo especificados, incluindo o mínimo e o máximo.
Considere o seguinte conjunto de dados:
| Hora | Temperatura | Altitude |
| --- | --- | --- |
| 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 |
Se você **incluir** os pontos de dados que têm uma temperatura abaixo de 30 °C, a configuração será da seguinte forma:
+ Tipo de filtro: “Incluir”
+ Condição: linhas em que a “Temperatura” corresponde a “Menor que” “30”
E você obterá o seguinte resultado, em que somente as temperaturas abaixo de 30 °C estão incluídas:
**Dados transformados**
| Hora | Temperatura | Altitude |
| --- | --- | --- |
| 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 |
Você pode adicionar mais de uma condição ao filtro. Por exemplo, talvez você queira incluir os dados somente se a altitude for maior que 100. Para fazê-lo, adicione essa condição à seguinte configuração:
+ Tipo de filtro: “Incluir” linhas que “Correspondem a todas” as condições
+ Condição 1: linhas em que a “Temperatura” corresponde a “Menor” que “30”
+ Condição 2: linhas em que “Altitude” corresponde a “Maior” que “100”
Quando você tem mais de uma condição, pode escolher se deseja que a ação (incluir e excluir) seja aplicada em linhas que **Correspondem a todas** as condições ou **Correspondem a qualquer uma** das condições adicionadas.
No exemplo acima, escolhemos **Correspondem a todas** porque queríamos incluir as linhas que têm uma temperatura inferior a 30 °C *E* uma altitude superior a 100. Se, em vez disso, quiséssemos incluir as linhas que têm uma temperatura inferior a 30 °C *OU* uma altitude superior a 100, selecionaríamos **Correspondem a qualquer uma**. Isso incluiria a primeira linha nos dados originais, que tem uma temperatura de 32 °C (não corresponde à primeira condição), mas uma altitude de 101 (que corresponde à segunda condição), portanto, está incluída.
As condições inválidas ou configuradas de forma incompleta são ignoradas.
Esta transformação versátil de filtragem de dados permite que você inclua ou exclua pontos de dados seletivamente com base em condições específicas. Personalize os critérios para adaptar a apresentação de dados para atender às suas necessidades analíticas exclusivas.
## Filtrar campos por nome
Use esta transformação para remover partes dos resultados da consulta. Há três maneiras de filtrar nomes de campos:
+ Insira uma expressão regular.
+ Selecione manualmente os campos incluídos.
+ Use uma variável do dashboard.
*Usar uma expressão regular*
Quando você filtra usando uma expressão regular, os nomes de campo que correspondem à expressão regular são incluídos. Por exemplo, usar a expressão regular `'prod.*'` retornaria somente os campos que começam com `prod`.
A expressão regular pode incluir uma variável de dashboard interpolada usando a sintaxe `${variableName}`.
*Selecionar manualmente os campos incluídos*
Selecione ou desmarque os nomes dos campos para removê-los do resultado. Se uma expressão regular também for incluída, os campos que corresponderem à expressão serão incluídos, mesmo que não estejam marcados.
*Usar uma variável do dashboard*
Selecione **Da variável** para permitir que você selecione uma variável do dashboard usada para incluir campos. Ao configurar uma variável de dashboard com várias opções, os mesmos campos poderão ser exibidos em várias visualizações.
Esta transformação fornece flexibilidade na adaptação dos resultados da consulta para se concentrar nos campos específicos de que você precisa para uma análise e visualização eficazes.
## Formatar string
Use esta transformação para personalizar a saída de um campo de string. Esta transformação tem os seguintes campos:
+ **Maiúsculas**: formata a string inteira em caracteres maiúsculos.
+ **Minúsculas**: formata a string inteira em caracteres minúsculos.
+ **Capitalização de frase**: formata o primeiro caractere da string em maiúsculas.
+ **Capitalização de título**: formata o primeiro caractere de cada palavra na string em maiúsculas.
+ **Pascal case**: formata o primeiro caractere de cada palavra na string em maiúsculas e não inclui espaços entre as palavras.
+ **Camel case**: formata o primeiro caractere de cada palavra na string em maiúsculas, exceto a primeira palavra, e não inclui espaços entre as palavras.
+ **Snake case**: formata todos os caracteres da string em minúsculas e usa sublinhados em vez de espaços entre as palavras.
+ **Kebab case**: formata todos os caracteres da string em minúsculas e usa traços em vez de espaços entre as palavras.
+ **Aparar**: remove todos os espaços à esquerda e à direita da string.
+ **Substring**: retorna uma substring da string, usando as posições inicial e final especificadas.
Esta transformação fornece uma maneira conveniente de padronizar e adaptar a apresentação de dados da string para melhor visualização e análise.
**nota**
No momento, essa transformação está em pré-visualização pública. A Grafana Labs oferece suporte limitado, e mudanças significativas poderão ocorrer antes que o recurso seja disponibilizado ao público em geral.
## Formato de tempo
Use esta transformação para personalizar a saída de um campo de tempo. A saída pode ser formatada usando [strings no formato Moment.js](https://momentjs.com/docs/#/displaying/). Por exemplo, se você quiser exibir somente o ano de um campo de tempo, a string de formato “AAAA” pode ser usada para mostrar o ano (por exemplo, 1999 ou 2012).
**Antes da transformação:**
| Timestamp | Event |
| --- | --- |
| 1636678740000000000 | Início do sistema |
| 1636678680000000000 | Login de usuário |
| 1636678620000000000 | Atualização de dados |
**Depois de aplicar 'YYYY-MM-DD hh:mm:ss':**
| Timestamp | Event |
| --- | --- |
| 2021-11-12 14:25:40 | Início do sistema |
| 2021-11-12 14:24:40 | Login de usuário |
| 2021-11-12 14:23:40 | Atualização de dados |
Esta transformação permite que você personalize a representação do tempo nas visualizações, fornecendo flexibilidade e precisão na exibição de dados temporais.
**nota**
Esta transformação está disponível em espaços de trabalho compatíveis com o Grafana v10 como um recurso alfa.
## Agrupar por
Esta transformação agrupa os dados por um valor de campo (coluna) especificado e processa os cálculos em cada grupo. Selecione para ver uma lista de opções de cálculo.
Veja a seguir um exemplo de dados originais.
| Hora | ID do servidor | Temperatura da CPU | Status do servidor |
| --- | --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | servidor 1 | 80 | Desligado |
| 07/07/2020 11:34:20 | servidor 3 | 62 | OK |
| 07/07/2020 10:32:20 | servidor 2 | 90 | Sobrecarregado |
| 07/07/2020 10:31:22 | servidor 3 | 55 | OK |
| 07/07/2020 09:30:57 | servidor 3 | 62 | Rebooting |
| 07/07/2020 09:30:05 | servidor 2 | 88 | OK |
| 07/07/2020 09:28:06 | servidor 1 | 80 | OK |
| 07/07/2020 09:25:05 | servidor 2 | 88 | OK |
| 07/07/2020 09:23:07 | servidor 1 | 86 | OK |
Esta transformação ocorre em duas etapas. Primeiro, você especifica um ou vários campos pelos quais agrupar os dados. Isso agrupará todos os mesmos valores desses campos, como se você os tivesse classificado. Por exemplo, se agruparmos pelo campo ID do servidor, os dados serão agrupados desta forma:
| Hora | ID do servidor | Temperatura da CPU | Status do servidor |
| --- | --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | servidor 1 | 80 | Desligado |
| 07/07/2020 09:28:06 | servidor 1 | 80 | OK |
| 07/07/2020 09:23:07 | servidor 1 | 86 | OK |
| 07/07/2020 10:32:20 | servidor 2 | 90 | Sobrecarregado |
| 07/07/2020 09:30:05 | servidor 2 | 88 | OK |
| 07/07/2020 09:25:05 | servidor 2 | 88 | OK |
| 07/07/2020 11:34:20 | servidor 3 | 62 | OK |
| 07/07/2020 10:31:22 | servidor 3 | 55 | OK |
| 07/07/2020 09:30:57 | servidor 3 | 62 | Rebooting |
Todas as linhas com o mesmo valor de ID do servidor são agrupadas.
Depois de escolher o campo pelo qual deseja agrupar os dados, você pode adicionar vários cálculos nos outros campos e aplicar o cálculo a cada grupo de linhas. Por exemplo, podemos querer calcular a temperatura média da CPU para cada um desses servidores. Dessa forma, podemos adicionar o cálculo da *média* aplicado no campo Temperatura da CPU para obter o seguinte:
| ID do servidor | Temperatura da CPU (média) |
| --- | --- |
| servidor 1 | 82 |
| servidor 2 | 88,6 |
| servidor 3 | 59,6 |
E podemos adicionar mais de um cálculo. Por exemplo:
+ Para o campo Tempo, podemos calcular o *último* valor, para saber quando o último ponto de dados foi recebido para cada servidor
+ Para o campo Status do servidor, podemos calcular o *último* valor para saber qual foi o último valor de estado para cada servidor
+ Para o campo Temperatura, também podemos calcular o *último* valor para saber qual foi a última temperatura monitorada para cada servidor
Então obteríamos:
| ID do servidor | Temperatura da CPU (média) | Temperatura da CPU (última) | Tempo (último) | Status do servidor (último) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| servidor 1 | 82 | 80 | 07/07/2020 11:34:20 | Desligado |
| servidor 2 | 88,6 | 90 | 07/07/2020 10:32:20 | Sobrecarregado |
| servidor 3 | 59,6 | 62 | 07/07/2020 11:34:20 | OK |
Esta transformação permite que você extraia informações importantes de sua série temporal e as exiba de uma forma conveniente.
## Agrupar para matriz
Use esta transformação para combinar três campos, que são usados como entrada para os campos **Coluna**, **Linha** e **Valor de célula** da saída da consulta, e gerar uma matriz. A matriz é calculada da seguinte forma:
**Dados originais**
| ID do servidor | Temperatura da CPU | Status do servidor |
| --- | --- | --- |
| servidor 1 | 82 | OK |
| servidor 2 | 88,6 | OK |
| servidor 3 | 59,6 | Desligado |
Podemos gerar uma matriz usando os valores de `Server Status` como nomes de colunas, os valores de `Server ID` como nomes de linhas e a `CPU Temperature` como conteúdo de cada célula. O conteúdo de cada célula aparecerá para a combinação existente de coluna (`Server Status`) e linha (`Server ID`). Para o resto das células, você pode selecionar qual valor exibir entre: **Nulo**, **True**, **False** ou **Vazio**.
**Saída**
| IDServer Status do servidor | OK | Desligado |
| --- | --- | --- |
| servidor 1 | 82 | |
| servidor 2 | 88,6 | |
| servidor 3 | | 59,6 |
Use esta transformação para criar uma matriz especificando os campos dos resultados da consulta. A saída da matriz reflete as relações entre os valores exclusivos nesses campos. Isso ajuda você a apresentar relações complexas em um formato de matriz claro e estruturado.
## Agrupar para tabela aninhada
Use esta transformação para agrupar os dados por um valor de campo (coluna) especificado e processar o cálculo em cada grupo. São gerados registros que compartilham o mesmo valor de campo agrupado para serem exibidos em uma tabela aninhada.
Para calcular uma estatística para um campo, selecione a caixa ao lado do campo e escolha a opção **Calcular**. Isso adicionará outra caixa de seleção com estatísticas a serem selecionadas.
A tabela a seguir exibe os dados de exemplo.
| Hora | ID do servidor | Temperatura da CPU | Status do servidor |
| --- | --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | servidor 1 | 80 | Desligado |
| 07/07/2020 11:34:20 | servidor 3 | 62 | OK |
| 07/07/2020 10:32:20 | servidor 2 | 90 | Sobrecarregado |
| 07/07/2020 10:31:22 | servidor 3 | 55 | OK |
| 07/07/2020 09:30:57 | servidor 3 | 62 | Rebooting |
| 07/07/2020 09:30:05 | servidor 2 | 88 | OK |
| 07/07/2020 09:28:06 | servidor 1 | 80 | OK |
| 07/07/2020 09:25:05 | servidor 2 | 88 | OK |
| 07/07/2020 09:23:07 | servidor 1 | 86 | OK |
Esta transformação tem duas etapas. Primeiro, especifique um ou mais campos pelos quais agrupar os dados. Isso agrupa todos os mesmos valores desses campos, como se você os classificasse. Por exemplo, se você agrupar pelo campo `Server ID`, o Grafana agrupará os dados desta forma:
| ID do servidor | Dados |
| --- | --- |
| Hora | Temperatura da CPU | Status do servidor |
| --- | --- | --- |
| Hora | Temperatura da CPU | Status do servidor |
| --- | --- | --- |
| Hora | Temperatura da CPU | Status do servidor |
| --- | --- | --- |
| servidor 1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) |
| servidor 2 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) |
| servidor 3 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) |
| 07/07/2020 11:34:20 | 80 | Desligado |
| 07/07/2020 09:28:06 | 80 | OK |
| 07/07/2020 09:23:07 | 86 | OK |
| 07/07/2020 10:32:20 | 90 | Sobrecarregado |
| 07/07/2020 09:30:05 | 88 | OK |
| 07/07/2020 09:25:05 | 88 | OK |
| 07/07/2020 11:34:20 | 62 | OK |
| 07/07/2020 10:31:22 | 55 | OK |
| 07/07/2020 09:30:57 | 62 | Rebooting |
Depois de escolher o campo pelo qual você deseja agrupar os dados, você pode adicionar vários cálculos nos outros campos e aplicar o cálculo em cada grupo de linhas. Por exemplo, convém calcular a temperatura média da CPU para cada um desses servidores. Para fazer isso, adicione o cálculo médio aplicado no campo Temperatura da CPU para obter o seguinte resultado:
| ID do servidor | Temperatura da CPU (média) | |
| --- | --- | --- |
| Hora | Status do servidor |
| --- | --- |
| Hora | Status do servidor |
| --- | --- |
| Hora | Status do servidor |
| --- | --- |
| servidor 1 | 82 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) |
| servidor 2 | 88,6 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) |
| servidor 3 | 59,6 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) |
| 07/07/2020 11:34:20 | Desligado |
| 07/07/2020 09:28:06 | OK |
| 07/07/2020 09:23:07 | OK |
| 07/07/2020 10:32:20 | Sobrecarregado |
| 07/07/2020 09:30:05 | OK |
| 07/07/2020 09:25:05 | OK |
| 07/07/2020 11:34:20 | OK |
| 07/07/2020 10:31:22 | OK |
| 07/07/2020 09:30:57 | Rebooting |
## Criar mapa de calor
Use esta transformação para preparar dados do histograma para visualizar tendências ao longo do tempo. Semelhante à visualização do mapa de calor, esta transformação converte as métricas do histograma em buckets temporais.
**Bucket X**
Esta configuração determina como o eixo x é dividido em buckets.
+ **Tamanho**: especifique um intervalo de tempo no campo de entrada. Por exemplo, um intervalo de tempo de `1h` cria células com uma hora de largura no eixo x.
+ **Contagem** — Para non-time-related séries, use essa opção para definir o número de elementos em um bucket.
**Bucket Y**
Esta configuração determina como o eixo y é dividido em buckets.
+ **Linear**
+ **Logarítmico**: escolha entre log base 2 ou log base 10.
+ **Symlog**: usa uma escala logarítmica simétrica. Escolha entre log base 2 ou log base 10, permitindo valores negativos.
Suponha que você tenha o seguinte conjunto de dados:
| Timestamp | Valor |
| --- | --- |
| 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 |
+ Com o bucket X definido como `Size: 15m` e o bucket Y como`Linear`, o histograma organiza os valores em intervalos de tempo de 15 minutos no eixo x e linearmente no eixo y.
+ Para o bucket X como `Count: 2` e o bucket Y como `Logarithmic (base 10)`, o histograma agrupa valores em buckets de dois no eixo x e usa uma escala logarítmica no eixo y.
## Histograma
Use esta transformação para gerar um histograma com base nos dados de entrada, permitindo que você visualize a distribuição dos valores.
+ **Tamanho do bucket**: o intervalo entre os itens mais baixos e mais altos em um bucket (xMín. a xMáx.).
+ **Deslocamento do balde** — O deslocamento dos compartimentos. non-zero-based
+ **Combinar séries**: crie um histograma unificado usando todas as séries disponíveis.
**Dados originais**
Série 1:
| A | B | C |
| --- | --- | --- |
| 1 | 3 | 5 |
| 2 | 4 | 6 |
| 3 | 5 | 7 |
| 4 | 6 | 8 |
| 5 | 7 | 9 |
Série 2:
| C |
| --- |
| 5 |
| 6 |
| 7 |
| 8 |
| 9 |
**Saída**
| xMín. | xMáx. | 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 |
Visualize a distribuição dos valores usando o histograma gerado, fornecendo insights sobre a dispersão e a densidade dos dados.
## Unir por campo
Use esta transformação para mesclar vários resultados em uma única tabela, permitindo a consolidação de dados de diferentes consultas.
É especialmente útil para converter vários resultados de séries temporais em uma única tabela ampla com um campo de tempo compartilhado.
**Junção interna**
Uma junção interna mescla dados de várias tabelas em que todas as tabelas compartilham o mesmo valor do campo selecionado. Esse tipo de junção exclui dados em que os valores não coincidem em todos os resultados.
Use esta transformação para combinar os resultados de várias consultas (combinando em um campo de junção passado ou na coluna da primeira vez) em um resultado e descartar linhas em que uma junção com êxito não pode ocorrer.
No exemplo a seguir, duas consultas retornam dados de tabela. Elas são visualizadas como duas tabelas separadas antes de aplicar a transformação da junção interna.
Consulta A:
| Hora | Trabalho | Tempo de atividade |
| --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | nó | 25260122 |
| 07/07/2020 11:24:20 | postgre | 123001233 |
| 07/07/2020 11:14:20 | postgre | 345001233 |
Consulta B:
| Hora | Servidor | Erros |
| --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | servidor 1 | 15 |
| 07/07/2020 11:24:20 | servidor 2 | 5 |
| 07/07/2020 11:04:20 | servidor 3 | 10 |
O resultado depois de aplicar a transformação da junção interna fica da seguinte forma:
| Hora | Trabalho | Tempo de atividade | Servidor | Erros |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | nó | 25260122 | servidor 1 | 15 |
| 07/07/2020 11:24:20 | postgre | 123001233 | servidor 2 | 5 |
*Junção externa*
Uma junção externa inclui todos os dados de uma junção interna e linhas em que os valores não coincidem em todas as entradas. Enquanto a junção interna une a Consulta A e a Consulta B no campo de tempo, a junção externa inclui todas as linhas que não correspondem no campo de tempo.
No exemplo a seguir, duas consultas retornam dados de tabela. Elas são visualizadas como duas tabelas antes de aplicar a transformação da junção externa.
Consulta A:
| Hora | Trabalho | Tempo de atividade |
| --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | nó | 25260122 |
| 07/07/2020 11:24:20 | postgre | 123001233 |
| 07/07/2020 11:14:20 | postgre | 345001233 |
Consulta B:
| Hora | Servidor | Erros |
| --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | servidor 1 | 15 |
| 07/07/2020 11:24:20 | servidor 2 | 5 |
| 07/07/2020 11:04:20 | servidor 3 | 10 |
O resultado após aplicar a transformação da junção externa fica como abaixo:
| Hora | Trabalho | Tempo de atividade | Servidor | Erros |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:04:20 | | | servidor 3 | 10 |
| 07/07/2020 11:14:20 | postgre | 345001233 | | |
| 07/07/2020 11:34:20 | nó | 25260122 | servidor 1 | 15 |
| 07/07/2020 11:24:20 | postgre | 123001233 | servidor 2 | 5 |
## Unir por rótulos
Use esta transformação para unir vários resultados em uma única tabela.
Isso é especialmente útil para converter vários resultados de séries temporais em uma única tabela ampla com um campo **Rótulo** compartilhado.
+ **Unir**: selecione o rótulo para unir pelos rótulos disponíveis ou comuns em todas as séries temporais.
+ **Valor**: o nome do resultado de saída.
**Exemplo**
Entrada 1: `series1{what='Temp', cluster='A', job='J1'}`
| Hora | Valor |
| --- | --- |
| 1 | 10 |
| 2 | 200 |
Entrada 2: `series2{what='Temp', cluster='B', job='J1'}`
| Hora | Valor |
| --- | --- |
| 1 | 10 |
| 2 | 200 |
Entrada 3: `series3{what='Speed', cluster='B', job='J1'}`
| Hora | Valor |
| --- | --- |
| 22 | 22 |
| 28 | 77 |
Configuração:
```
value: 'what'
```
Saída:
| cluster | trabalho | Temporário | Velocidade |
| --- | --- | --- | --- |
| A | J1 | 10 | |
| A | J1 | 200 | |
| B | J1 | 10 | 22 |
| B | J1 | 200 | 77 |
Combine e organize dados de séries temporais de forma eficaz com essa transformação para obter insights abrangentes.
## Rótulos para campos
Use esta transformação para converter resultados de séries temporais com rótulos ou tags em uma tabela, incluindo as chaves e os valores de cada rótulo no resultado. Exiba rótulos como valores de colunas ou linhas para melhorar a visualização de dados.
Tendo em conta um resultado de consulta de duas séries temporais:
+ Série 1: rótulos `Server=Server A`, `Datacenter=EU`
+ Série 2: rótulos `Server=Server B`, `Datacenter=EU`
No modo **Colunas**, o resultado fica assim:
| Hora | Servidor | Datacenter | Valor |
| --- | --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | Servidor A | UE | 1 |
| 07/07/2020 11:34:20 | Servidor B | UE | 2 |
No modo “Linhas”, o resultado tem uma tabela para cada série e mostra o valor de cada rótulo da seguinte forma:
| rótulo | valor |
| --- | --- |
| Servidor | Servidor A |
| Datacenter | UE |
| rótulo | valor |
| --- | --- |
| Servidor | Servidor B |
| Datacenter | UE |
**Nome do campo de valor**
Se você selecionou Servidor como **nome do campo Valor**, então vai obter um campo para cada valor do rótulo Servidor.
| Hora | Datacenter | Servidor A | Servidor B |
| --- | --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | UE | 1 | 2 |
**Comportamento de mesclagem**
O transformador de rótulos para campos é, internamente, duas transformações separadas. A primeira atua em uma única série e extrai rótulos para campos. A segunda é a transformação de mesclagem que une todos os resultados em uma única tabela. A transformação de mesclagem tenta unir todos os campos correspondentes. Essa etapa de mesclagem é obrigatória e não pode ser desativada.
Para fins de ilustração, veja um exemplo em que você tem duas consultas que retornam séries temporais sem rótulos sobrepostos.
+ Série 1: rótulos `Server=ServerA`
+ Série 2: rótulos `Datacenter=EU`
Isso resultará primeiro nestas duas tabelas:
| Hora | Servidor | Valor |
| --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | ServidorA | 10 |
| Hora | Datacenter | Valor |
| --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | UE | 20 |
Depois da mesclagem:
| Hora | Servidor | Valor | Datacenter |
| --- | --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | ServidorA | 10 | |
| 07/07/2020 11:34:20 | | 20 | UE |
## Limite
Use esta transformação para restringir o número de linhas exibidas, fornecendo uma visão mais focada dos dados. Isso é útil especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados.
Veja a seguir um exemplo que ilustra o impacto da transformação de **Limite** em uma resposta de uma fonte de dados:
| Hora | Métrica | Valor |
| --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | Temperatura | 25 |
| 07/07/2020 11:34:20 | Umidade | 22 |
| 07/07/2020 10:32:20 | Umidade | 29 |
| 07/07/2020 10:31:22 | Temperatura | 22 |
| 07/07/2020 09:30:57 | Umidade | 33 |
| 07/07/2020 09:30:05 | Temperatura | 19 |
Veja abaixo o resultado depois de adicionar uma transformação de limite com um valor de “3”:
| Hora | Métrica | Valor |
| --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | Temperatura | 25 |
| 07/07/2020 11:34:20 | Umidade | 22 |
| 07/07/2020 10:32:20 | Umidade | 29 |
Esta transformação ajuda você a personalizar a apresentação visual dos dados para se concentrar nos dados mais relevantes.
## Mesclar séries e tabelas
Use esta transformação para combinar o resultado de várias consultas em um único resultado, o que é particularmente útil ao usar a visualização do painel de tabela. A transformação mesclará valores na mesma linha se os campos compartilhados contiverem os mesmos dados.
Veja abaixo uma ilustração do impacto da transformação de **Mesclar séries e tabelas** em duas consultas que retornam dados da tabela:
*Consulta A:*
| Hora | Trabalho | Tempo de atividade |
| --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | nó | 25260122 |
| 07/07/2020 11:24:20 | postgre | 123001233 |
Consulta B:
| Hora | Trabalho | Erros |
| --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | nó | 15 |
| 07/07/2020 11:24:20 | postgre | 5 |
Veja abaixo o resultado depois de aplicar a transformação de mesclagem:
| Hora | Trabalho | Erros | Tempo de atividade |
| --- | --- | --- | --- |
| 07/07/2020 11:34:20 | nó | 15 | 25260122 |
| 07/07/2020 11:24:20 | postgre | 5 | 123001233 |
Esta transformação combina valores da Consulta A e da Consulta B em uma tabela unificada, aprimorando a apresentação para obter melhores insights.
## Organizar campos por nome
Use esta transformação para renomear, reordenar ou ocultar campos retornados por uma única consulta em seu painel. Esta transformação só funciona em painéis com uma única consulta. Se o painel tiver várias consultas, você deverá aplicar uma transformação de *Junção externa* ou remover as consultas extras.
**Transformar campos**
O Grafana exibe uma lista de campos retornados pela consulta. Você pode:
+ **Alterar a ordem dos campos**: arraste um campo para um novo local na lista.
+ **Ocultar ou mostrar um campo**: use o ícone de olho ao lado do nome do campo para alternar a visibilidade de um campo.
+ **Renomear campos**: digite um novo nome na caixa **Renomear**.
**Exemplo**
Com este resultado inicial da consulta:
| Hora | Métrica | Valor |
| --- | --- | --- |
| 2020-07-07 11:34:20 | Temperatura | 25 |
| 2020-07-07 11:34:20 | Umidade | 22 |
| 2020-07-07 10:32:20 | Umidade | 29 |
Você pode aplicar uma substituição de campo de renomeação para criar:
| Hora | Sensor | Leitura |
| --- | --- | --- |
| 2020-07-07 11:34:20 | Temperatura | 25 |
| 2020-07-07 11:34:20 | Umidade | 22 |
| 2020-07-07 10:32:20 | Umidade | 29 |
Esta transformação permite personalizar a exibição dos resultados da consulta, garantindo uma representação clara e criteriosa dos dados no Grafana.
## Partição por valores
Use esta transformação para simplificar o processo de representação gráfica de várias séries sem a necessidade de várias consultas com diversas cláusulas `WHERE`.
**nota**
Esta função está disponível em espaços de trabalho compatíveis com o Grafana versão 9 ou superior.
Isso é particularmente útil ao usar uma tabela SQL de métricas, como neste exemplo:
| Hora | Região | Valor |
| --- | --- | --- |
| 20/10/2022 12:00:00 | EUA | 1520 |
| 20/10/2022 12:00:00 | UE | 2936 |
| 20/10/2022 1:00:00 | EUA | 1327 |
| 20/10/2022 1:00:00 | UE | 912 |
Com o transformador *Partição por valores*, você pode emitir uma única consulta e dividir os resultados por valores exclusivos em uma ou mais colunas (campos) de sua escolha. O exemplo a seguir usa `Region`.
```
SELECT Time, Region, Value FROM metrics WHERE Time > '2022-10-20'
```
| Hora | Região | Valor |
| --- | --- | --- |
| 20/10/2022 12:00:00 | EUA | 1520 |
| 20/10/2022 1:00:00 | EUA | 1327 |
| Hora | Região | Valor |
| --- | --- | --- |
| 20/10/2022 12:00:00 | UE | 2936 |
| 20/10/2022 1:00:00 | UE | 912 |
Esta transformação simplifica o processo e aumenta a flexibilidade de visualizar várias séries na mesma visualização de séries temporais.
## Preparar séries temporais
Use esta transformação para resolver problemas quando uma fonte de dados retorna dados de séries temporais em um formato que não é compatível com a visualização desejada. Esta transformação permite converter dados de séries temporais entre formatos amplos e longos.
**Séries temporais de vários quadros**
Use esta opção para transformar o quadro de dados de séries temporais do formato amplo para o formato longo. Isso é particularmente útil quando a fonte de dados fornece informações de séries temporais em um formato que precisa ser remodelado para uma compatibilidade ideal com a visualização.
*Exemplo*
Esta entrada:
| Timestamp | Value1 | Value2 |
| --- | --- | --- |
| 2023-01-01 00:00:00 | 10 | 20 |
| 2023-01-01 01:00:00 | 15 | 25 |
Pode ser transformada em:
| Timestamp | Variável | Valor |
| --- | --- | --- |
| 2023-01-01 00:00:00 | Value1 | 10 |
| 2023-01-01 00:00:00 | Value2 | 20 |
| 2023-01-01 01:00:00 | Value1 | 15 |
| 2023-01-01 01:00:00 | Value2 | 25 |
**Séries temporais amplas**
Use esta opção para transformar o quadro de dados de séries temporais do formato longo para o formato amplo. Isso é particularmente útil quando a fonte de dados fornece dados de séries temporais em um formato longo e a visualização exige um formato amplo.
*Exemplo*
Esta entrada:
| Timestamp | Variável | Valor |
| --- | --- | --- |
| 2023-01-01 00:00:00 | Value1 | 10 |
| 2023-01-01 00:00:00 | Value2 | 20 |
| 2023-01-01 01:00:00 | Value1 | 15 |
| 2023-01-01 01:00:00 | Value2 | 25 |
Pode ser transformada em:
| Timestamp | Value1 | Value2 |
| --- | --- | --- |
| 2023-01-01 00:00:00 | 10 | 20 |
| 2023-01-01 01:00:00 | 15 | 25 |
## Reduzir
O uso desta transformação aplica um cálculo a cada campo no quadro de dados e retorna um único valor. Ela é particularmente útil para consolidar dados de várias séries temporais em um formato mais compacto e resumido. Os campos de tempo são removidos ao aplicar essa transformação.
Considere a entrada:
Consulta A:
| Hora | Temporário | Tempo de atividade |
| --- | --- | --- |
| 2020-07-07 11:34:20 | 12.3 | 25612 |
| 2020-07-07 11:24:20 | 15.4 | 1230233 |
Consulta B:
| Hora | AQI | Erros |
| --- | --- | --- |
| 2020-07-07 11:34:20 | 6.5 | 15 |
| 2020-07-07 11:24:20 | 3.2 | 5 |
O transformador de redução tem dois modos:
+ **Séries para linhas**: cria uma linha para cada campo e uma coluna para cada cálculo.
+ **Reduzir campos**: mantém a estrutura de quadros existente, mas reduz cada campo em um único valor.
Por exemplo, se você usasse o **Primeiro** e o **Último** cálculo com uma transformação de **Séries para linhas**, o resultado seria:
| Campo | First | Last |
| --- | --- | --- |
| Temporário | 12.3 | 15.4 |
| Tempo de atividade | 25612 | 1230233 |
| AQI | 6.5 | 3.2 |
| Erros | 15 | 5 |
Os **campos Reduzir** com o **último** cálculo resultam em dois quadros, cada um com uma linha:
Consulta A:
| Temporário | Tempo de atividade |
| --- | --- |
| 15.4 | 1230233 |
Consulta B:
| AQI | Erros |
| --- | --- |
| 3.2 | 5 |
## Renomear por regex
Use esta transformação para renomear partes dos resultados da consulta usando uma expressão regular e um padrão de substituição.
Você pode especificar uma expressão regular, que só será aplicada às correspondências, junto com um padrão de substituição que seja compatível com referências anteriores. Por exemplo, vamos supor que você esteja visualizando o uso da CPU por host e queira remover o nome do domínio. Você pode definir o regex como `([^\.]+)\..+` e o padrão de substituição como `$1`, e `web-01.example.com` ficaria `web-01`.
Essa transformação permite que você personalize os dados para atender às suas necessidades de visualização, tornando os dashboards mais informativos e fáceis de usar.
## Linhas para campos
Use esta transformação para converter linhas em campos separados. Isso pode ser útil porque os campos podem ser estilizados e configurados individualmente. Ela também pode usar campos adicionais como fontes para configuração dinâmica de campos ou mapeá-los para rótulos de campo. Os rótulos adicionais podem então ser usados para definir melhores nomes de exibição para os campos resultantes.
Essa transformação inclui uma tabela de campos que lista todos os campos nos dados retornados pela consulta de configuração. Essa tabela fornece controle sobre qual campo deve ser mapeado para cada propriedade de configuração (a opção **Usar como**). Você também pode escolher qual valor selecionar se houver várias linhas nos dados retornados.
Essa transformação requer:
+ Um campo para usar como fonte dos nomes dos campos.
Por padrão, a transformação usa o primeiro campo de string como fonte. Você pode substituir essa configuração padrão selecionando **Nome do campo** na coluna **Usar como** do campo que você deseja usar.
+ Um campo para usar como fonte de valores.
Por padrão, a transformação usa o primeiro campo numérico como fonte. Mas você pode substituir essa configuração padrão selecionando **Valor do campo** na coluna **Usar como** do campo que você deseja usar.
Útil ao visualizar dados em:
+ Medidor
+ Stat
+ Gráfico de pizza
**Mapear campos extras para rótulos**
Se um campo não for mapeado para a propriedade de configuração, o Grafana o usará automaticamente como fonte para um rótulo no campo de saída.
Exemplo:
| Nome | DataCenter | Valor |
| --- | --- | --- |
| ServidorA | EUA | 100 |
| ServidorB | UE | 200 |
Saída:
| ServerA (rótulos DataCenter: EUA) | ServerB (rótulos DataCenter: UE) |
| --- | --- |
| 100 | 200 |
Agora, os rótulos extras podem ser usados no nome de exibição do campo para fornecer nomes de campo mais completos.
Se você quiser extrair a configuração de uma consulta e aplicá-la em outra, use a transformação *Configurar dos resultados da consulta*.
**Exemplo**
Entrada:
| Nome | Valor | Máx |
| --- | --- | --- |
| ServidorA | 10 | 100 |
| ServidorB | 20 | 200 |
| ServidorC | 30 | 300 |
Saída:
| ServidorA (configuração: máx.=100) | ServidorB (configuração: máx.=200) | ServidorC (configuração: máx.=300) |
| --- | --- | --- |
| 10 | 20 | 30 |
Como você pode ver, cada linha nos dados de origem vira um campo separado. Cada campo agora também tem uma opção de configuração máxima definida. Opções como **Mín.**, **Máx.**, **Unidade** e **Limites** fazem parte da configuração do campo e, se definidas dessa forma, serão usadas pela visualização em vez de qualquer opção configurada manualmente no painel de opções do editor de painéis.
Essa transformação permite a conversão de linhas em campos individuais, facilita a configuração dinâmica do campo e mapeia campos adicionais para rótulos.
## Séries para linhas
Use esta transformação para combinar o resultado de várias consultas de dados de séries temporais em um único resultado. Isso é útil ao usar a visualização do painel de tabela.
O resultado dessa transformação conterá três colunas: Tempo, Métrica e Valor. A coluna Métrica é adicionada para que você possa ver facilmente de qual consulta a métrica se origina. Personalize esse valor definindo Rótulo na consulta de origem.
No exemplo abaixo, temos duas consultas retornando dados de séries temporais. Elas são visualizadas como duas tabelas separadas antes de aplicar a transformação.
*Consulta A:*
| Hora | Temperatura |
| --- | --- |
| 2020-07-07 11:34:20 | 25 |
| 2020-07-07 10:31:22 | 22 |
| 2020-07-07 09:30:05 | 19 |
*Consulta B:*
| Hora | Umidade |
| --- | --- |
| 2020-07-07 11:34:20 | 24 |
| 2020-07-07 10:32:20 | 29 |
| 2020-07-07 09:30:57 | 33 |
Veja abaixo o resultado depois de aplicar a transformação de séries para linhas.
| Hora | Métrica | Valor |
| --- | --- | --- |
| 2020-07-07 11:34:20 | Temperatura | 25 |
| 2020-07-07 11:34:20 | Umidade | 22 |
| 2020-07-07 10:32:20 | Umidade | 29 |
| 2020-07-07 10:31:22 | Temperatura | 22 |
| 2020-07-07 09:30:57 | Umidade | 33 |
| 2020-07-07 09:30:05 | Temperatura | 19 |
Esta transformação facilita a consolidação dos resultados de várias consultas de séries temporais, fornecendo um conjunto de dados simplificado e unificado para análise e visualização eficientes em um formato tabular.
## Classificar por
Use esta transformação para classificar cada quadro em um resultado de consulta com base em um campo especificado, facilitando a compreensão e a análise dos dados. Ao configurar o campo desejado para classificação, você pode controlar a ordem na qual os dados serão apresentados na tabela ou na visualização.
Use a opção **Inverter** para ordenar de forma inversa os valores no campo especificado. Essa funcionalidade é particularmente útil quando você deseja alternar rapidamente entre a ordem crescente e decrescente para atender às suas necessidades analíticas.
Por exemplo, em um cenário em que dados de séries temporais são recuperados de uma fonte de dados, a transformação **Classificar por** pode ser aplicada para organizar os quadros de dados com base no carimbo de data e hora, em ordem crescente ou decrescente, dependendo dos requisitos analíticos. Esse recurso garante que você possa navegar e interpretar facilmente dados de séries temporais, obtendo insights valiosos da apresentação organizada e visualmente coerente.
## Espacial
Use esta transformação para aplicar operações espaciais aos resultados da consulta.
+ **Ação**: selecione uma ação:
+ **Preparar campo espacial**: defina um campo de geometria com base nos resultados de outros campos.
+ **Modo de localização**: selecione um modo de localização (estas opções são compartilhadas pelos modos **Calcular valor** e **Transformar**):
+ **Automático**: identifica automaticamente os dados de localização com base nos nomes de campo padrão.
+ **Coordenadas**: especifique os campos de latitude e longitude.
+ **Geohash**: especifique um campo de geohash.
+ **Pesquisa**: especifique os campos de localização do dicionário geográfico.
+ **Calcular valor** — Use a geometria para definir um novo campo (heading/distance/area).
+ **Função**: escolha uma operação matemática para aplicar à geometria:
+ **Título**: calcule o rumo (direção) entre dois pontos.
+ **Área**: calcule a área delimitada por um polígono definido pela geometria.
+ **Distância**: calcule a distância entre dois pontos.
+ **Transformar**: aplique operações espaciais à geometria.
+ **Operação**: escolha uma operação para aplicar à geometria:
+ **Como linha**: crie um único recurso de linha com um vértice em cada linha.
+ **Construtor de linhas**: crie uma linha entre dois pontos.
Esta transformação permite manipular e analisar dados geoespaciais, possibilitando operações como criar linhas entre pontos, calcular propriedades espaciais e muito mais.
## Transformação de séries temporais em tabela
Use esta transformação para converter resultados de séries temporais em uma tabela, transformando um quadro de dados de séries temporais em um campo **Tendência**. O campo **Tendência** pode então ser renderizado usando o [tipo de célula sparkline](v10-panels-table.md#v10-panels-table-cell-type), gerando um sparkline em linha para cada linha da tabela. Se houver várias consultas de séries temporais, cada uma resultará em um quadro de dados de tabela separado. Elas podem ser unidas usando transformações de junção ou mesclagem para produzir uma única tabela com vários sparklines por linha.
Para cada valor do campo **Tendência** gerado, uma função de cálculo pode ser selecionada. O padrão é **Último valor não nulo**. Esse valor é exibido ao lado do sparkline e é usado para classificar as linhas da tabela.
## Análise de regressão
Use esta transformação para criar um quadro de dados contendo valores previstos por um modelo estatístico. Isso é útil para encontrar uma tendência em dados caóticos. Ela funciona ajustando uma função matemática aos dados, usando regressão linear ou polinomial. O quadro de dados pode então ser usado em uma visualização para exibir uma linha de tendência.
Há dois modelos diferentes:
+ **Regressão linear**: ajusta uma função linear aos dados.
+ **Regressão polinomial**: ajusta uma função polinomial aos dados.
**nota**
No momento, essa transformação está em pré-visualização pública. A Grafana Labs oferece suporte limitado, e mudanças significativas poderão ocorrer antes que o recurso seja disponibilizado ao público em geral.
# Solucionar problemas de consultas
****
Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
Esta página fornece informações para resolver problemas comuns do dashboard.
**Eu obtenho resultados diferentes quando reorganizo minhas funções**
A ordem das funções é muito importante. Assim como na matemática, a ordem em que você coloca suas funções pode afetar o resultado.
**Inspecionar a solicitação e resposta da consulta**
Os problemas mais comuns estão relacionados à consulta e à resposta da fonte de dados. Mesmo que pareça ser um bug ou um problema de visualização no Grafana, quase sempre é um problema com a consulta ou com a resposta da fonte de dados. Comece inspecionando a consulta e a resposta do painel.
Para obter mais informações, consulte [Inspecionar dados de solicitações e respostas](v10-panels-panel-inspector.md).
**Minha consulta está lenta**
Quantos pontos de dados a consulta está retornando? Uma consulta que retorna muitos pontos de dados será lenta. Experimente isto:
+ Em **Opções de consulta**, limite o **Máximo de pontos de dados** retornados.
+ Em **Opções de consulta**, aumente o tempo **Mínimo de intervalo**.
+ Na sua consulta, use uma função `group by`.
# Tipos de cálculos
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Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
A tabela a seguir contém uma lista dos cálculos que você pode realizar no Grafana. Você pode encontrar esses cálculos na guia **Transformar** e nas visualizações de medidores em barras, medidores e estatísticas.
| Cálculo | Description |
| --- | --- |
| Todos nulos | True quando todos os valores são nulos |
| Todos os valores | Matriz com todos os valores |
| Todos os valores exclusivos | Matriz com todos os valores exclusivos |
| Todos zeros | True quando todos os valores são 0 |
| Contagem das alterações | Número de vezes que o valor do campo é alterado |
| Contagem | Número de valores em um campo |
| Delta | Alteração cumulativa no valor, conta apenas incrementos |
| Diferença | Diferença entre o primeiro e o último valor de um campo |
| Diferença percentual | Alteração percentual entre o primeiro e o último valor de um campo |
| Contagem diferenciada | Número de valores exclusivos em um campo |
| First | Primeiro valor em um campo |
| Primeiro\$1 (não nulo) | Primeiro, não é um valor nulo em um campo (também exclui NaNs) |
| Last | Último valor em um campo |
| Último\$1 (não nulo) | Último valor, não nulo, em um campo (também exclui NaNs) |
| Máx | Valor máximo de um campo |
| Média | Valor médio de todos os valores em um campo |
| Variação | Variância de todos os valores em um campo |
| StdDev | Desvio padrão de todos os valores em um campo |
| Mín. | Valor mínimo de um campo |
| Mín. (acima de zero) | Valor mínimo positivo de um campo |
| Intervalo | Diferença entre os valores máximo e mínimo de um campo |
| Etapa | Intervalo mínimo entre os valores de um campo |
| Total | Soma de todos os valores em um campo |
# Configurar as opções do painel
****
Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
Um painel do Grafana é uma representação visual dos dados que você pode personalizar definindo uma consulta de fonte de dados, transformando e formatando dados e definindo as configurações de visualização.
Um editor de painéis inclui um construtor de consultas e uma série de opções que você pode usar para transformar dados e adicionar informações aos painéis.
Este tópico descreve como:
+ Abrir um painel para edição
+ Adicionar uma descrição e um título do painel
+ Visualizar um modelo de painel JSON
+ Configurar linhas e painéis repetidos
## Editar um painel
Depois de adicionar um painel a um dashboard, você pode abri-lo a qualquer momento para alterar ou atualizar consultas, adicionar transformação de dados e alterar as configurações de visualização.
**Para editar um painel**
1. Abra o dashboard que contém o painel que você deseja editar.
1. Passe o mouse sobre qualquer parte do painel para exibir o menu de ações no canto superior direito.
1. Escolha o menu e selecione **Editar**.
Para usar um atalho de teclado para abrir o painel, passe o mouse sobre o painel e pressione `e`.
O painel será aberto no modo de edição.
## Adicionar um título e uma descrição a um painel
Adicione um título e uma descrição a um painel para compartilhar com os usuários qualquer informação importante sobre a visualização. Por exemplo, use a descrição para documentar a finalidade da visualização.
1. Edite um painel.
1. No painel de opções de exibição do painel, localize a seção **Opções do painel**.
1. Insira um **Título**.
O texto inserido nesse campo aparece em uma dica de ferramenta no editor do painel e no dashboard.
1. Escreva uma descrição do painel e dos dados que você está exibindo.
O texto inserido nesse campo aparece em uma dica de ferramenta no canto superior esquerdo do painel.
Você pode usar as [variáveis que você definiu](v10-dash-variables.md) no campo **Título** e **Descrição**, mas não as [variáveis globais](v10-dash-variable-add.md#v10-dash-variable-add-global).
## Visualizar um modelo de painel JSON
Explore e exporte modelos JSON de painel, dados de painel e quadro de dados.
**Para visualizar um modelo de painel JSON**
1. Abra o dashboard que contém o painel.
1. Passe o mouse sobre qualquer parte do painel para exibir o menu de ações no canto superior direito.
1. No menu, selecione **Inspecionar > Painel JSON**.
1. No campo **Selecionar origem**, escolha uma das opções a seguir:
+ **Painel JSON**: exibe um objeto JSON representando o painel.
+ **Dados do painel**: exibe um objeto JSON representando os dados que foram passados para o painel.
+ **DataFrame estrutura** — Exibe a estrutura de dados do painel, incluindo quaisquer transformações, configurações de campo e configurações de substituição que tenham sido aplicadas.
1. Para explorar o JSON, escolha **>** para expandir ou reduzir partes do modelo JSON.
## Configure painéis repetidos
Você pode configurar o Grafana para adicionar dinamicamente painéis ou linhas a um dashboard. Um painel dinâmico é um painel que o sistema cria com base no valor de uma variável. As variáveis alteram dinamicamente as consultas em todos os painéis em um dashboard. Para obter mais informações sobre painéis repetidos, consulte [Criando painéis](v10-dash-creating.md).
**nota**
Painéis repetidos exigem que as variáveis tenham um ou mais itens selecionados. Você não pode repetir um painel zero vez para ocultá-lo.
*Pré-requisitos*
+ Certifique-se de que a consulta inclua uma variável de vários valores.
**Para configurar painéis repetidos**
1. Edite o painel que você deseja repetir.
1. No painel de opções de exibição, escolha **Opções do painel > Opções de repetição**.
1. Selecione uma **direção**.
+ Escolha **horizontal** para organizar os painéis side-by-side. O Grafana ajusta a largura de um painel repetido. Você não pode misturar outros painéis em uma linha com um painel repetido.
+ Escolha **vertical** para organizar os painéis em uma coluna. A largura dos painéis repetidos é a mesma do painel original repetido.
1. Para propagar as alterações em todos os painéis, recarregue o dashboard.
# Configurar opções padrão
****
Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
O modelo de dados usado no Grafana é uma estrutura de tabela orientada por colunas que unifica as séries temporais e os resultados da tabela da consulta. Cada coluna dentro dessa estrutura é chamada de *campo*. Um campo pode representar uma única série temporal ou coluna de tabela.
As opções de campo permitem que você altere a forma como os dados são exibidos nas visualizações. As opções e substituições que você aplica não alteram os dados, elas alteram a forma como o Grafana exibe os dados. Quando você altera uma opção, ela é aplicada a todos os campos, ou seja, a todas as séries ou colunas. Por exemplo, se você alterar a unidade para porcentagem, então todos os campos com valores numéricos serão exibidos em porcentagens.
Uma lista completa das opções de formatação de campo está incluída mais adiante neste tópico.
**nota**
Você pode aplicar opções padrão à maioria dos painéis integrados do Grafana. Alguns painéis antigos e painéis comunitários que não foram atualizados para o novo painel e modelo de dados perderão todas ou algumas dessas opções de campo.
**Para configurar as opções padrão**
1. Abra um dashboard. Passe o mouse sobre qualquer parte do painel para exibir o menu de ações no canto superior direito do dashboard.
1. No menu de ações, selecione **Edit**.
1. No painel de opções de exibição do painel, localize a seção **Opções padrão**.
1. Selecione as opções padrão que você deseja aplicar.
1. Para pré-visualizar sua alteração, selecione fora da caixa de opção de campo que você está editando ou pressione **Enter**.
**Definições de opções padrão**
Esta seção explica todas as opções padrão disponíveis.
Você pode aplicar opções padrão à maioria dos painéis integrados do Grafana. Alguns painéis antigos e painéis comunitários que não foram atualizados para o novo painel e modelo de dados perderão todas ou algumas dessas opções de campo.
A maioria das opções de campo não afetará a visualização até você clicar fora da caixa de opções de campo que você está editando ou pressionar **Enter**.
**nota**
A Grafana Labs trabalha constantemente para adicionar e expandir as opções para todas as visualizações, portanto, todas as opções podem não estar disponíveis para todas as visualizações.
## Unidade
Permite escolher qual unidade um campo deve usar. Escolha campo **Unidade** e, em seguida, faça uma busca detalhada até encontrar a unidade desejada. A unidade selecionada é aplicada a todos os campos, exceto a hora.
### Unidades personalizadas
Você pode usar o menu suspenso de unidades para também especificar unidades personalizadas, prefixo ou sufixo personalizado e formatos de data e hora.
Para selecionar uma unidade personalizada, insira a unidade e selecione a última opção **Personalizado: xxx** no menu suspenso.
+ **sufixo:** para uma unidade personalizada que deve vir depois do valor.
+ **prefixo:** para uma unidade personalizada que deve vir antes do valor.
+ **hora:** para formatos de data e hora personalizados, digite, por exemplo, `time:YYYY-MM-DD`. Consulte o [formato](https://momentjs.com/docs/#/displaying/) na *documentação do Moment.js* para obter a sintaxe e as opções do formato.
+ **si:** para unidades SI personalizadas. Por exemplo: `si: mF`. Isso é um pouco mais avançado, pois você pode especificar uma unidade e a escala de dados de origem. Portanto, se seus dados de origem forem representados como mili (milhares de) de alguma coisa, prefixe a unidade com o caractere de escala SI.
+ **contagem:** para uma unidade de contagem personalizada.
+ **moeda:** para personalizar uma unidade monetária.
Você também pode colar um emoji nativo no seletor de unidades e selecioná-lo como uma unidade personalizada.
### Unidades de string
O Grafana às vezes pode ser muito radical ao analisar strings e exibi-las como números. Para configurar o Grafana para mostrar o valor da string original, crie uma substituição de campo e adicione uma propriedade de unidade com a unidade **String**.
### Unidades de escala
Por padrão, o Grafana escala automaticamente a unidade com base na magnitude do valor. Por exemplo, se você tiver um valor de 0,14 kW, o Grafana o exibirá como 140 W. Outro exemplo é que 3000 kW serão exibidos como três MW. Se quiser desabilitar esse comportamento, você pode desativar a opção **Unidades de escala**.
## Mín.
Permite definir o valor mínimo usado nos cálculos do limite percentual. Deixe em branco para calcular automaticamente o mínimo.
## Máx
Permite definir o valor máximo usado nos cálculos do limite percentual. Deixe em branco para calcular automaticamente o máximo.
## Campo mín./máx.
Por padrão, o mínimo e o máximo calculados serão baseados no mínimo e no máximo, em todas as séries e campos. Ativar o campo min/max calculará o mínimo ou o máximo em cada campo individualmente, com base no mínimo ou no máximo desse campo.
## Decimais
Especifique o número de decimais que o Grafana inclui no valor renderizado. Se você deixar esse campo em branco, o Grafana truncará automaticamente o número de decimais com base no valor. Por exemplo, 1,1234 será exibido como 1,12, e 100,456 será exibido como 100.
Para exibir todos os decimais, defina a unidade como **String**.
## Nome de exibição
Permite definir o título de exibição de todos os campos. Você pode usar [variáveis](v10-dash-variables.md) no título do campo.
Quando várias estatísticas, campos ou séries são mostrados, esse campo controla o título em cada estatística. Você pode usar expressões como **\$1\$1\$1\$1field.name\$1** para usar somente o nome da série ou o nome do campo no título.
Fornecido um campo com um nome de `Temp` e rótulos de `{"Loc"="PBI", "Sensor"="3"}`:
| Sintaxe da expressão | Exemplo | Renderiza para | Explicação |
| --- | --- | --- | --- |
| \$1\$1\$1\$1field.displayName\$1 | O mesmo que a sintaxe | Temp \$1Loc="PBI", Sensor="3"\$1 | Exibe o nome do campo e os rótulos em \$1\$1, se estiverem presentes. Se houver apenas uma chave de rótulo na resposta, então, para a parte do rótulo, o Grafana exibirá o valor dele sem as chaves delimitadoras. |
| \$1\$1\$1\$1field.name\$1 | O mesmo que a sintaxe | Temp | Exibe o nome do campo (sem rótulos). |
| \$1\$1\$1\$1field.labels\$1 | O mesmo que a sintaxe | Loc="PBI", Sensor="3" | Exibe os rótulos sem o nome. |
| \$1\$1\$1\$1field.labels.X\$1 | \$1\$1\$1\$1field.labels.Loc\$1 | PBI | Exibe o valor da chave de rótulo especificada. |
| \$1\$1\$1\$1field.labels.\$1\$1values\$1 | O mesmo que a sintaxe | PBI, 3 | Exibe os valores dos rótulos separados por uma vírgula (sem as chaves do rótulo). |
Se o valor for uma string vazia após renderizar a expressão para um campo específico, então o método de exibição padrão será usado.
## Esquema de cores
As opções de cores e seus efeitos na visualização dependem da visualização com a qual você está trabalhando. Algumas visualizações têm opções de cores diferentes.
Você pode especificar uma única cor ou selecionar um esquema de cores contínuo (gradiente), com base em um valor. A cor contínua interpola uma cor usando a porcentagem de um valor em relação ao mínimo e ao máximo.
Selecione uma das seguintes paletas:
| Modo de cor | Description |
| --- | --- |
| Cor única | Especifique uma única cor, útil em uma regra de substituição |
| Tonalidades de uma cor | Seleciona tonalidades de uma única cor, útil em uma regra de substituição |
| Nos limites | Informa o Grafana para retirar a cor do limite correspondente |
| Paleta clássica | O Grafana atribuirá cores pesquisando uma cor em uma paleta por índice de série. Útil para grafos e diagramas de pizza e outras visualizações de dados categóricos |
| Paleta clássica (por nome da série) | O Grafana atribuirá cores com base no nome da série. Útil quando os nomes das séries a serem visualizadas dependem dos dados disponíveis. |
| Green-Yellow-Red (por valor) | Esquema de cores contínuo |
| Red-Yellow-Green (por valor) | Esquema de cores contínuo |
| Blue-Yellow-Red (por valor) | Esquema de cores contínuo |
| Amarelo-vermelho (por valor) | Esquema de cores contínuo |
| Azul-roxo (por valor) | Esquema de cores contínuo |
| Amarelo-azul (por valor) | Esquema de cores contínuo |
| Azuis (por valor) | Esquema de cores contínuo (fundo do painel em azul) |
| Vermelhos (por valor) | Esquema de cores contínuo (cor de fundo do painel em vermelho) |
| Verdes (por valor) | Esquema de cores contínuo (cor de fundo do painel em verde) |
| Roxo (por valor) | Esquema de cores contínuo (cor de fundo do painel em roxo) |
## Nenhum valor
Insira o que o Grafana deverá exibir quando o valor do campo estiver vazio ou for nulo. O valor padrão é um hífen (-).
# Configurar uma legenda
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Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
Um painel inclui uma legenda que você pode usar para interpretar os dados exibidos em uma visualização. Cada opção de legenda adiciona contexto e clareza aos dados ilustrados em uma visualização.
As legendas são compatíveis com as seguintes visualizações:
+ [Gráfico de barras](v10-panels-bar-chart.md)
+ [Candlestick](v10-panels-candlestick.md)
+ [Histograma](v10-panels-histogram.md)
+ [Gráfico de pizza](v10-panels-piechart.md)
+ [Linha do tempo dos estados](v10-panels-state-timeline.md)
+ [Histórico de status](v10-panels-status-history.md)
+ [Séries temporais](v10-panels-time-series.md)
+ [Tendência](v10-panels-trend.md)
[Mapas geográficos](v10-panels-geomap.md) e [Mapas de calor](v10-panels-heatmap.md) também têm legendas, mas eles oferecem apenas a opção de exibir ou não uma legenda e não são compatíveis com outras opções de legenda.
## Opções de legenda
Você pode encontrar as opções a seguir na seção **Legenda** no painel de edição do painel.
**nota**
Nem todas as opções listadas se aplicam a todas as visualizações com legendas.
**Visibilidade**
Defina se a legenda será exibida ou não. Use o botão de alternância para ativar ou desativar a legenda.
**Mode**
Defina o formato como a legenda será exibida. Escolha em:
+ **Lista**
+ **Tabela**
Quando você formata uma legenda como tabela, outras informações sobre a legenda, como valores associados ou onde ela está localizada na visualização, também poderão ser exibidas.
**Posicionamento**
Defina onde uma legenda será exibida na visualização. Escolha em:
+ **Inferior**
+ **Direita**
**Width (Largura)**
Se você definir o posicionamento da legenda como **Direita**, a opção **Largura** ficará disponível. Deixe o campo vazio para permitir que o Grafana defina automaticamente a largura da legenda ou insira um valor no campo.
**Valores**
Você pode adicionar mais contexto a uma visualização adicionando valores de dados de séries ou [cálculos](v10-panels-calculation-types.md) a uma legenda. Você pode adicionar quantos valores desejar. Depois de aplicar as alterações, você pode rolar a legenda para ver todos os valores.
## Alterar a cor de uma série
Por padrão, o Grafana define a cor dos dados da sua série, mas você pode alterá-los por meio da legenda do painel.
**Para alterar a cor de uma série**
1. Navegue até o painel que você deseja atualizar.
1. Na legenda, selecione a barra de cores associada à série.
1. Selecione uma cor predefinida na guia **Cores** ou defina uma cor personalizada na guia **Personalizado**, usando o seletor ou os valores RGB.
1. Salve o painel.
## Isolar dados em série em uma visualização
Muitas vezes, as visualizações podem ser visualmente complexas e incluir muitas séries de dados. Você pode simplificar a visualização removendo os dados de séries da visualização por meio da legenda, o que isola os dados que você deseja ver. Quando você faz isso, o Grafana cria automaticamente uma nova substituição na guia **Substituir**.
**Para isolar dados em série em uma visualização**
1. Navegue até o painel que você deseja atualizar.
1. Na legenda, selecione o rótulo da série que você deseja isolar.
O sistema remove da exibição todos os outros dados da série.
1. Para adicionar incrementalmente os dados de séries de volta a uma série isolada, pressione a tecla **Ctrl** ou **Command** e selecione o rótulo da série que você deseja adicionar.
1. Para salvar as alterações de forma que elas apareçam para todos os visualizadores do painel, salve o dashboard.
Para reverter para a visualização padrão que inclui todos os dados, clique em qualquer rótulo de série duas vezes.
## Classificar séries
Ao formatar uma legenda como uma tabela e adicionar valores a ela, você pode classificar a série na tabela por esses valores.
**Para classificar séries**
1. Navegue até o painel que você deseja atualizar.
1. Passe o mouse sobre qualquer parte do painel em que você deseja trabalhar para exibir o menu no canto superior direito do painel.
1. No menu, escolha **Editar**.
1. Role até a seção **Legenda** do painel de edição do painel.
1. Em **Valores**, selecione o valor ou o cálculo que você deseja mostrar.
A legenda agora exibe valores.
1. Escolha o cabeçalho do nome do cálculo na tabela de legendas para classificar os valores na tabela em ordem crescente ou decrescente.
**nota**
Esse recurso só é compatível nestes painéis: gráfico de barras, histograma, séries temporais.
# Configurar links de dados
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Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o **Grafana versão 10.x**.
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 9](using-grafana-v9.md).
Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte [Trabalhar no Grafana versão 8](using-grafana-v8.md).
Os links de dados permitem que você forneça um contexto mais granular aos links. Você pode criar links que incluam o nome da série ou até mesmo o valor abaixo do cursor. Por exemplo, se sua visualização mostrar quatro servidores, você poderá adicionar um link de dados a um ou dois deles. Você também pode vincular painéis usando links de dados.
O link pode ser acessado de diferentes maneiras, dependendo da visualização. Para a visualização de séries temporais, por exemplo, você escolhe um ponto ou linha de dados. Para visualizações de grandes áreas, como estatísticas, medidor ou medidor em barras, você pode escolher qualquer lugar na visualização para abrir o menu de contexto.
Se houver apenas um link de dados na visualização, escolher qualquer lugar na visualização abrirá o link em vez do menu de contexto.
**Visualizações compatíveis**
+ Gráfico de barras
+ Medidor em barras
+ Candlestick
+ Canvas
+ Medidor
+ Mapa geográfico
+ Mapa de calor
+ Histograma
+ Gráfico de pizza
+ Stat
+ Linha do tempo dos estados
+ Histórico de status
+ Tabela
+ Séries temporais
+ Tendência
## Variáveis de links de dados
As variáveis nos links de dados permitem que você envie pessoas para um dashboard detalhado com filtros de dados preservados. Por exemplo, você pode usar a variável para especificar um rótulo, intervalo de tempo, série ou seleção de variável.
Para ver uma lista das variáveis disponíveis, digite `$` no campo **URL** do link de dados.
Você também pode usar variáveis de modelo em seus links de dados URLs, consulte[Variáveis](v10-dash-variables.md).
### Variáveis do painel de intervalo de tempo
Essas variáveis permitem que você inclua o intervalo de tempo atual no URL do link de dados.
+ `__url_time_range`: intervalo de tempo atual do dashboard (ou seja, `?from=now-6h&to=now`)
+ `$__from` - Para obter mais informações, consulte [Variáveis globais](v10-dash-variable-add.md#v10-dash-variable-add-global).
+ `$__to` - Para obter mais informações, consulte [Variáveis globais](v10-dash-variable-add.md#v10-dash-variable-add-global).
### Variáveis de séries
Variáveis específicas da série estão disponíveis no namespace `__series`:
+ `__series.name`: nome da série para o URL
### Variáveis de campo
As variáveis específicas do campo estão disponíveis no namespace `__field`:
+ `__field.name`: o nome do campo
+ `__field.labels.