本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
# 使用您的 Grafana 工作区
您可以在 Grafana 工作区中开展项目，以创建可视化和探索指标。针对您的指标设置和查询数据来源。在控制面板中创建面板，以查看指标。探索您的数据。创建针对指标的警报。
本节中的主题将介绍如何使用 Amazon Managed Grafana 工作区。
**注意**
一些主题因工作区中 Grafana 的版本差异而有所不同。有关各版本的特定文档，请参阅 [使用 Grafana 版本 10](using-grafana-v10.md)、[使用 Grafana 版本 9](using-grafana-v9.md) 和 [使用 Grafana 版本 8](using-grafana-v8.md)。有关将工作区从一个版本升级到另一个版本的信息，请参阅 [更新工作区版本](AMG-workspace-version-update.md)。
**Topics**
+ [什么是 Grafana？](#what-is-grafana)
+ [连接到工作区](connect-to-workspace.md)
+ [用户、团队和权限](Grafana-administration-authorization.md)
+ [创建您的第一个控制面板](getting-started-grafanaui.md)
+ [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)
+ [连接到数据来源](AMG-data-sources.md)
+ [使用 Grafana 版本 10](using-grafana-v10.md)
+ [使用 Grafana 版本 9](using-grafana-v9.md)
+ [使用 Grafana 版本 8](using-grafana-v8.md)
+ [更改首选项](change-your-grafana-preferences.md)
+ [收集信息以获得支持](support-bundles.md)
+ [经典控制面板警报](old-alerts-overview.md)
## 什么是 Grafana？
Grafana 是一款开源的可视化和分析软件。无论您的指标存储在哪里，您都可以使用它实现对指标的查询、可视化、警报和探索。
例如，如果您想查看应用程序的指标、日志和跟踪数据，您可以创建控制面板。如果您是公司的管理员，为多个团队管理 Grafana，则可能需要设置预置和身份验证。
以下各节概述了您可以使用 Grafana 数据库做的事情，并提供了链接，让您了解更多信息。
### 探索指标和日志
通过一次性或临时查询以及动态向下钻取来探索数据。您可以拆分视图，并排比较不同的时间范围、查询和数据来源。
有关更多信息，请参阅 [Grafana 10 中的 Explore](v10-explore.md)。
### 警报
如果使用 Grafana Alerting，可以通过不同的警报通知器发送警报，包括以下：
+ Amazon SNS
+ PagerDuty
+ VictorOps
+ OpsGenie
+ Slack
有关更多信息，请参阅 [Grafana 10 版本中的警报](v10-alerts.md)。
### Annotations
使用来自不同数据来源的丰富事件可为图表添加注释。将鼠标悬停在事件上，可以查看完整的事件元数据和标签。
此功能在 Grafana 中以图表标记的形式显示，有助于在出现问题时关联数据。您可以在选择图表时按下 **Ctrl** 键，然后输入一些文本，手动创建注释。或者，您也可以从任何数据来源获取数据。
有关更多信息，请参阅 [对可视化进行注释](v10-dash-annotations.md)。
### 控制面板变量
使用模板变量创建的控制面板可重复用于多种不同的应用场景。使用这些模板，值不会被硬编码。这意味着您可以将控制面板用于多台服务器。例如，如果您有一台生产服务器和一台测试服务器，可以在这两台服务器上使用相同的控制面板。
模板化可帮助您向下钻取数据。例如，您可以从所有数据向下钻取到北美数据，再向下钻取到德克萨斯数据，甚至更详细的数据。您还可以在组织内跨团队共享这些控制面板。如果您为热门数据来源创建了出色的控制面板模板，您也可以将其贡献给整个社区，供大家定制和使用。
有关更多信息，请参阅 [变量](v10-dash-variables.md)。
# 连接到工作区
在使用 Amazon Managed Grafana 工作区之前，您必须通过您设置的身份提供者登录，以连接到该工作区。如果您尚未通过某个身份提供者设置身份验证方法，请参阅 [在 Amazon Managed Grafana 工作区中对用户进行身份验证](authentication-in-AMG.md)，了解更多信息。
**注意**
如果您尝试以编程方式连接到工作区，则必须使用 API 令牌。有关更多信息，请参阅 [使用令牌进行身份验证](authenticating-grafana-apis.md)。
**要登录到 Grafana 工作区**
1. 打开位于的亚马逊托管 Grafana 控制台，然后[https://console.aws.amazon.com/grafana/](https://console.aws.amazon.com/grafana/home/)登录。
1. 在页面左上角，选择菜单图标，然后选择**所有工作区**。
1. 选择要登录的工作区名称。
1. 在工作区详细信息页面中，选择 **Grafana 工作区 URL** 下显示的 URL。
1. 选择工作区 URL 会将您带到 Grafana 工作区控制台的登录页面。选择 “**登录方式**” AWS IAM Identity Center，然后输入电子邮件地址和密码。
**注意**
注意如果您通过身份提供者设置了身份验证，登录按钮会有不同的文本和要求。
# 用户、团队和权限
Amazon Managed Grafana 中的权限可跨 Amazon Managed Grafana 控制台管理，也可直接在工作区内进行管理。
+ **用户**：用户[身份验证](authentication-in-AMG.md)在 IAM Identity Center 中进行，或在通过 Amazon Managed Grafana 控制台中的 SAML 设置的身份提供商中进行。
+ **角色访问权限**：您可以使用 Amazon Managed Grafana 控制台，向您的用户或组授予包含`User`、`Editor`或`Admin`角色的[访问权限](AMG-manage-users-and-groups-AMG.md)，从而向他们授予工作区的默认权限。
+ **组或团队**：您可以通过两种方式来创建用户组授予访问权限。您可以在您的身份提供商（或 IAM Identity Center）中创建组。然后，您可以在 Amazon Managed Grafana 控制台中向这些组授予访问权限，方法与用于用户的方法相同。或者您可以在 Grafana 工作区中创建[团队](Grafana-teams.md)，为他们提供您想要的角色。
+ **特定权限**：对于特定控制面板、文件夹或数据来源，如果要[覆盖按角色授予的权限](Grafana-permissions.md)，则可以移除默认权限，并将权限分配给特定的用户或团队。这是在 Grafana 工作区中完成的。
本节介绍如何在 Grafana 工作区中执行权限管理。
**Topics**
+ [Users](Grafana-users.md)
+ [用户角色](Grafana-user-roles.md)
+ [管理团队](Grafana-teams.md)
+ [使用权限](Grafana-permissions.md)
# Users
在 Amazon Managed Grafana 中，您无需在 Grafana 工作区中添加用户。相反，您可以使用 IAM Identity Center 或身份提供商对用户进行身份验证，然后在 Amazon Managed Grafana 控制台中向用户授予访问 Amazon Managed Grafana 工作区的权限。有关更多信息，请参阅 [管理用户和组对 Amazon Managed Grafana 工作区的访问权限](AMG-manage-users-and-groups-AMG.md)。
# 用户角色
在 Amazon Managed Grafana 中，每位能够使用 Amazon Managed Grafana 工作区的用户都被分配到 Amazon Managed Grafana 控制台中的[三个](AMG-manage-users-and-groups-AMG.md)角色之一。
+ **管理员角色**：具有“管理员”角色的用户可以执行以下操作：
+ 可以添加、编辑和删除数据来源。
+ 可以添加和编辑用户和团队。
+ 可以添加、编辑和删除包含控制面板的文件夹。
+ 可以执行编辑者角色允许的所有操作。
+ **编辑者角色**：具有“编辑者”角色的用户可以执行以下操作：
+ 可以在他们有权访问的控制面板中查看、添加和编辑控制面板、面板和警报规则。可以在特定文件夹和控制面板上禁用此功能。
+ 可以创建、更新或删除播放列表。
+ 可以访问 Explore。
+ 可以添加、编辑和删除通知渠道。
+ 无法添加、编辑或删除数据来源。
+ 可以执行查看者角色允许的所有操作。
+ **查看者角色**：具有“查看者”角色的用户可以执行以下操作：
+ 可以查看他们有权访问的任何控制面板。可以在特定文件夹和控制面板上禁用此功能。
+ 无法创建、更新或删除播放列表。
+ 无法访问 Explore。
+ 无法添加、编辑和删除通知渠道。
+ 无法添加、编辑或删除数据来源。
+ 无法添加、编辑或删除控制面板或面板。
+ 无法管理其他用户或团队。
Amazon Managed Grafana 不支持从 Grafana 工作区进行用户分配和用户访问管理。如何管理用户和组访问权限取决于您是使用 IAM Identity Center 还是 SAML 进行身份验证：
+ 如果您的工作空间使用 IAM 身份中心进行身份验证，则可以使用 Amazon Managed Grafana 控制台 APIs 或分配角色。有关更多信息，请参阅 [管理用户和组对 Amazon Managed Grafana 工作区的访问权限](AMG-manage-users-and-groups-AMG.md)。
+ 如果您的工作区使用 SAML 进行身份验证，则用户角色只能由断言属性定义。有关更多信息，请参阅 [断言映射](authentication-in-AMG-SAML.md#AMG-SAML-Assertion-Mapping)。
# 管理团队
使用*团队*可以同时向一组用户授予权限。您还可以设置团队同步，以在 Grafana 工作区和授权提供商之间自动同步团队成员资格。
## 创建或移除团队
创建团队以管理组中的用户。
**要创建团队**
1. 在边栏中，选择**配置**（齿轮）图标，然后选择**团队**。
1. 选择**新建团队**。
1. 对于**名称**，输入新团队的名称，然后选择**创建**。
**要移除团队**
1. 在边栏中，选择**配置**（齿轮）图标，然后选择**团队**。
1. 在团队名称的右侧，选择 **X**。
1. 要进行确认，请选择**删除**。
## 从团队添加或移除用户
使用这些步骤将用户添加到团队或将其从团队中移除。
**要将用户添加到团队**
1. 在边栏中，选择**配置**（齿轮）图标，然后选择**团队**。
1. 选择要向其添加用户的团队。
1. 选择**添加成员**。
1. 在**添加团队成员**框中，选择要添加到团队的用户，然后选择**添加到团队**。
**要从团队移除用户**
1. 在边栏中，选择**配置**（齿轮）图标，然后选择**团队**。
1. 选择要从其中移除用户的团队。
1. 在用户名的右侧，选择 **X**。
1. 要进行确认，请选择**删除**。
## 使用团队同步
通过*团队同步*，您可以在 Grafana 中设置提供商的组和团队之间的同步。目前支持的授权提供商是 IAM Identity Center 和 SAML。
**要让 Grafana 团队与外部组同步。**
1. 在 Grafana 控制台中，导航到**配置**、**团队**。
1. 要与 IAM Identity Center 组同步，请输入 IAM Identity Center 组 ID。要与来自基于 SAML 的身份提供商的组同步，请在 Amazon Managed Grafana 工作区配置页面的 SAML 配置部分中的**断言属性组**字段中输入属性名称值。
1. 选择**添加组**。
# 使用权限
您可以在 Amazon Managed Grafana 的 Grafana 工作区中执行的操作由与您的用户关联的*权限*定义。
Amazon Managed Grafana 使用三种权限：
+ 以 Grafana 管理员身份授予的权限
+ 与您所在团队中的成员资格相关的权限
+ 授予特定文件夹或控制面板的权限
可以根据您的管理员状态、分配给用户的控制面板或文件夹权限以及数据来源权限来向您授予权限。
## 控制面板和文件夹权限概述
通过使用控制面板和文件夹权限，您可以移除编辑者和查看者的基于角色的默认权限。然后，您可以将权限分配给特定的用户和团队。有关更多信息，请参阅 [控制面板和文件夹权限](dashboard-and-folder-permissions.md)。
## 数据来源权限概述
默认情况下，任何用户都可以查询数据来源。例如，具有 `Viewer` 角色的用户可以向数据来源发出任何可能的查询，而不仅仅是他们有权访问的控制面板上存在的查询。
使用数据来源权限，您可以更改数据来源的默认权限，并可对查询权限进行限制以仅供特定的**用户**和**团队**使用。有关更多信息，请参阅 [数据来源权限](data-source-permissions.md)。
# 控制面板和文件夹权限
对于控制面板和控制面板文件夹，您可以使用**权限**页面移除**编辑者**和**查看者**基于角色的默认权限。在此页面，您可以为特定**用户**和**团队**添加和分配权限。
Amazon Managed Grafana 提供以下权限级别。权限因工作区支持的 Grafana 版本而异。
**对于支持版本 8 的工作区：**
+ `Admin`：可以编辑和创建控制面板以及编辑权限。还可以添加、编辑或删除文件夹。
+ `Edit`：可以编辑和创建控制面板。**不能**编辑文件夹或控制面板权限，也不能添加、编辑或删除文件夹。
+ `View`：只能查看现有的控制面板和文件夹。
**对于支持版本 9 及以上的工作区：**
+ `Admin`：可以创建、编辑或删除控制面板。可以添加、编辑或删除文件夹，也可以在文件夹中创建控制面板和子文件夹。管理员还可以更改控制面板和文件夹权限。
+ `Edit`：可以创建、编辑或删除控制面板。可以编辑或删除文件夹，也可以在文件夹中创建控制面板和子文件夹。编辑者**不能**更改文件夹或控制面板权限。
+ `View`：只能查看现有的控制面板和文件夹。
## 授予文件夹权限
**要授予文件夹权限**
1. 在侧边栏中，将鼠标悬停在**控制面板**（方形）图标上，然后选择**管理**。
1. 将鼠标悬停在文件夹上，然后选择**转到文件夹**。
1. 在**权限**选项卡中，请选择**添加权限**。
1. 在**添加权限**对话框中，选择**用户**、**团队**，或其中一个角色选项。如果您的工作区使用 Grafana 版本 10 或更新版本，请选择**用户、团队、服务账户或角色**。
1. 在第二个框中，选择要向其添加权限的用户、团队、服务账户或角色。如果您的工作区使用 Grafana 版本 9 或更早版本，并且您在上一步中选择了角色选项，则跳过此步骤。
1. 在第三个框中，选择要添加的权限。
1. 选择**保存**。
## 授予控制面板权限
**要授予控制面板权限**
1. 在控制面板的右上角，选择齿轮图标，进入**控制面板设置**。
1. 在**权限**选项卡中，请选择**添加权限**。
1. 在**添加权限**对话框中，选择**用户**、**团队**，或其中一个角色选项。如果您的工作区使用 Grafana 版本 10 或更新版本，请选择**用户、团队、服务账户或角色**。
1. 在第二个框中，选择要向其添加权限的用户、团队、服务账户或角色。如果您的工作区使用 Grafana 版本 9 或更早版本，并且您在上一步中选择了角色选项，则跳过此步骤。
1. 在第三个框中，选择要添加的权限。
1. 选择**保存**。
## 限制访问
最高权限始终优先。
+ 您不能覆盖具有 `Admin` 角色用户的权限。管理员始终可以访问所有内容。
+ 如果存在权限级别更高的通用规则，那么权限级别较低的更具体权限将不会产生任何效果。您需要移除或降低该通用规则的权限级别。
## Amazon Managed Grafana 如何解析多个权限：示例
以下示例展示了如何解析多个权限。
### 示例 1：`user1` 具有 `Editor` 角色
控制面板的权限：
+ 拥有 `Editor` 角色的每个人都可以编辑。
+ `user1` 可以查看。
结果：`user1` 拥有编辑权限，因为最高权限始终优先。
### 示例 2：`user1` 具有查看者角色，并且是 `team1` 中的成员
控制面板的权限：
+ 拥有 `Viewer` 角色的每个人都可以查看。
+ `user1` 具有 `Editor` 角色，可以编辑。
+ `team1` 具有 `Admin` 角色。
结果：`user1` 拥有管理员权限，因为最高权限始终优先。
### 示例 3：`user1` 拥有不同级别的多个权限
控制面板的权限：
+ `user1` 具有 `Admin` 角色（继承自父文件夹）。
+ `user1` 具有 `Editor` 角色，可以编辑。
结果：无法将权限覆盖为更低的级别。`user1` 拥有管理员权限，因为最高权限始终优先。
## Summary
+ **查看**：只能查看现有的控制面板或文件夹。
+ 如果存在权限级别更高的通用规则，那么权限级别较低的更具体权限将不会产生任何效果。
# 数据来源权限
默认情况下，任何用户都可以查询数据来源。例如，具有 `Viewer` 角色的用户可以向数据来源发出任何可能的查询，而不仅仅是他们有权访问的控制面板上存在的查询。
您可以使用数据来源权限来限制用户查询数据来源的访问权限。对于每个数据来源都有一个权限页面，您可以在其中启用或限制对特定**用户**和**团队**的查询权限。
## 启用数据来源权限
默认情况下，启用数据来源的权限后，您可以将该数据来源的管理员和查询权限限制为管理员用户。您可以有选择地为特定用户和团队添加访问权限。
**要为数据来源启用权限**
1. 导航到**配置**、**数据来源**。对于支持 Grafana 版本 10 的工作区，请导航**连接**、**数据来源**。
1. 选择要启用其权限的数据来源。
1. 在**权限**选项卡上，选择**启用**。
**警告**
如果您启用默认数据来源的权限，则权限中未列出的用户将无法调用查询。使用默认数据来源的面板将为这些用户返回 `Access denied to data source` 错误。
## 允许用户和团队查询数据来源
启用数据来源的权限后，默认情况下，只有管理员才能访问该数据来源。您可以为用户或团队分配查询权限。查询权限将允许查询数据来源的访问权限。
**要为用户和团队分配查询权限**
1. 导航到**配置**、**数据来源**。对于支持 Grafana 版本 10 的工作区，请导航**连接**、**数据来源**。
1. 选择要为其分配查询权限的数据来源。
1. 在**权限**选项卡中，请选择**添加权限**。
1. 选择**团队**或**用户**。对于支持 Grafana 版本 10 或更高版本的工作区，您也可以选择**服务账户**或**角色**。
1. 选择要向其授予查询访问权限的团队、用户、服务账户或角色，然后选择**保存**。
## 禁用数据来源权限
如果您已为数据来源启用权限并希望将数据来源权限恢复为默认值，请按照以下步骤操作。
**注意**
为数据来源创建的*所有*现有权限都将被删除。
**要禁用数据来源的权限**
1. 导航到**配置**、**数据来源**。对于支持 Grafana 版本 10 的工作区，请导航**连接**、**数据来源**。
1. 选择要禁用其权限的数据来源。
1. 在**权限**选项卡上，选择**禁用权限**。
# 创建您的第一个控制面板
## 创建控制面板
按照以下步骤，在 Grafana 控制台中创建控制面板。
**要创建您的第一个控制面板**
1. 选择左侧面板上的 \$1 图标，选择**创建控制面板**，然后选择**添加新控制面板**。
1. 在 “**新建 Dashboard/Edit 面板”** 视图中，选择 “**查询**” 选项卡。
1. 通过选择要查询的数据来源配置查询。例如，如果您将 **TestDB** 添加为数据来源，则会生成一个名为 Random Walk 控制面板的示例控制面板。
### 时间序列简介
想象一下，您想知道外面的温度在一天中是如何变化的。您要每小时检查一次温度计，记下时间和当前温度。过一会之后，您就会得到与以下内容类似的数据。
| 时间 | 值 |
| --- | --- |
| 09:00 | 24°C |
| 10:00 | 26°C |
| 11:00 | 27°C |
诸如此类的温度数据是*时间序列*的一个示例，即按时间排序的测量序列。表中的每一行都代表特定时间的一个单个测量值。
当您想识别单个测量值时，表很有用，但它们可能会让人难以看到大局。时间序列更常见的可视化是*图形*，它将沿时间轴放置每个测量值。诸如图表之类的视觉表示可以更轻松地发现原本难以发现的数据模式和数据特征。
其他时间序列示例包括：
+ CPU 和内存使用量
+ 传感器数据
+ 股市指数
虽然这些示例中的每一个示例都是一系列按时间顺序排列的测量值，但它们还具有其他共同的特性：
+ 新数据以固定的间隔添加在末尾，例如，在 09:00、10:00、11:00 等时间每小时执行一次操作。
+ 测量值在添加后很少更新。例如，昨天的温度不会更改。
时间序列的功能很强大。它们允许您在任何时间点分析系统的状态，从而帮助您了解过去。时间序列可以告诉您，服务器在可用磁盘空间降至零后不久就崩溃了。
时间序列还可以通过发现数据中的趋势来帮助您预测未来。例如，如果在过去的几个月中，注册用户数量每月增长 4％，则可以预测到年底您的用户群将有多大。
有些时间序列的模式会在已知时段内重复发生。例如，白天的温度通常较高，然后在晚上降低。通过识别这些周期性或*季节性*时间序列，您可以对下一个周期做出自信的预测。如果您知道系统负载在每天 18:00 左右达到峰值，则可以在之前添加更多计算机。
#### 聚合时间序列
根据您要测量的内容，数据可能会有很大差异。如果您想与长于两次测量之间间隔的时间段进行比较，该怎么办？ 如果您每小时测量一次温度，每天最终会得到 24 个数据点。要比较历年 8 月份的温度，必须将 31 乘以 24 个数据点合并为一组。
合并一组测量值的操作称为*聚合*。有以下几种方法可以聚合时间序列数据。下面是一些常见的方法：
+ **平均值**返回所有值的总和除以值的总数。
+ **最小值**和**最大值**返回集合中的最小值和最大值。
+ **总和**返回集合中所有值的总和
+ **计数**返回集合中值的数量。
例如，通过聚合一个月内的数据，可以确定 2017 年 8 月的平均温度比前一年温暖。如果您想看看哪个月份的温度最高，可以比较每个月的最高温度。
如何聚合时间序列数据是一个重要的决定，这取决于您想用数据讲述怎样的故事。通常会使用不同的聚合以不同的方式可视化相同的时间序列数据。
#### 时间序列和监控
在 IT 行业中，收集时间序列数据通常是为了监控基础架构、硬件或应用程序事件之类的内容。机器生成的时间序列数据通常以较短的时间间隔收集，因此您可以在任何意外变化发生后立即做出反应。数据积累速度很快，因此拥有一种高效存储和查询数据的方法至关重要。因此，针对时间序列数据进行优化的数据库近年来越来越受欢迎。
##### 时间序列数据库
时间序列数据库（TSDB）是专门为时间序列数据设计的数据库。虽然可以使用任何常规数据库来存储测量值，但 TSDB 提供了一些有用的优化。
Mod TSDBs ern 利用了这样一个事实，即测量值只会被追加，很少更新或删除。例如，每次测量的时间戳随时间变化不大，这会导致存储冗余数据。
以下示例显示 Unix 时间戳序列。
```
1572524345, 1572524375, 1572524404, 1572524434, 1572524464
```
从这些时间戳来看，它们都是从 `1572524` 开始，导致磁盘空间的使用不当。相反，您可以将每个后续时间戳存储为与第一个时间戳的差异或*增量*，如以下示例所示。
```
1572524345, +30, +29, +30, +30
```
您甚至可以通过计算这些增量的增量来更进一步优化，如以下示例所示。
```
1572524345, +30, -1, +1, +0
```
如果定期进行测量，则大多数测量值 delta-of-deltas将为 0。由于进行了这样的优化，与其他数据库相比，占 TSDBs 用的空间要少得多。
TSDB 的另一个特点是能够使用*标签*筛选测量值。每个数据点都标有一个标签，该标签添加了上下文信息，例如测量发生的位置。
Grafana 支持 TSDBs 以下内容：
+ [Graphite](https://graphiteapp.org/)
+ [InfluxDB](https://www.influxdata.com/products/influxdb-overview/)
+ [Prometheus](https://prometheus.io/)
```
weather,location=us-midwest temperature=82 1465839830100400200
| -------------------- -------------- |
| | | |
| | | |
+-----------+--------+-+---------+-+---------+
|measurement|,tag_set| |field_set| |timestamp|
+-----------+--------+-+---------+-+---------+
```
##### 收集时间序列数据
现在您已经有地方可以存储您的时间序列，那么实际上是如何收集测量值的呢？ 要收集时间序列数据，通常需要在要监控的设备、计算机或实例上安装*收集器*。有些收集器是在考虑特定数据库的情况下开发的，有些则支持不同的输出目的地。
下面是一些收集器的示例：
+ [collectd](https://collectd.org/)
+ [statsd](https://github.com/statsd/statsd)
+ [Prometheus exporters](https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/)
+ [Telegraf](https://github.com/influxdata/telegraf)
收集器要么将数据*推送*到数据库，要么让数据库从收集器中*提取*数据。每种方法都有自己的一些优缺点。
| | 优点 | 缺点 |
| --- | --- | --- |
| Push（推送） | 更容易将数据复制到多个目标位置。 | TSDB 无法控制发送多少数据。 |
| 拉取 | 更好地控制数据摄取量和数据真实性。 | 防火墙或负载均衡器可能会使访问代理变得困难。 VPNs |
由于将每个测量值都写入数据库会导致效率低下，因此收集器会预先聚合数据并以定期间隔写入 TSDB。
### 时间序列维度
对于时间序列数据，数据通常是一组多个时间序列。许多 Grafana 数据来源都支持这种类型的数据。
常见的情况是发出单个测量查询，并使用一个或多个附加属性作为维度。例如，您可以查询温度测量值和位置属性。在这种情况下，将从该单个查询返回多个序列，并且每个序列都具有唯一位置作为维度。
要识别一组时间序列中的唯一序列，Grafana 在*标签*中存储维度。
#### 标签
Grafana 中的每个时间序列都有可选的标签。标签是一组用于标识维度的键值对。示例标签为 `{location=us}` 或 `{country=us,state=ma,city=boston}`。在一组时间序列中，每个序列都通过名称和标签组合进行标识。例如 `temperature {country=us,state=ma,city=boston}`。
时间序列数据的不同来源具有本机存储的维度，或者具有能将数据提取到维度的常见存储模式。
通常， TSDBs 本机支持维度。Prometheus 在*标签*中存储维度。在 Graphite 或 OpenTSDB 之 TSDBs 类中，改用*标签*这个词。
在诸如 SQL 之类的表数据库中，这些维度通常是查询的 `GROUP BY` 参数。
#### 表格式的多个维度
在返回表响应的 SQL 或类似 SQL 的数据库中，其他维度通常是查询响应表中的列。
##### 单维度
例如，请考虑类似于以下示例的查询：
```
SELECT BUCKET(StartTime, 1h), AVG(Temperature) AS Temp, Location FROM T
GROUP BY BUCKET(StartTime, 1h), Location
ORDER BY time asc
```
该查询可能会返回一个包含三列的表。
| StartTime | 临时文件 | 位置 |
| --- | --- | --- |
| 09:00 | 24 | LGA |
| 09:00 | 20 | BOS |
| 10:00 | 26 | LGA |
| 10:00 | 22 | BOS |
表格式为*长*格式的时间序列，也称为*高*。它有重复的时间戳，并在“位置”中重复值。在这种情况下，集合中的两个时间序列将被标识为 `Temp {Location=LGA}` 和 `Temp {Location=BOS}`。
使用以下维度从集合中提取单个时间序列：
+ 时间类型列 `StartTime` 作为时间序列的时间索引
+ 以数字键入的列 `Temp` 作为序列名称
+ 用于生成标签的字符串类型 `Location` 列的名称和值，例如 location=LGA
##### 多个维度
如果更新了查询以按多个字符串列的格式进行选择和分组（例如，`GROUP BY BUCKET(StartTime, 1h), Location, Sensor`），则会添加一个额外的维度。
| StartTime | 临时文件 | 位置 | 传感器 |
| --- | --- | --- | --- |
| 09:00 | 24 | LGA | A |
| 09:00 | 24.1 | LGA | B |
| 09:00 | 20 | BOS | A |
| 09:00 | 20.2 | BOS | B |
| 10:00 | 26 | LGA | A |
| 10:00 | 26.1 | LGA | B |
| 10:00 | 22 | BOS | A |
| 10:00 | 22.2 | BOS | B |
在本例中，代表维度的标签有两个键，这两个键基于两个字符串类型的列 `Location` 和 `Sensor`。数据将产生四个序列：
+ `Temp {Location=LGA,Sensor=A}`
+ `Temp {Location=LGA,Sensor=B}`
+ `Temp {Location=BOS,Sensor=A}`
+ `Temp {Location=BOS,Sensor=B}`
**注意**
**注意：**在 Grafana 中，不会以映射到多个警报的方式支持多个维度。相反，它们被视为单个警报的多个条件。
##### 多个值
对于类似 SQL 的数据来源，可以选择多个数值列，无论是否使用其他字符串列作为维度；例如，`AVG(Temperature) AS AvgTemp, MAX(Temperature) AS MaxTemp`。如果与多个维度相结合，则可以生成多个序列。目前，选择多个值的目的在于进行可视化。
### 直方图和热图简介
直方图是数字数据分布的图形表示。它将值分组为存储桶（有时也称为数据桶）。然后，它会计算每个存储桶中有多少个值。
直方图不绘制实际值，而是绘制存储桶。每个条形代表一个存储桶，条形高度表示落入该存储桶间隔内的值的频率（例如计数）。
直方图仅查看特定时间范围内的*值分布*。直方图的问题在于，您看不到分布随时间推移而出现的任何趋势或变化。这就是热图变得有用的地方。
#### 热图
*热图*就像一段时间内的直方图，其中每个时间片都代表自己的直方图。它不使用条形高度来表示频率，而是使用单元格，对单元格的着色与存储桶中值的数量成比。
#### 预存入存储桶的数据
许多数据来源都支持随时间变化的直方图，包括以下内容：
+ Amazon OpenSearch 服务（使用直方图存储桶聚合）
+ Prometheus（[直方图](https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/#histogram)指标类型和*格式化为*选项设置为**热图**）
通常，您可以使用任何数据来源，这些数据来源返回名称表示存储桶绑定的序列，或者返回按绑定升序排序的序列。
#### 原始数据与聚合数据
如果您将热图与常规时间序列数据（未预先放入存储桶）一起使用，请务必记住，您的数据通常由时间序列后端进行聚合。大多数时间序列查询不返回原始样本数据。相反，它们包括按时间间隔或 maxDataPoints 限制分组以及聚合函数（通常是平均值）。
这取决于您查询的时间范围。重要的一点是，Grafana 执行的直方图分桶可能是在已经聚合和平均的数据上进行的。要获得更准确的热图，最好在指标收集期间进行分桶 OpenSearch，或者将数据存储在其他支持对原始数据进行直方图存储桶的数据源中。
如果您在查询中按时间移除或降低分组（或提高 maxDataPoints）以返回更多数据点，则您的热图会更加准确。但这也会给您的 CPU 和内存带来沉重的负担。如果数据点的数量变得异常地大，则可能会导致停顿和崩溃。
# 使用插件扩展您的工作区
*Grafana 插件*增加的功能使用户能够连接到新数据来源或向工作区添加可视化或其他功能。基本上，插件有三种类型：
+ **面板插件**：面板插件增加了新的可视化类型，可在控制面板中使用。它们定义了数据在前端的呈现。
+ **数据来源插件**：数据来源插件与外部数据来源通信，并以 Grafana 可以使用的格式返回数据。
+ **应用程序插件**：应用程序，也称为应用程序插件。其中包括捆绑数据来源和面板，可以在您的 Grafana 工作区中提供整体一致的体验。
**注意**
当 Amazon 确定某个插件经常出现故障或未被维护时，可能会将该插件从控制台的可用插件列表中移除。
对于支持版本 9 或更高版本的 Amazon Managed Grafana 工作区，您可以启用插件管理。这允许工作区管理员从*插件目录*安装或卸载插件。
## 使用插件目录查找插件
您的 Amazon Managed Grafana 工作区包括一个显示所有已安装插件的页面，以及可在工作区中安装的所有插件的列表。此页面是*插件目录*。除了默认安装的插件外，您还可以再安装多达 50 个插件。
可用的插件大致分为以下类别：
+ **AWS 数据源** — 这是一款由 Amazon Managed Grafana 提供的应用程序插件，用于轻松 AWS 发现您账户中的资源。此类插件是默认安装的。有关更多信息，请参阅 [使用 AWS 数据源插件查找 AWS 数据](aws-datasources-plugin.md)。
+ **核心插件**：这些插件默认在 Grafana 中提供。它们包括流行的数据来源和面板可视化。它们在插件目录中被标记为**核心**。它们是默认安装的，无法移除。
+ **Enterprise 插件**：这些插件可用于拥有 Enterprise 许可证的 Grafana 工作区。默认情况下，未安装这些插件。它们在插件目录中被标记为 **Enterprise**。只有拥有有效的 Enterprise 许可证才能安装这些插件。有关如何将工作区升级为 Enterprise 许可证的详细信息，请参阅 [管理对 Amazon Managed Grafana 企业插件的访问权限](AMG-workspace-manage-enterprise.md)。
+ **社区插件** — 这些插件来自各种来源，包括 Grafana Labs 等，为 Grafana 工作空间提供。 AWS在支持版本 9 或更高版本的 Grafana 工作区中，默认情况下不会安装这些插件（早期的工作区会自动安装其中的一些插件）。这些插件通常是开源插件。您可以安装或移除这些插件。
**注意**
是否使用社区插件由您自行决定。作为您和 AWS之间的[责任共担模式](security.md)的一部分，对于这些第三方插件，您应该了解您在工作区中具体安装了什么。您还要对满足您的安全需求的插件负责。
**插件支持**
插件有多种来源，对它们的支持也各不相同。
+ **AWS 数据源插件**-此插件由提供并由支持 AWS。
+ **企业插件** — 两者 AWS 和 Grafana Labs 都支持企业插件——您可以通过任一支持团队提交问题。
+ **核心插件** — Amazon Managed Grafana 支持 AWS 或 Grafana Labs 提供的核心插件和其他插件。 AWS您可以在中提交问题以修复错误或 GitHub 进行改进，也可以通过或 G AWS rafana Labs 创建工作单。
+ **社区插件** — 通常 GitHub通过议题 AWS 或其他论坛支持不是由 Grafana Labs 创建的社区插件。在这些情况下，支持信息包含在插件目录中插件的详细信息中。
[您也可以通过[亚马逊托管 Grafana 或 Grafana](https://github.com/aws/amazon-managed-grafana-roadmap/issues) 的 GitHub 论坛提交插件问题。](https://github.com/grafana/grafana/issues)
**插件版本**
大多数插件都会定期更新。Amazon Managed Grafana 工作区中的插件目录显示了插件的最新版本，您可以选择要安装的版本。当插件的过时版本存在已知安全问题时，过时的版本将被移除而不再可用。
您也可以[更新](#update-plugin)已安装的插件。
**注意**
有时，会提供新版本的插件来修复已安装插件中的安全问题。对于严重的问题，Amazon Managed Grafana 可能会自动将工作区中的插件更新到包含修复的版本。
## 使用插件目录管理插件
您可以从插件目录中管理 Amazon Managed Grafana 工作区的插件。您只能在工作区内安装插件目录中列出的插件。
以下内容描述了使用插件目录的先决条件以及如何查找插件目录。
**先决条件**
+ 您必须拥有支持版本 9 的 [Amazon Managed Grafana](AMG-create-workspace.md) 工作区，并拥有可以登录该工作区的账户。
+ 工作区必须[已启用插件管理](AMG-configure-workspace.md)。
+ 您的用户账户必须是 [Amazon Managed Grafana 工作区的管理员](Grafana-user-roles.md)。
+ 要安装和使用 Enterprise 插件，必须先[升级到 Enterprise 许可证](AMG-workspace-manage-enterprise.md)。
**要查看插件目录**
1. 登录您的 Amazon Managed Grafana 工作区。
1. 从左侧菜单中选择**管理**，然后选择**插件**。此操作将打开插件目录。
1. 默认情况下，该插件目录会列出已安装的插件。要查看所有可用的插件，请在目录顶部的**状态**筛选器下选择**全部**。已安装的插件包含一个标有**已安装**的标签。
## 安装或移除插件
**注意**
您必须满足前一节中的先决条件，否则您将无权修改插件。
**安装或移除 Grafana 插件**
1. 转到插件目录。
1. 默认情况下，该插件目录仅列出已安装的插件。要查看所有可用的插件，请在目录顶部的**状态**筛选器下选择**全部**。已安装的插件包含一个标有**已安装**的标签。
1. 选择要安装或卸载的插件。例如，如果要移除 *Datadog* 数据来源，请选择 **Datadog** 插件。
1. 在插件详细信息页面上，选择卸载或安装选项。
1. 安装插件后，可能需要几分钟的时间才能将更改同步到工作区的所有部分。最好等待几分钟后再使用新插件。
**注意**
您可以在一个工作区中安装 50 个插件（除了默认的核心插件之外）。
## 更新插件
**要更新现有的 Grafana 插件**
1. 登录您的 Amazon Managed Grafana 工作区。
1. 从左侧菜单中选择**管理**，然后选择**插件**。此操作将打开插件目录，仅列出已安装的插件。
1. 选择要更新的插件。
1. 在插件详细信息页面上，检查是否有可用的更新。如果是，请选择更新插件的选项并选择要更新到的版本。
**注意**
如果您看到有关您无权修改插件的提示，请确认您的工作区[已启用插件管理](AMG-configure-workspace.md)。您还必须是 Amazon Managed Grafana 工作区的[管理员](Grafana-user-roles.md)。
# 使用 AWS 数据源插件查找 AWS 数据
AWS 提供了一个应用程序插件，可以更轻松地在 Amazon Managed Grafana 工作空间中发现和使用 AWS 资源作为数据源。*AWS 数据来源*插件默认安装在新工作区中。
AWS 数据源插件需要访问您的资源以进行发现的权限。有关更多信息，请参阅 [所需的权限](#aws-ds-plugin-permissions)。
## 打开 AWS 数据源插件
**打开 AWS 数据源插件**
1. 登录您的 Amazon Managed Grafana 工作区。
1. 从左上角的**菜单**中，选择**应用程序**，然后选择 **AWS 数据来源**。
将出现 AWS 数据源插件界面，其中列出了您可以搜索资源的 AWS 服务。
## 发现资源
**要从您的资源中查找资源 AWS 账户**
1. 打开 AWS 数据源插件。
1. 从 AWS 服务列表中，选择要查找的资源以用作数据源的服务。例如，选择 **Amazon Managed Service for Prometheus**。这将带您进入**数据来源**选项卡，并为您选中**服务**。
1. 选择要在其中查找资源的地 AWS 区。例如，选择 `US East (N. Virginia)`。
**注意**
要查找资源，插件必须具有访问该区域服务的适当[权限](#aws-ds-plugin-permissions)。
1. 某些服务在一个区域可能有多个资源。如果该区域有多个资源，则 AWS 数据源插件会提供一个列表供您选择。
从资源列表（本例中为 Amazon Managed Service for Prometheus）中，选择要用作数据来源的资源。例如，选择 Amazon Managed Service for Prometheus 工作区会将该资源设置为数据来源。该数据来源已准备就绪，可在您的控制面板中使用，或在通过 Amazon Managed Grafana 进行监控时使用。
1. 您在该服务和区域中预置的资源将显示在页面底部。
（可选）您可以选择**转到设置**，查看和编辑该数据来源的设置。
**注意**
AWS 数据源插件取决于工作区中安装的各个数据源插件。例如，如果要使用 AWS X-Ray 功能，必须从[插件目录](grafana-plugins.md#manage-plugins)安装 X-Ray 数据来源插件。
## 版本和更新插件
AWS 数据源插件会定期更新。与新工作区一起安装的版本通常不是最新版本。与工作区中安装的版本相比，较新的版本可能具有更多功能。例如，较新的版本可能支持其他 AWS 服务作为数据源。
要查看每个版本 AWS 的数据源插件的更改，可以查看[变更日志](https://grafana.com/grafana/plugins/aws-datasource-provisioner-app/?tab=changelog)。
要更新到较新版本的插件，请按照 [更新插件](grafana-plugins.md#update-plugin) 的标准说明进行操作。
**注意**
如果您更新到较新版本 AWS 的数据源插件，则需要为不由 Amazon Managed Grafana 管理的新数据源提供额外的[权限](#aws-ds-plugin-permissions)。
## 所需的权限
AWS 数据源插件需要权限才能访问您的 AWS 资源。最简单的方法是允许 Amazon Managed Grafana 为您管理权限。要了解如何为数据来源设置服务托管权限，请参阅 [管理数据来源和通知渠道的权限](AMG-datasource-and-notification.md)。默认情况下，Amazon Managed Grafana 可以管理数据源插件中包含 AWS 的资源的权限。 AWS
如果您将 AWS 数据源插件更新到比工作空间中默认包含的版本更新的版本，则它可能会自动添加对权限不由 Amazon Managed Grafana 管理的 AWS 资源的支持。在这种情况下，您必须自己添加权限。例如，已添加到 AWS IoT TwinMaker 该插件的最新版本（版本 1.9.0）中，但这些权限不由亚马逊托管 Grafana 管理。
要详细了解任何特定数据来源的权限，请参阅 [连接到数据来源](AMG-data-sources.md) 部分提供的该数据来源的详细信息。例如，该[Connect 连接到 AWS IoT TwinMaker 数据源](AMG-iot-twinmaker.md)部分包含有关向亚马逊托管 Grafana 授予访问权限的详细信息。 AWS IoT TwinMaker
# 连接到数据来源
Amazon Managed Grafana 支持许多不同的*数据来源*。数据来源是存储后端，您可以在 Grafana 中对其进行查询，以完成构建控制面板等操作。每个数据来源都有一个特定的查询编辑器，该编辑器针对该特定数据来源所公开的特征和能力定制。
每个数据来源的查询语言和能力都不同。您可以将多个数据来源的数据合并到一个控制面板上。
每个使用 Amazon Managed Grafana 的 AWS 账户都可以创建或配置许多数据源。某些数据来源要求您为该数据来源安装相应的插件。如果您为工作区升级到 Amazon Managed Grafana Enterprise 插件，您可能还需要安装企业数据来源的插件。以下部分描述了许多可用数据来源的详细信息，但 Grafana 社区有时会添加新的数据来源，这些数据来源可能会在工作区中的[插件目录](grafana-plugins.md#plugin-catalog)中提供。
**注意**
为了帮助您发现账户中的 AWS 资源并设置用于查询这些资源的数据源，Amazon Managed Grafana 提供了。[使用 AWS 数据源插件查找 AWS 数据](aws-datasources-plugin.md)
## 特殊数据来源
Amazon Managed Grafana 包括三种特殊的数据来源：
+ **Grafana**（在 Grafana 早期版本中称为 *TestDB*）：使用此内置数据来源可生成随机游走数据或列表文件。这对于测试可视化和运行实验非常有用。
+ **混合**：可用于在同一面板中查询多个数据来源。使用此数据来源时，您可以为添加的每个新查询指定一个数据来源。第一次查询使用的是您在选择**混合**前指定的数据来源。
您不能将现有查询更改为使用混合数据来源。
+ **控制面板**：可用于使用相同控制面板中其他面板的结果集。
**重要**
Amazon Managed Grafana 有数据来源超时限制，该限制可能会覆盖在数据来源上配置的任何超时限制。两个限制中较低的取代另一个限制。要了解 Amazon Managed Grafana 数据来源超时限制，请参阅 *AWS 一般参考* 中的 [Amazon Managed Grafana 服务配额](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/grafana-service.html#grafana-quotas)。
**Topics**
+ [特殊数据来源](#AMG-data-sources-special)
+ [如何使用亚马逊托管 Grafana AWS Organizations 进行数据源访问 AWS](AMG-and-Organizations.md)
+ [连接到内置数据来源](AMG-data-sources-builtin.md)
+ [连接到企业数据来源](AMG-data-sources-enterprise.md)
# 如何使用亚马逊托管 Grafana AWS Organizations 进行数据源访问 AWS
使用 AWS Organizations，您可以集中管理多个 AWS 账户的数据源配置和权限设置。在 AWS 账户 使用 Amazon Managed Grafana 的工作空间中，您可以指定其他组织单位， AWS 使其数据源可在主账户中查看。
例如，您可以将组织中的一个账户用作 Amazon Managed Grafana *管理账户*，并赋予该账户访问组织中其他账户数据来源的权限。在管理账户中，列出拥有您要使用管理账户访问 AWS 的数据源的所有组织单位。这将自动创建设置这些数据来源所需的角色和权限策略，您可以在 Amazon Managed Grafana 工作区的 Grafana 控制台中看到这些策略。
有关 Organizations 的详细信息，请参阅[什么是 AWS Organizations](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_introduction.html)。
Amazon Managed Grafana CloudFormation StackSets 使用自动创建亚马逊托管 Grafana 连接到组织 AWS Identity and Access Management 中的数据源所必需的 (IAM) 角色。 AWS 在 Amazon Managed Grafana 管理您的 IAM 策略以访问组织中的数据源之前，您必须在组织的管理账户中 AWS CloudFormation StackSets 启用。Amazon Managed Grafana 会在第一次需要时自动启用此功能。
## 与 AWS IAM Identity Center 和 Organizations 集成的部署方案
如果您同时使用亚马逊托管 Grafana AWS IAM Identity Center 和 Organizations，我们建议您使用以下三种情况之一在您的组织中创建亚马逊托管 Grafana 工作空间。对于每种场景，您都需要登录到具有足够权限的账户。有关更多信息，请参阅 [Amazon Managed Grafana 的示例策略](security_iam_id-based-policy-examples.md#security_iam_AMG-id-based-policy-examples)。
**独立账户**
独立账户是指不是 Organizations 中组织成员的 AWS 账户。如果您是第一次尝试 AWS ，则可能出现这种情况。
**在这种情况下，当您登录具有、 AWS IAM Identity Center 和管理员策略的账户时，Amazon Managed Grafana 会自动**AWSGrafanaAccountAdministrator**启用和组织。**AWSSSOMemberAccountAdministrator**AWSSSODirectory**有关更多信息，请参阅 [使用 IAM Identity Center 在单个独立账户中创建和管理 Amazon Managed Grafana 工作区和用户](security_iam_id-based-policy-examples.md#security_iam_id-based-policy-examples-create-workspace-standalone)。
**已在其中配置 IAM Identity Center 的现有组织成员账户**
要在成员账户中创建工作空间，您必须登录到具有**AWSGrafanaAccountAdministrator**AWSSSOMemberAccountAdministrator****、和 “**AWSSSODirectory管理员**” 策略的账户。有关更多信息，请参阅 [使用 IAM Identity Center 的成员账户中的 Grafana 管理员](security_iam_id-based-policy-examples.md#security_iam_id-based-policy-examples-admin-member)。
如果您在成员账户中创建工作空间，并且希望该工作空间能够访问组织中其他 AWS 账户的资源，则必须在工作空间中使用客户管理的权限。有关更多信息，请参阅 [客户管理的权限](AMG-manage-permissions.md#AMG-customer-managed)。
要使用服务管理权限允许工作空间访问组织中其他 AWS 账户的资源，您必须在组织的管理账户中创建工作空间。但是，在组织的管理账户中创建 Amazon Managed Grafana 工作区或其他资源并非最佳实践。有关 Organizations 最佳实践的更多信息，请参阅[管理账户的最佳实践](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_best-practices_mgmt-acct.html)。
**注意**
如果您 AWS IAM Identity Center 在 2019 年 11 月 25 日之前在管理账户中启用，则还必须在管理账户中启用与 IAM Identity Center 集成的应用程序。您也可以先在管理账户中启用集成了 IAM Identity Center 的应用程序，再在成员账户中选择启用它们。要启用这些应用程序，请在 IAM Identity Center **设置**页面的“集成了 IAM Identity Center 的应用程序”部分，选择**启用访问权限**。有关更多信息，请参阅[启用集成了 IAM Identity Center 的应用程序](https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/app-enablement.html)。
**尚未在其中部署 IAM Identity Center 的现有组织成员账户**
在此场景中，请先以组织管理员身份登录，并在组织中启用 IAM Identity Center。然后，在组织的成员账户中创建 Amazon Managed Grafana 工作区。
如果您不是组织管理员，则必须联系 Organizations 管理员，要求其启用 IAM Identity Center。启用 IAM Identity Center 后，您就可以在成员账户中创建工作区。
如果您在成员账户中创建工作空间，并且希望该工作空间能够访问组织中其他 AWS 账户的资源，则必须在工作空间中使用客户管理的权限。有关更多信息，请参阅 [客户管理的权限](AMG-manage-permissions.md#AMG-customer-managed)。
要在成员账户中创建工作空间，您必须登录到具有**AWSGrafanaAccountAdministrator**AWSSSOMemberAccountAdministrator****、和 “**AWSSSODirectory管理员**” 策略的账户。有关更多信息，请参阅 [使用 IAM Identity Center 的成员账户中的 Grafana 管理员](security_iam_id-based-policy-examples.md#security_iam_id-based-policy-examples-admin-member)。
# 连接到内置数据来源
每个 Amazon Managed Grafana 工作区都支持以下数据来源。
对于支持版本 9 及更新版本的工作区，默认情况下可能未安装其中某些数据来源。在所有安装中，都提供了核心数据来源，但非核心数据来源可能需要安装正确的 Grafana 插件。您可以为此处未列出的其他数据来源安装插件。有关管理插件的更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
**Topics**
+ [Alertmanager](data-source-alertmanager.md)
+ [Amazon CloudWatch](using-amazon-cloudwatch-in-AMG.md)
+ [亚马逊 OpenSearch 服务](using-Amazon-OpenSearch-in-AMG.md)
+ [AWS IoT SiteWise](using-iotsitewise-in-AMG.md)
+ [AWS IoT TwinMaker](AMG-iot-twinmaker.md)
+ [Prometheus](prometheus-data-source.md)
+ [Amazon Timestream](timestream-datasource.md)
+ [Amazon Athena](AWS-Athena.md)
+ [Amazon Redshift](AWS-Redshift.md)
+ [AWS X-Ray](x-ray-data-source.md)
+ [Azure 监控器](using-azure-monitor-in-AMG.md)
+ [Graphite](using-graphite-in-AMG.md)
+ [Google Cloud Monitoring](using-google-cloud-monitoring-in-grafana.md)
+ [InfluxDB](using-influxdb-in-AMG.md)
+ [Jaeger](jaeger-data-source.md)
+ [Loki](using-loki-in-AMG.md)
+ [Microsoft SQL Server](using-microsoft-sql-server-in-AMG.md)
+ [MySQL](using-mysql-in-AMG.md)
+ [OpenSearch](using-opensearch-in-AMG.md)
+ [OpenTSDB](using-opentsdb-in-AMG.md)
+ [PostgreSQL](using-postgresql-in-AMG.md)
+ [Templ](tempo-data-source.md)
+ [TestData](testdata-data-source.md)
+ [Zipkin](zipkin-data-source.md)
# 连接到 AlertManager 数据来源
Grafana 内置了对 Prometheus Alertmanager 的支持。配置 Grafana Alerting 后，您可以使用 Grafana Alerting UI 来管理静默、联系人以及通知策略。这些页面中的下拉选项允许您在 Grafana 和任何已配置的 Alertmanager 数据来源之间切换。
**Alertmanager 实现**
支持通过 [Prometheus](https://prometheus.io/)、[Cortex](https://cortexmetrics.io/) 和 [Grafana Mimir](https://grafana.com/docs/mimir/latest/) 实现 Alertmanager。您可以在数据来源设置页面中指定实现。Prometheus 的联系人和通知策略在 Grafana Alerting UI 中是只读的，因为它不支持通过 HTTP API 更新配置。
## 配置 Alertmanager 数据来源
您可以配置 Alertmanager 数据来源以与 Grafana Alerting 配合使用。
**先决条件**
要配置 Alertmanager，您必须完成以下先决条件：
+ 一个 Prometheus 实例，该实例具有摄取的指标，并且至少配置了一条警报或记录规则。您将需要工作区的 URL。
+ 为 Amazon Managed Grafana 定义的权限，允许其从 Alertmanager 实现中访问您的警报、警报组、静默和联系人。
**配置 Alertmanager 数据来源**
1. 在 Grafana 控制台的 Grafana 菜单中，选择**配置**下的**数据来源**页面。
1. 选择**添加数据来源**，然后从数据来源类型列表中选择 **Alertmanager**。
1. 为您的新数据来源提供以下信息。
+ 对于**名称**，提供为数据来源选择的名称。
+ 对于**实现**，请选择您的 Alertmanager 实现：**Prometheus**、**Mimir** 或 **Cortex**。
+ 对于 **HTTP** 下的 **URL**，提供 Alertmanager URL。对于 Prometheus，这是附加了 `alertmanager` 的工作区 URL。例如 `https://myprometheus/workspaces/ws-example-1234-5678-abcd-xyz00000001/alertmanager`。
+ 在**身份验证**下，配置访问 Alertmanager 实现所需的身份验证详细信息。
1. 选择**保存并测试**以完成数据来源设置。
如果您的数据来源设置正确，您将看到一条消息，提示**运行状况检查已通过**。
# Connect 连接到亚马逊 CloudWatch 数据源
借助 Amazon Managed Grafana，您可以使用 Grafana AWS 工作空间控制台中的数据源配置选项将 CloudWatch 亚马逊添加为数据源。此功能通过发现您的现有 CloudWatch 帐户并管理访问所需的身份验证凭据的配置，简化了添加 CloudWatch 为数据源的过程 CloudWatch。您可以使用此方法来设置身份验证并添加 CloudWatch 为数据源。或者，您也可以使用与在自我管理的 Grafana 服务器上相同的方法，手动设置数据来源和必要的身份验证凭证。
**Topics**
+ [使用 AWS 数据源配置添加 CloudWatch 为数据源](adding-CloudWatch-AWS-config.md)
+ [手动添加 CloudWatch 为数据源](adding--CloudWatch-manual.md)
+ [使用 查询编辑器](CloudWatch-using-the-query-editor.md)
+ [精选控制面板](CloudWatch-curated-dashboards.md)
+ [模板化查询](cloudwatch-templated-queries.md)
+ [使用 ec2\$1instance\$1attribute 示例](cloudwatch-ec2-instance-attribute-examples.md)
+ [使用 JSON 格式的模板变量](cloudwatch-using-json-format-template-variables.md)
+ [定价](cloudwatch-pricing.md)
+ [服务配额](cloudwatch-service-quotas.md)
+ [跨账户可观测性](cloudwatch-cross-account.md)
# 使用 AWS 数据源配置添加 CloudWatch 为数据源
要使用 AWS 数据源配置，首先要使用 Amazon Managed Grafana 控制台启用服务托管 IAM 角色，这些角色向工作空间授予读取您的账户或整个组织单位中资源 CloudWatch 所必需的 IAM 策略。然后，您可以使用亚马逊托管 Grafana 工作空间控制台 CloudWatch 添加为数据源。
**使用 AWS 数据源配置添加 CloudWatch 为数据源**
1. 打开 Amazon Managed Grafana 控制台，其位于 [https://console.aws.amazon.com/grafana/](https://console.aws.amazon.com/grafana/home/)。
1. 在导航窗格中，选择菜单图标，然后选择**所有工作区**。
1. 选择工作区的名称。
1. 如果您在创建此工作空间时没有选择使用服务管理权限，请从使用客户托管权限更改为使用服务管理权限，以确保启用适当的 IAM 角色和策略以使用 Grafana 工作区控制台中的 AWS 数据源配置选项。为此，请按 **IAM 角色**选择编辑图标，然后选择**服务托管**、**保存更改**。有关更多信息，请参阅 [亚马逊托管 Grafana 数据源的权限和政策 AWS](AMG-manage-permissions.md)。
1. 选择**数据来源**选项卡。
1. 选中 **Amazon** 的复选框， CloudWatch然后选择**操作**、**启用服务托管策略**。
1. 再次选择**数据来源**选项卡。
1. **在亚马逊行中选择**在 Grafana 中配置**。 CloudWatch**
1. 如有必要，使用 IAM Identity Center 登录 Grafana 工作区控制台。
1. **在 Grafana 工作区控制台的导航栏上，选择图标 AWS ，然后AWS 选择服务。**CloudWatch****
1. 选择您希望 CloudWatch 数据源从中进行查询的默认区域。
1. 选择所需的账户，然后选择**添加数据来源**。
# 手动添加 CloudWatch 为数据源
**手动添加 CloudWatch 数据源**
1. 在 Grafana 控制台侧面的菜单中，将鼠标悬停在**配置**（齿轮）图标上，然后选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
1. 选择**CloudWatch**数据源。如有必要，您可以在搜索框中键入 **CloudWatch**，帮助查找。
## CloudWatch 设置
以下 CloudWatch 设置适用。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| `Name` | 数据来源名称。您将在面板和查询中通过其名称查看数据来源。 |
| `Default` | 将数据来源指定为新面板的预选数据来源。 |
| `Default Region` | 在查询编辑器中设置区域。可根据每次查询进行更改。 |
| `Namespaces of Custom Metrics` | 指定自定义 CloudWatch 指标的命名空间。可以包含多个命名空间，用逗号分隔。 |
| `Auth Provider` | 指定要获取凭证的提供商。 |
| `Assume Role Arn` | 指定要担任的角色的 Amazon 资源名称（ARN）。 |
| `External ID` | （可选）指定外部 ID。如果您在使用外部 ID 创建的另一个角色中扮演角色 AWS 账户 ，则使用此选项。 |
| `Timeout` | 专门为 CloudWatch 日志查询配置超时。 |
| `X-Ray trace links` | 要在日志包含 `@xrayTraceId` 字段时自动在日志中添加链接，请在数据来源配置的 **X-Ray 跟踪链接**部分链接 X-Ray 数据来源。您必须已经配置了 [X-Ray 数据来源](x-ray-data-source.md)。 |
### 身份验证
要在亚马逊托管 Grafana CloudWatch 和之间启用身份验证，您可以使用亚马逊托管 Grafana 控制台快速创建所需的策略和权限。或者，您也可以使用与在自我管理的 Grafana 服务器上相同的方法，手动设置身份验证。
要使用 Amazon Managed Grafana 数据来源配置快速设置策略，请按照 [使用 AWS 数据源配置添加 CloudWatch 为数据源](adding-CloudWatch-AWS-config.md) 中的步骤进行操作。
要手动设置权限，请使用以下部分中的任何一种方法。
#### AWS 证书
有三种不同的身份验证方法。
+ **AWS SDK 默认**-使用在附加到您的工作空间的角色中定义的权限。有关更多信息，请参阅 [客户管理的权限](AMG-manage-permissions.md#AMG-customer-managed)。
+ **访问权限和私有密钥**：对应于 适用于 Go 的 AWS SDK `StaticProvider`。使用给定的访问密钥 ID 和私有密钥进行身份验证。此方法没有任何回退措施，如果提供的密钥对无效，则会失败。
#### IAM 角色
目前，所有访问 CloudWatch 均由Grafana后端使用官方SDK在服务器端完成。 AWS 如果您选择 *AWS SDK 默认*身份验证方法，并且您的 Grafana 服务器正在运行 AWS，则可以使用 IAM 角色自动处理身份验证。
有关更多信息，请参阅 [IAM 角色](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html)。
#### IAM 策略
Grafana 需要通过 IAM 授予的权限才能 CloudWatch 读取指标和 EC2 标签、实例和区域。您可以将这些权限附加到 IAM 角色，并使用内置的 Grafana 支持来担任角色。
以下代码示例展示了一个最基本的策略。
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "AllowReadingMetricsFromCloudWatch",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"cloudwatch:DescribeAlarmsForMetric",
"cloudwatch:DescribeAlarmHistory",
"cloudwatch:DescribeAlarms",
"cloudwatch:ListMetrics",
"cloudwatch:GetMetricStatistics",
"cloudwatch:GetMetricData",
"cloudwatch:GetInsightRuleReport"
],
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "AllowReadingLogsFromCloudWatch",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"logs:DescribeLogGroups",
"logs:GetLogGroupFields",
"logs:StartQuery",
"logs:StopQuery",
"logs:GetQueryResults",
"logs:GetLogEvents"
],
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "AllowReadingTagsInstancesRegionsFromEC2",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"ec2:DescribeTags",
"ec2:DescribeInstances",
"ec2:DescribeRegions"
],
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "AllowReadingResourcesForTags",
"Effect": "Allow",
"Action": "tag:GetResources",
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "AllowReadingAcrossAccounts",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"oam:ListSinks",
"oam:ListAttachedLinks"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
#### 担任角色
`Assume Role ARN` 字段允许您指定要担任的 IAM 角色（如果有）。如果将此字段留空，则将直接使用所提供的凭证，并且关联的角色或用户应具有所需的权限。如果此字段不为空，则使用提供的凭证执行 `sts:AssumeRole` 调用。
# 使用 查询编辑器
Amazon Managed Grafana 中的 CloudWatch 数据源提供了一个强大的查询编辑器，允许您检索和分析来自向其发送数据的 AWS 各种服务的指标和日志。 CloudWatch查询编辑器支持两种不同的查询模式：指标搜索和 CloudWatch 日志。
指标的查询编辑器模式使用 CloudWatch API 来查找上传到的指标 CloudWatch。日志模式使用 CloudWatch 日志 APIs 来查找日志记录。每种模式都有自己专门的查询编辑器。您可使用编辑器顶部的查询模式开关，选择要查询的 API。
**Topics**
+ [使用指标查询编辑器](CloudWatch-using-the-metric-query-editor.md)
+ [使用 Amazon CloudWatch 日志查询编辑器](CloudWatch-using-the-logs-query-editor.md)
# 使用指标查询编辑器
指标查询编辑器可让您构建两种类型的查询：**指标搜索**和**指标查询**。**指标查询**选项使用 CloudWatch 指标见解查询数据。
## 通用查询编辑器字段
有三个字段是**指标搜索**和**指标查询**模式所共有的。
**通用字段**
**Id**
`GetMetricData` API 要求所有查询都具有唯一 ID。此字段可用于指定所选的 ID。ID 可以包括数字、字母和下划线，并且必须以小写字母开头。如果未指定 ID，Amazon Managed Grafana 会使用以下模式生成一个 ID：`query[refId of the current query row]`。例如，`queryA` 代表面板编辑器中的第一个查询行。
**周期**
周期是与特定 CloudWatch 统计数据关联的时间长度。周期以秒为单位定义。有效值包括 1、5、10、30，或 60 的任意倍数。如果您将时间段字段留空或设置为`auto`，则它将根据时间范围和 CloudWatch 保留策略自动计算。使用的公式是 `time range in seconds / 2000`，然后在根据保留时间移除周期后，移动到预定义周期数组 [60, 300, 900, 3600, 21600, 86400] 中的下一个较高值。要查看 Amazon Managed Grafana 使用的周期，请在查询编辑器中选择**显示查询预览**。
**Alias**
以下别名模式适用。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/grafana/latest/userguide/CloudWatch-using-the-metric-query-editor.html)
# 使用指标搜索选项
要在**指标搜索**中创建有效查询，必须指定命名空间、指标名称和至少一份统计数据。如果开启了**精确匹配**，则还必须为要查询的指标指定所有维度。指标模式必须完全匹配。有关更多信息，请参阅[CloudWatch 搜索表达式语法](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/search-expression-syntax.html)。
如果禁用**精确匹配**，您可以指定任意数量的维度进行筛选。最多会返回 100 个符合筛选条件的指标。
## 使用维度通配符进行动态查询
您可以使用星号（`*`）通配符表示一个或多个维度值，以监控指标的动态列表。
这可以帮助您监控 AWS 资源（例如 EC2 实例或容器）的指标。例如，当作为 auto Scaling 事件的一部分创建新实例时，它们将自动出现在图表中，而无需您跟踪新实例 IDs。这项功能目前仅限于检索不超过 100 个指标。您可以选择**显示查询预览**，查看自动构建可支持通配符的搜索表达式。
默认情况下，搜索表达式的定义方式是，查询的指标必须与定义的维度名称完全匹配。这就意味着，在示例中，仅会返回只具有一个维度（其名称为 `InstanceId`）的指标。
要包含定义了其他维度的指标，可以关闭**精确匹配**。即使不使用通配符，关闭**精确匹配**也会创建一个搜索表达式。Grafana 会搜索至少与命名空间、指标名称和所有已定义维度相匹配的任何指标。
## 多值模板变量
根据多值模板变量定义维度值时，会使用搜索表达式来查询匹配指标。这样就能在一次查询中使用多个模板变量。对于关闭了**精确匹配**选项的查询，也可以使用模板变量。
搜索表达式目前的限制为 1024 个字符，因此如果值列表较长，查询可能会失败。如果要查询某个维度名称中有任何值的所有指标，建议使用星号（`*`）通配符，而不是 `All` 选项。
只有维度值才支持使用多值模板变量。不支持对 `Region`、`Namespace` 或 `Metric Name` 使用多值模板变量。
## 指标数学表达式
您可以使用数学函数对指标进行操作，从而创建新的时间序列 CloudWatch 指标。支持算术运算符、一元减法和其他函数，并且可以应用于指标。 CloudWatch 有关 CloudWatch 公制数学函数的更多信息，请参阅[使用公制数学](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html)。
例如，要对指标应用算术运算，请为原始指标提供一个 ID（唯一字符串）。然后，您可以在新指标的 `Expression` 字段中使用此 ID 并对其应用算术运算。
如果使用 `Expression` 字段引用另一个查询，例如 `queryA * 2`，则无法根据该查询创建警报规则。
## 周期
周期是指与特定 Amazon CloudWatch 统计数据关联的时间长度。周期以秒为单位定义。有效值包括 1、5、10、30，或 60 的任意倍数。
如果将周期字段留空或设置为**自动**，则会根据时间范围自动计算。使用的公式是 `time range in seconds / 2000`，然后它会移到预定义周期数组 `[60, 300, 900, 3600, 21600, 86400]` 中的下一个较高值。要查看 Amazon Managed Grafana 使用的周期，请在查询编辑器中选择**显示查询预览**。
## 从 Grafana 面板到控制台的深度链接 CloudWatch
在面板中选择时间序列会显示一个上下文菜单，其中包含指向**在 CloudWatch 控制台中查看的**链接。选择该链接会打开一个新选项卡，该选项卡将带您进入 CloudWatch 控制台，并显示该查询的所有指标。如果您当前未登录 CloudWatch 控制台，则该链接会将您转到登录页面。提供的链接对任何指标都有效， AWS 账户 但只有在您登录到与 Grafana 中所选数据源对 AWS 账户 应的指标时，才会显示正确的指标。
此功能不适用于基于指标数学表达式的指标。
# 使用指标查询选项查询 Met CloudWatch rics Insights 数据
**注意**
Amazon CloudWatch 指标见解现为预览版。 CloudWatch 指标见解功能向所有人开放 AWS 账户。功能可能会发生变化。
您可以通过在 CloudWatch 指标查询**编辑器中选择`metric query`模式来查询 Metrics Insight** s 数据。
CloudWatch Metrics Insights 是一款功能强大的高性能 SQL 查询引擎，可用于大规模查询指标。它是一个快速、灵活、基于 SQL 的查询引擎，可用于实时识别所有 CloudWatch 指标中的趋势和模式。它使用一种 SQL 方言。有关 Metrics Insights 查询语法的更多信息，请参阅 [查询语法和关键字](#metrics-insights-syntax-keywords)。
## 查询语法和关键字
CloudWatch Metrics Insights 使用 SQL 方言。下面的示例显示了查询语法。
```
SELECT FUNCTION(metricName)
FROM namespace | [ SCHEMA(namespace[, labelKey [, ...] ]) ]
[ WHERE labelKey OPERATOR labelValue [AND|OR|([...])*] [, ...] ]
[ GROUP BY labelKey [, ...]]
[ ORDER BY FUNCTION() [DESC | ASC] ]
[ LIMIT number]
```
关键字不区分大小写，但标识符区分大小写。标识符包括指标、命名空间和维度的名称。
下表提供了查询关键字及其说明。
| Keyword | 说明 |
| --- | --- |
| FUNCTION | 必需。指定要使用的聚合函数，还可以指定要查询的指标的名称。有效值为 AVG、COUNT、MAX、MIN 和 SUM。 |
| MetricName | 必需。例如 CPUUtilization。 |
| FROM | 必需。指定指标源。您可以指定包含要查询的指标的指标命名空间，也可以指定 SCHEMA 表函数。一些命名空间示例包括 AWS/EC2 和 AWS/Lambda。 |
| SCHEMA | （可选）筛选查询结果，仅显示完全匹配的指标或不匹配的指标。 |
| WHERE | （可选）筛选结果，仅显示与指定表达式匹配的指标。例如 WHERE InstanceType \$1= 'c3.4xlarge'。 |
| GROUP BY | （可选）将查询结果分组为多个时间序列。例如 GROUP BY ServiceName。 |
| ORDER BY | （可选）指定要返回的时间序列顺序。选项有 ASC 和 DESC。 |
| LIMIT | （可选）限制要返回的时间序列数量。 |
下面是一些示例：
+
```
SELECT AVG(CPUUtilization) FROM "AWS/EC2"
```
匹配 `AWS/EC2` 命名空间中的所有 `CPUUtilization` 指标，忽略其维度，并返回一个聚合的时间序列。
+
```
SELECT AVG(CPUUtilization) FROM SCHEMA("AWS/EC2")
```
仅匹配 `AWS/EC2` 命名空间中未定义任何维度的 `CPUUtilization` 指标。
+
```
SELECT AVG(CPUUtilization) FROM SCHEMA("AWS/EC2", InstanceId)
```
仅匹配仅向 CloudWatch 一个维度报告的`CPUUtilization`指标`InstanceId`。
+
```
SELECT SUM(RequestCount) FROM SCHEMA("AWS/ApplicationELB", LoadBalancer,
AvailabilityZone)
```
仅将报告的`RequestCount`指标`AWS/ApplicationELB`与正好两个维度相匹配，`LoadBalancer`和。 CloudWatch `AvailabilityZone`
标签值必须用单引号括起来。
### 转义字符
在查询中，标签值必须始终放在单引号中。 例如 `SELECT MAX(CPUUtilization) FROM "AWS/EC2" WHERE AutoScalingGroupName = 'my-production-fleet'`。
包含字母、数字和下划线（`_`）以外的字符的指标命名空间、指标名称和标签键必须放在双引号中。例如 `SELECT MAX("My.Metric")`。如果其本身包含双引号（如 `Bytes"Input"`），则必须用反斜线转义双引号，如 `SELECT AVG("Bytes\"Input\"")`。如果指标命名空间、指标名称或标签键包含的词为 Metrics Insights 中的保留关键字，则这些词也必须放在双引号中。例如，如果您有名为 `LIMIT` 的指标，您可以使用 `SELECT AVG("LIMIT")`。将任何命名空间、指标名称或标签（即使不包含保留关键字）放在双引号中也有效。
## 生成器模式和代码模式
您可以在 `Builder` 模式或 `Code` 模式下创建查询。
**要在 `Builder` 模式下创建查询**
1. 使用上表中的信息，浏览并选择指标命名空间、指标名称、筛选条件、分组和顺序选项。
1. 对于每个选项，请从可选的选项列表中进行选择。
**要在 `Code` 模式下创建查询**
1. 在代码编辑器中编写查询。
1. 要运行查询，请在代码编辑器中选择**运行查询**。
要在 `builder` 模式下创建查询：
+ 使用上表中的信息，浏览并选择指标命名空间、指标名称、筛选条件、分组和顺序选项。
+ 对于每个选项，请从可选的选项列表中进行选择。
Grafana 会根据您的选择自动构建 SQL 查询。
要在 `code` 模式下创建查询：
+ 在代码编辑器中编写查询。
+ 要运行查询，请选择代码编辑器上的**运行查询**。
代码编辑器具有内置的自动完成功能，可为关键字、聚合、命名空间、指标、标签和标签值提供建议。输入空格、逗号或美元符号时，会显示建议。您也可以使用键盘组合键 `CTRL+Space`。
代码编辑器可以自动完成查询。但是，在代码编辑器中使用模板变量可能会干扰自动完成。
## CloudWatch 指标见解示例
**注意**
CloudWatch 指标见解处于开放预览状态。预览版对所有 AWS 账户开放，您无需申请访问权限。在宣布正式发布之前，可能会添加或更改功能。
本节包含有用的 M CloudWatch etrics Insights 查询示例，您可以直接复制和使用这些查询，也可以在查询编辑器中复制和修改这些查询。控制台中已经提供一些示例，您可以通过选择 **Metrics**（指标）视图中的 **Add query**（添加查询）来访问它们。
### EC2 示例
查看每个实例的 CPU 利用率指标
```
SELECT AVG(CPUUtilization)
FROM "AWS/EC2"
GROUP BY InstanceId
```
整个实例集的平均 CPU 利用率
```
SELECT AVG(CPUUtilization)
FROM SCHEMA("AWS/EC2", InstanceId)
```
查看平均 CPU 利用率最高的 10 个实例
```
SELECT MAX(CPUUtilization)
FROM "AWS/EC2"
GROUP BY InstanceId
LIMIT 10
```
查看 CPU 利用率最高的 10 个实例，由大到小排序
```
SELECT AVG(CPUUtilization)
FROM "AWS/EC2"
GROUP BY InstanceId
ORDER BY MAX() DESC
LIMIT 10
```
在本例中， CloudWatch 代理正在为每个应用程序收集一个 CPUUtilization 指标。此查询筛选特定应用程序名称的此指标的平均值。
```
SELECT AVG(CPUUtilization)
FROM "AWS/CWAgent"
WHERE ApplicationName = 'eCommerce'
SELECT AVG(ConcurrentExecutions)
FROM "AWS/Lambda"
```
查看平均执行时间最长的 10 个 Lambda 函数，由大到小排序
```
SELECT AVG(Duration)
FROM "AWS/Lambda"
GROUP BY FunctionName
ORDER BY MAX() DESC
LIMIT 10
```
查看 Lambda 执行时间的最大值、平均值和最小值
```
SELECT MAX(Duration)
FROM "AWS/Lambda"
```
### Application Load Balancer 示例
查看具有以下维度的**LoadBalancer**指标 **AvailabilityZone**
```
SELECT SUM(RequestCount)
FROM SCHEMA("AWS/ApplicationELB", LoadBalancer, AvailabilityZone)
```
查看具有活跃并发 TCP 连接数的指标。
```
SELECT AVG(ActiveConnectionCount)
FROM "AWS/ApplicationELB"
```
### Amazon EBS 示例
查看卷平均写入字节数最多的 10 个卷，按降序排列
```
SELECT AVG(VolumeWriteBytes)
FROM "AWS/EBS"
GROUP BY VolumeId
ORDER BY MAX() DESC
LIMIT 10
```
查看 Amazon EBS 卷的平均写入时间
```
SELECT AVG(VolumeTotalWriteTime)
FROM "AWS/EBS"
```
查看 Amazon EBS 卷的平均空闲时间
```
SELECT AVG(VolumeIdleTime)
FROM "AWS/EBS"
View average burst balance per volume
SELECT AVG(BurstBalance)
FROM "AWS/EBS"
GROUP BY VolumeId
View average read bytes across Amazon EBS volumes
SELECT AVG(VolumeReadBytes)
FROM "AWS/EBS"
```
查看所有 Amazon EBS 卷的平均写入字节数
```
SELECT AVG(VolumeWriteBytes)
FROM "AWS/EBS"
```
### Amazon Simple Storage Service 示例
按存储桶名称查看平均延迟组
```
SELECT AVG(TotalRequestLatency)
FROM "AWS/S3"
GROUP BY BucketName
```
查看所有 Amazon S3 存储桶中每个存储桶的平均对象数量
```
SELECT AVG(NumberOfObjects)
FROM "AWS/S3"
GROUP BY BucketName
```
### Amazon Simple Notification Service 示例
一个例mazon-simple-notificaation-service子
```
SELECT AVG(NumberOfMessagesPublished)
FROM "AWS/SNS"
```
查看每个主题名称的平均失败消息数量
```
SELECT AVG(NumberOfNotificationsFailed)
FROM "AWS/SNS"
GROUP BY TopicName
```
### AWS API 用法示例
AWS APIs 按账户中的通话次数查看前 20 名
```
SELECT COUNT(CallCount)
FROM "AWS/Usage"
WHERE "Type" = 'API'
GROUP BY "Service", "Resource"
ORDER BY SUM() DESC
LIMIT 20
```
## CloudWatch 指标见解限制
CloudWatch Metrics Insights 目前有以下限制：
+ 您只能查询最近三个小时的数据。
+ 单个查询可处理的指标不超过 10,000 个。这意味着，如果 `SELECT`、`FROM` 和 `WHERE` 子句匹配的指标超过 10000 个，查询只会处理找到的前 10000 个指标。
+ 单个查询可返回的时间序列不超过 500 个。这意味着，如果查询要处理的指标超过 500 个，查询结果中将不会返回所有指标。如果您使用 `ORDER BY` 子句，将对正在处理的所有指标进行排序，并根据您的 `ORDER BY` 子句，返回 500 个具有最高或最低值的指标。如果您不包括 `ORDER BY` 子句，则无法控制返回哪 500 个匹配的指标。
+ 每个 `GetMetricData` 操作只能有一个查询，但是您可以在控制面板中有多个小组件，每个小组件都包含一个查询。
# 使用 Amazon CloudWatch 日志查询编辑器
要查询 CloudWatch 日志，请选择要查询的区域和最多 20 个日志组。使用主输入区域编写查询。有关更多信息，请参阅[CloudWatch 日志见解查询语法](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax.html)。
您还可以使用 Lo CloudWatch gs Insights 中的`stats`命令编写返回时序数据的查询。在 Explore 中进行 `stats` 查询时，必须确保处于“指标探索”模式。
查询输入字段的右侧是一个 L CloudWatch ogs Insights 链接，用于打开包含您的查询的 L CloudWatch ogs Insights 控制台。如有必要，您可以在那里继续探索。
## 使用模板变量
与其他几个数据源一样，该 CloudWatch 数据源支持在查询中使用模板变量。有关更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
## 从 Grafana 面板深度链接到日志控制台 CloudWatch
如果要在 L CloudWatch ogs Insights 控制台中查看查询，请选择查询编辑器旁边的 **CloudWatch Logs Insights** 按钮。如果您当前未登录 CloudWatch 控制台，则该链接会将您转至登录页面。提供的链接对任何指标都有效， AWS 账户 但只有在您登录到与 Grafana 中所选数据源对 AWS 账户 应的指标时，才会显示正确的指标。
## 警报
例如，由于 CloudWatch 日志查询可以通过使用`stats`命令返回数字数据，因此支持警报。有关更多信息，请参阅 [Grafana Alerting](alerts-overview.md)。
# 精选控制面板
更新后的 CloudWatch 数据源附带了五种最受欢迎的 AWS 服务的预配置仪表板：
+ Amazon EC2
+ Amazon Elastic Block Store
+ AWS Lambda
+ Amazon CloudWatch 日志
+ Amazon Relational Database Service
要导入预先配置的仪表板，请转到 CloudWatch 数据源的配置页面，然后选择**仪表板**选项卡。为要使用的控制面板选择**导入**。要自定义控制面板，建议使用不同的名称保存控制面板，否则新版本的控制面板发布后会覆盖该控制面板。
# 模板化查询
您可以在指标查询中使用变量来代替服务器、应用程序和传感器名称等硬编码的详细信息。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。您可以使用这些下拉框来更改控制面板中显示的数据。
有关模板功能和不同类型模板变量的介绍，请参阅 [模板](templates-and-variables.md#templates)。
## 查询变量
CloudWatch 数据源提供了以下查询，您可以在**变量**编辑视图的**查询**字段中指定这些查询。您可以使用这些查询来填充变量的选项列表，如 `region`、`namespaces`、`metric names` 和 `dimension keys/values`。
您可以在查询中指定 `default` 代替 `region`，以使用数据来源中配置的默认区域。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| regions() | 返回所有 AWS 区域的列表。 |
| namespaces() | 返回支持的命名空间列表。 CloudWatch |
| metrics(namespace, [region]) | 返回命名空间中的指标列表。（指定区域或对自定义指标使用 "default"。） |
| dimension\$1keys(namespace) | 返回命名空间中的维度键列表。 |
| dimension\$1values(region, namespace, metric, dimension\$1key, [filters]) | 返回与指定的 region、namespace、metric 或 dimension\$1key 匹配的维度值列表。或者，您也可以使用维度 filters 获得更具体的结果。 |
| ebs\$1volume\$1ids(region, instance\$1id) | 返回与指定值 IDs region匹配的音量列表instance\$1id。 |
| ec2\$1instance\$1attribute(region, attribute\$1name, filters) | 返回与指定的 region、attribute\$1name、filters 匹配的属性列表。 |
| resource\$1arns(region, resource\$1type, tags) | 返回与指定regionresource\$1type、和 ARNs 匹配的列表tags。 |
| statistics() | 返回所有标准统计数据的列表。 |
有关 CloudWatch 提供的指标的详细信息，请参阅[发布 CloudWatch 指标的AWS 服务](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/aws-services-cloudwatch-metrics.html)。
### 模板化查询的示例
下表显示了返回各个 AWS 服务的资源列表的维度查询示例。
| Query | 服务 |
| --- | --- |
| dimension\$1values(us-east-1,AWS/ELB,RequestCount,LoadBalancerName) | Elastic Load Balancing |
| dimension\$1values(us-east-1,AWS/ElastiCache,CPUUtilization,CacheClusterId) | 亚马逊 ElastiCache |
| dimension\$1values(us-east-1,AWS/Redshift,CPUUtilization,ClusterIdentifier) | Amazon Redshift |
| dimension\$1values(us-east-1,AWS/RDS,CPUUtilization,DBInstanceIdentifier) | Amazon RDS |
| dimension\$1values(us-east-1,AWS/S3,BucketSizeBytes,BucketName) | Amazon Simple Storage Service（Amazon S3） |
| dimension\$1values(us-east-1,CWAgent,disk\$1used\$1percent,device,\$1"InstanceId":"\$1instance\$1id"\$1) | CloudWatch 代理人 |
| resource\$1arns(eu-west-1,elasticloadbalancing:loadbalancer,\$1"elasticbeanstalk:environment-name":["myApp-dev","myApp-prod"]\$1) | Elastic Load Balancing |
| resource\$1arns(eu-west-1,ec2:instance,\$1"elasticbeanstalk:environment-name":["myApp-dev","myApp-prod"]\$1) | Amazon EC2 |
# 使用 ec2\$1instance\$1attribute 示例
## JSON 筛选条件
`ec2_instance_attribute` 查询接受 JSON 格式的 `filters`。您可以指定 `ec2:DescribeInstances` 的预定义筛选条件。请注意，实际的过滤是在Grafana中进行的 AWS，而不是在Grafana中进行的。
下面的代码示例展示了筛选条件的语法。
```
{ filter_name1: [ filter_value1 ], filter_name2: [ filter_value2 ] }
```
以下示例展示了 `ec2_instance_attribute()` 查询。
```
ec2_instance_attribute(us - east - 1, InstanceId, { 'tag:Environment': ['production'] });
```
## 选择属性
每个实例只能返回一个属性。可以选择任何扁平属性（即属性只有一个值，且不是对象或数组）。可使用以下扁平属性。
+ `AmiLaunchIndex`
+ `Architecture`
+ `ClientToken`
+ `EbsOptimized`
+ `EnaSupport`
+ `Hypervisor`
+ `IamInstanceProfile`
+ `ImageId`
+ `InstanceId`
+ `InstanceLifecycle`
+ `InstanceType`
+ `KernelId`
+ `KeyName`
+ `LaunchTime`
+ `Platform`
+ `PrivateDnsName`
+ `PrivateIpAddress`
+ `PublicDnsName`
+ `PublicIpAddress`
+ `RamdiskId`
+ `RootDeviceName`
+ `RootDeviceType`
+ `SourceDestCheck`
+ `SpotInstanceRequestId`
+ `SriovNetSupport`
+ `SubnetId`
+ `VirtualizationType`
+ `VpcId`
可以通过在标签名称前加上 `Tags` 来选择标签。
以下示例展示了 `ec2_instance_attribute()` 查询。
```
ec2_instance_attribute(us - east - 1, Tags.Name, { 'tag:Team': ['sysops'] });
```
# 使用 JSON 格式的模板变量
一些查询接受 JSON 格式的筛选条件，而 Grafana 支持将模板变量转换为 JSON。
如果是 `env = 'production', 'staging'`，则以下查询将返回 `Environment` 标签为 `production` 或 `staging` 的 EC2 实例的 ARN。
```
resource_arns(us-east-1, ec2:instance, {"Environment":${env:json}})
```
# 定价
Grafana 的亚马逊 CloudWatch 数据源使用`ListMetrics``GetMetricData` CloudWatch 和 API 调用来列出和检索指标。 CloudWatch 日志的定价基于通过 CloudWatch Logs Insights 查询获取、存档和分析的数据量。有关更多信息，请参阅 [Amazon CloudWatch 定价](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing)。
每次在查询编辑器中选择维度时，Grafana 都会发出 `ListMetrics` 请求。每当您在查询编辑器中更改查询时， GetMetricData 都会向发出一个新的请求。
检索数据样本的 API 请求使用 `GetMetricData` 操作。此操作为 CloudWatch 公制数学提供了更好的支持。还支持在使用通配符或关闭**精确匹配**选项时自动生成搜索表达式。`GetMetricData` 操作会产生费用。有关更多信息，请参阅 [Amazon CloudWatch 定价](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing)。
# 服务配额
AWS 为您的 AWS 账户中的资源、操作和项目定义配额或限制。根据控制面板中的查询数量和访问控制面板的用户数量，您可能会达到各种资源 CloudWatch 和 CloudWatch 日志资源的使用限制。请注意，配额是按账户和 AWS 区域定义的。如果您使用多个区域，或者设置了多个 CloudWatch 数据源来查询多个账户，则必须为每个账户和达到限制的每个区域申请增加配额。
有关更多信息，请参阅 [ CloudWatch 服务配额](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/cloudwatch_limits.html)。
# 跨账户可观测性
**警告**
此功能要求您的 Grafana 工作区为版本 9 或更高版本。
该 CloudWatch 插件使您能够监控多个区域账户中的应用程序并对其进行故障排除。使用跨账户可观测性，您可以无缝搜索、可视化和分析指标与日志，不必担心账户边界问题。
要启用跨账户可观察性，请先在中将其启用 CloudWatch，然后在 role/user 正在运行的插件中添加适当的 IAM 操作。如果您的 Amazon Managed Grafana 工作区在 VPC 中运行，那么您还必须有一个 NAT 网关来支持互联网访问。
+ 要了解如何启用该功能，请参阅 A *mazon CloudWatch 用户*指南中的[CloudWatch 跨账户可观察性](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html)。
+ 以下操作是要为正在运行插件的用户添加的 role/user 正确 IAM 操作。
```
{
"Sid": "AllowReadingAcrossAccounts",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"oam:ListSinks",
"oam:ListAttachedLinks"
],
"Resource": "*"
}
```
+ CloudWatch 数据源的跨账户可观察性依赖于 Amazon CloudWatch 可观察性访问管理器。Observability Access Manager 不支持 VPC 端点。如果您的 Amazon Managed Grafana 工作空间在 VPC 内运行，那么您还必须拥有允许工作空间在互联网上 APIs 调用的 NAT 网关。
**注意**
您还必须拥有 IAM 权限才能读取您尝试访问的账户中的 CloudWatch 数据。
# Connect 连接到亚马逊 OpenSearch 服务数据源
**注意**
在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
借助 Amazon Managed Grafana，您可以使用 Grafana AWS 工作空间控制台中的数据源配置选项将 OpenSearch 亚马逊服务添加为数据源。该数据源支持运行 OpenSearch 集群的 OpenSearch 服务域以及传统的 Elasticsearch 集群。
AWS 数据源配置选项通过发现您现有的 OpenSearch 服务帐户来简化将 OpenSearch 服务添加为数据源，并管理访问所需的身份验证凭据的配置 OpenSearch。您可以使用此方法设置身份验证并将 OpenSearch 服务添加为数据源，也可以使用与在自我管理的 Grafana 服务器上相同的方法手动设置数据源和必要的身份验证凭据。
OpenSearch 服务数据源支持管道处理语言 (PPL)。有关 PPL 的更多信息，请参阅[使用管道处理语言查询 Amazon OpenSearch 服务数据](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ppl-support.html)。
您可以使用 OpenSearch 服务数据源执行多种类型的简单或复杂 OpenSearch 查询，以便可视化存储在中的日志或指标 OpenSearch。您还可以使用存储在中的日志事件为图表添加注释。 OpenSearch
**Topics**
+ [使用 AWS 数据源配置将 OpenSearch 服务添加为数据源](ES-adding-AWS-config.md)
+ [手动将 Amazon OpenSearch 服务添加为数据源](ES-adding-the-data-source.md)
+ [OpenSearch 服务设置](#ES-settings)
+ [使用亚马逊 OpenSearch 服务数据源](ES-use-datasource.md)
+ [亚马逊 OpenSearch 服务无服务器](datasources-opensearch-serverless.md)
+ [跟踪支持](datasources-opensearch-traces.md)
# 使用 AWS 数据源配置将 OpenSearch 服务添加为数据源
要使用 AWS 数据源配置，首先要使用 Amazon Managed Grafana 控制台启用服务托管 IAM 角色，这些角色向工作空间授予读取您账户或整个组织单位中的服务资源 OpenSearch 所必需的 IAM 策略。然后，您可以使用亚马逊托管 Grafana 工作空间控制台 OpenSearch 将服务添加为数据源。
**使用 AWS 数据源配置将 OpenSearch 服务添加为数据源**
1. 打开 Amazon Managed Grafana 控制台，其位于 [https://console.aws.amazon.com/grafana/](https://console.aws.amazon.com/grafana/home/)。
1. 在页面左上角，选择菜单图标，然后选择**所有工作区**。
1. 选择工作区的名称。
1. 如果您在创建此工作空间时没有选择使用服务管理权限，请从使用客户托管权限更改为使用服务管理权限，以确保启用适当的 IAM 角色和策略以使用 Grafana 工作区控制台中的 AWS 数据源配置选项。为此，请按 **IAM 角色**选择编辑图标，然后选择**服务托管**、**保存更改**。有关更多信息，请参阅 [亚马逊托管 Grafana 数据源的权限和政策 AWS](AMG-manage-permissions.md)。
1. 选择**数据来源**选项卡。然后选中 **Amazon S OpenSearch er** vice 的复选框，然后选择**操作**、**启用服务托管策略**。
1. 再次选择 “**数据源**” 选项卡，然后在 “**亚马逊 OpenSearch **服务” 行**中选择 “在 Grafana 中配置**”。
1. 如有必要，使用 IAM Identity Center 登录 Grafana 工作区控制台。
1. **在 Grafana 工作区控制台的左侧导航栏中，选择图标，然后选择**AWS 服务， AWS 即亚马逊服务**。 OpenSearch **
1. 选择您希望 Amazon Managed Grafana 搜索以 OpenSearch 发现服务资源的区域，然后选择要添加的账户和 OpenSearch 服务域，配置索引设置，然后**选择**添加数据源。
# 手动将 Amazon OpenSearch 服务添加为数据源
**手动添加亚马逊 OpenSearch 服务数据源**
1. 在 Grafana 控制台的侧边菜单中，选择 **AWS** 图标，然后选择**数据来源**。
1. 选择**亚马逊 OpenSearch 服务**数据源。如有必要，您可以在搜索框中键入 **OpenSearch**，帮助查找。
1. 选择要从中搜索数据的**区域**。
1. 选择**添加数据来源**。
**注意**
如果您在侧边菜单中看不到**数据来源**链接，则表示您当前的用户没有 `Admin` 角色。
## OpenSearch 服务设置
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板和查询中通过其名称查看数据来源。 |
| Default | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| Url | 您的 OpenSearch 服务域的终端节点。端点采用以下格式: https://search-my-domain.us-east-1.es.amazonaws.com. |
| Access | 服务器（默认）= 必须可从 Grafana 后端/服务器访问 URL。浏览器 = 必须可在浏览器中访问 URL。 |
访问模式控制对数据来源请求的处理方式。如果没有其他说明，服务器应该是首选方式。
### 服务器访问模式（默认）
所有请求都是从浏览器向 Grafana 后端或服务器发出的，后端或服务器会将请求转发到数据来源，从而规避了可能的跨源资源共享（CORS）要求。如果选择此访问模式，则必须可以从 Grafana 后端或服务器访问 URL。
### 浏览器（直接）访问
Amazon Managed Grafana 不支持浏览器直接访问。
### 索引设置
在这里，您可以为指定默认值`time field`并指定 OpenSearch 索引的名称。您可以对索引名称或通配符使用时间模式。
### OpenSearch/弹性搜索版本
在版本下拉菜单中指定您的版本 OpenSearch 或旧版 Elasticsearch 版本。版本很重要，因为每个版本的查询组成方式不同。目前，Grafana 支持 1.0.x OpenSearch 。支持的 Elasticsearch 版本有 `2.0+`、`5.0+`、`5.6+`、`6.0+` 和 `7.0+`。值 `5.6+` 表示版本 5.6 或更高版本，但低于 6.0。值 `6.0+` 表示版本 6.0 或更高版本，但低于 7.0。最后，`7.0+` 表示版本 7.0 或更高版本，但低于 8.0。
### 最小时间间隔
按时间间隔自动分组的下限。建议设置以写入频率；例如，如果您的数据每分钟写入一次，则为 `1m`。此选项也可以 overridden/configured 位于仪表板面板的数据源选项下。此值的格式**必须**为数字，后跟有效的时间标识符；例如，`1m`（1 分钟）或 `30s`（30 秒）。支持以下时间标识符。
| 标识符 | 说明 |
| --- | --- |
| y | Year |
| M | Month |
| w | 周 |
| d | 天 |
| h | 小时 |
| m | 分钟 |
| s | 秒 |
| ms | 毫秒 |
### 日志
在 [Explore](explore.md) 中可视化日志时，可选择从数据来源设置页面配置 `Message field name` 和 `Level field name` 这两个参数，以确定日志消息和日志级别将使用哪些字段。
例如，如果您使用 Filebeat 的默认设置将日志传送到 OpenSearch 服务，则以下配置应该起作用。
+ **消息字段名称：**message
+ **级别字段名称：**fields.level
### 数据链接
数据链接可根据指定字段创建链接，该链接可在 Explore 的日志视图中访问。
每个数据链接配置由以下部分组成：
+ **字段**：数据链接使用的字段名称。
+ **URL/查询**：如果是外部链接，则输入完整的链接 URL。如果是内部链接，则此输入将用作目标数据来源的查询。在这两种情况下，您都可以使用 `${__value.raw }` 宏从字段中插值。
+ **内部链接**：选择此选项以确定是内部链接还是外部链接。如果是内部链接，您可以使用数据来源选择器选择目标数据来源。仅支持跟踪数据来源。
# 使用亚马逊 OpenSearch 服务数据源
## 指标查询编辑器
OpenSearch 查询编辑器允许您选择多个指标并按多个术语或筛选条件进行分组。使用右侧的加号和减号图标 add/remove 查看指标或按子句分组。一些指标和 group by 子句具有选项。选择选项文本展开行，以查看和编辑指标或分组依据选项。
## 使用管道处理语言（PPL）
Amazon S OpenSearch ervice 数据源支持管道处理语言 (PPL)，该语言支持更简单但强大的查询和可视化功能。 OpenSearchPPL 使客户无需撰写冗长的 OpenSearch 域特定语言 (DSL) 语句或使用 JSON 对象编写查询即可浏览和查找数据。使用 PPL，您可以将查询写成一组由管道分隔的命令，类似于 UNIX 管道。
以下面的示例 DSL 查询为例：
```
GET opensearch_sample_data_logs/_search{"from":0,"size":0,"timeout":"1m","query":{"bool":{"should":[{"term":{"response.keyword":{"value":"404","boost":1}}},{"term":{"response.keyword":{"value":"503","boost":1}}}],"adjust_pure_negative":true,"boost":1}},"sort":[{"_doc":{"order":"asc"}}],"aggregations":{"composite_buckets":{"composite":{"size":1000,"sources":[{"host":{"terms":{"field":"host.keyword","missing_bucket":true,"order":"asc"}}},{"response":{"terms":{"field":"response.keyword","missing_bucket":true,"order":"asc"}}}]},"aggregations":{"request_count":{"value_count":{"field":"request.keyword"}},"sales_bucket_sort":{"bucket_sort":{"sort":[{"request_count":{"order":"desc"}}],"size":10}}}}}}>
```
前面的 DSL 查询可以替换为以下 PPL 命令，该命令简洁易懂。
```
source = opensearch_sample_data_logs | where response='404' or response='503' | stats count(request) as request_count by host, response | sort –request_count
```
有关 PPL 的更多信息，请参阅[使用管道处理语言查询 Amazon OpenSearch 服务数据](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ppl-support.html)。
## 序列命名和别名模式
您可以使用 `Alias` 输入字段控制时间序列的名称。
| 模式 | 说明 |
| --- | --- |
| \$1\$1term fieldname\$1\$1 | 替换为术语 Group By 的值。 |
| \$1\$1metric\$1\$1 | 替换为指标名称（例如 Average、Min、Max）。 |
| \$1\$1field\$1\$1 | 替换为指标字段名称。 |
## 管道指标
*一些指标聚合称为管道聚合；例如，*移动平均*线和衍生物。* OpenSearch 管道指标需要另一个指标作为依据。使用指标旁边的眼睛图标可隐藏指标，使其不显示在图表中。这对于查询中仅包含用于管道指标的指标很有用。
## 模板化
您可以在指标查询中使用变量来代替服务器、应用程序和传感器名称等硬编码的内容。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。您可以使用这些下拉框来更改控制面板中显示的数据。
有关模板化和模板变量的更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
### 查询变量
OpenSearch *服务数据源支持两种类型的查询，您可以在查询变量的*查询*字段中使用。*该查询是使用自定义 JSON 字符串编写的。
| Query | 说明 |
| --- | --- |
| \$1"find": "fields", "type": "keyword"\$1 | 返回索引类型为 keyword 的字段名称列表。 |
| \$1"find": "terms", "field": "@hostname", "size": 1000\$1 | 使用术语聚合返回字段的值列表。查询将使用当前控制面板的时间范围作为查询的时间范围。 |
| \$1"find": "terms", "field": "@hostname", "query": ''\$1 | 使用术语聚合和指定的 Lucene 查询筛选条件返回字段的值列表。查询将使用当前控制面板的时间范围作为查询的时间范围。 |
术语查询的默认大小限制为 500。要设置自定义限制，请在查询中设置大小属性。您可以在查询中使用其他变量。以下代码示例显示了一个名为 `$host` 的变量的查询定义。
```
{"find": "terms", "field": "@hostname", "query": "@source:$source"}
```
在前面的示例中，我们在查询定义中使用了另一个名为 `$source` 的变量。每当您使用下拉列表更改 `$source` 变量的当前值时，它都会启动 `$host` 变量的更新。更新后，`$host` 变量仅包含按（在本例中为 `@source` 文档属性）筛选的主机名。
默认情况下，这些查询按术语顺序返回结果（然后可以按字母顺序或数字顺序对任何变量进行排序）。要生成按文档计数排序的术语列表（前 N 个值列表），请添加 `doc_count` 的 `orderBy` 属性。这将自动选择降序排序。可通过设置 `order: "asc"` 将 `asc` 与 doc\$1count（后 N 个值列表）结合使用，但不建议这样做，因为会增加文档计数的误差。要使术语按文档计数顺序排列，请将变量的**排序**下拉列表设置为**禁用**。或者，您也可以使用**按字母顺序**对其重新排序。
```
{"find": "terms", "field": "@hostname", "orderBy": "doc_count"}
```
### 在查询中使用变量
共有两种语法：
+ `$` 示例：@hostname:\$1hostname
+ `[[varname]]` 示例：@hostname:[[hostname]]
为什么是两种？ 第一种语法更容易读写，但不能在词中间使用变量。启用*多值*或*包含所有值*选项后，Grafana 会将标签从纯文本转换为兼容 Lucene 的条件。
在前面的示例中，我们有一个 lucene 查询，该查询使用名为 `$hostname` 的变量根据 `@hostname` 属性筛选文档。同时使用了*术语*分组依据字段输入框中的变量。这让您可以使用变量快速更改数据的分组方式。
## Annotations
您可以使用注释在图形上叠加丰富的事件信息。您可以使用控制面板菜单或注释视图添加注释查询。Grafana 可以查询 OpenSearch 任何索引中的注解事件。有关更多信息，请参阅 [Annotations](dashboard-annotations.md)。
| 名称 | 说明 |
| --- | --- |
| Query | 您可以将搜索查询留空，也可以指定 Lucene 查询。 |
| Time | 时间字段的名称；必须是日期字段。 |
| Time End | 时间结束字段的可选名称必须是日期字段。如果设置，注释将被标记为介于 time 和 time-end 之间的区域。 |
| Text | 事件描述字段。 |
| Tags | 用于事件标签的可选字段名称（可以是数组或 CSV 字符串）。 |
## 查询 日志
在 “浏览” 中可以查询和显示来自 OpenSearch 的日志数据。要显示您的日志，请选择 OpenSearch 服务数据源，然后根据需要输入 Lucene 查询。有关更多信息，请参阅 [Explore](explore.md)。
### 日志查询
返回结果后，日志面板会显示日志行列表和条形图，其中 x 轴显示时间，y 轴显示频率或计数。
### 筛选日志消息
或者，在查询字段中输入 Lucene 查询以筛选日志消息。例如，如果使用默认的 Filebeat 设置，则可以使用 `fields.level:error` 仅显示错误日志消息。
# 亚马逊 OpenSearch 服务无服务器
**注意**
OpenSearch 服务无服务器支持仅适用于运行 Grafana 9.4 及更高版本的 Grafana 工作空间。
您可以使用 OpenSearch 服务数据源通过亚马逊托管 Grafana 访问亚马逊 OpenSearch 服务无服务器数据。数据访问权限由数据访问策略控制。以下示例展示了允许用户查询特定的集合和索引的策略。请务必将 *`collection_name`*、*`index_name`* 和 *`principal_arn`* 替换为适用于您的用例的正确值。
```
[
{
"Rules": [
{
"Resource": ["collection/{collection_name}"],
"Permission": ["aoss:DescribeCollectionItems"],
"ResourceType": "collection"
},
{
"Resource": ["index/{collection_name}/{index_name}"],
"Permission": ["aoss:DescribeIndex", "aoss:ReadDocument"],
"ResourceType": "index"
}
],
"Principal": ["principal_arn"],
"Description": "read-access"
}
]
```
# 跟踪支持
该 OpenSearch 插件支持以表格形式查看跟踪列表，并支持在 Trace View 中**查看单个跟踪**，用于显示跟踪跨度的时间表。
**注意**
只有使用 Lucene 查询才能查询 OpenSearch 轨迹。
跟踪支持仅适用于支持 9.4 或更高版本的 Grafana 工作区。
要创建显示所有跟踪的查询，请使用带空白查询的 Lucene 查询类型 `Traces`。如有必要，请选择**表**可视化类型。
在表中选择跟踪 ID 将在跟踪视图中打开该跟踪。
要创建显示单条跟踪的查询，请使用查询 `traceid: {traceId}`，并在必要时选择**跟踪**可视化类型。
# Connect 连接到 AWS IoT SiteWise 数据源
**注意**
在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
借助 Amazon Managed Grafana，您可以使用 Grafana 工作空间控制台 AWS 中的数据源配置选项将其 AWS IoT SiteWise 添加为数据源。此功能通过发现您的现有 AWS IoT SiteWise 帐户并管理访问所需的身份验证凭据的配置，简化了添加 AWS IoT SiteWise 为数据源的过程 AWS IoT SiteWise。您可以使用此方法设置身份验证，将 AWS IoT SiteWise 添加为数据来源，也可以使用与自我管理的 Grafana 服务器上相同的方法手动设置数据来源和必要的身份验证凭证。
**Topics**
+ [使用 AWS 数据源配置添加 AWS IoT SiteWise 为数据源](IoTSiteWise-adding-AWS-config.md)
+ [手动添加 AWS IoT SiteWise 数据源](iotsitewise-add-the-data-source.md)
+ [AWS IoT SiteWise 设置](#iotsitewise-settings)
+ [使用 AWS IoT SiteWise 数据源](IoTSiteWise-using.md)
# 使用 AWS 数据源配置添加 AWS IoT SiteWise 为数据源
要使用 AWS 数据源配置，首先要使用 Amazon Managed Grafana 控制台启用服务托管 IAM 角色，这些角色向工作空间授予读取您的账户或整个组织单位中资源 AWS IoT SiteWise 所必需的 IAM 策略。然后，您可以使用 Amazon Managed Grafana 工作区控制台，将 AWS IoT SiteWise 添加为数据来源。
**使用 AWS 数据源配置添加 AWS IoT SiteWise 为数据源**
1. 打开 Amazon Managed Grafana 控制台，其位于 [https://console.aws.amazon.com/grafana/](https://console.aws.amazon.com/grafana/home/)。
1. 在页面左上角，选择菜单图标，然后选择**所有工作区**。
1. 选择工作区的名称。
1. 如果您在创建此工作空间时没有选择使用服务管理权限，请从使用客户托管权限更改为使用服务管理权限，以确保启用适当的 IAM 角色和策略以使用 Grafana 工作区控制台中的 AWS 数据源配置选项。为此，请按 **IAM 角色**选择编辑图标，然后选择**服务托管**、**保存更改**。有关更多信息，请参阅 [亚马逊托管 Grafana 数据源的权限和政策 AWS](AMG-manage-permissions.md)。
1. 选择**数据来源**选项卡。然后选中 **AWS IoT** 的复选框 SiteWise，然后选择**操作**、**启用服务托管策略**。
1. **再次选择**数据源**选项卡，然后在物联网行中选择**在 Grafana 中AWS 配置**。 SiteWise**
1. 如有必要，使用 IAM Identity Center 登录 Grafana 工作区控制台。
1. **在 Grafana 工作空间控制台的左侧导航栏中，选择图标，然后选择**AWS 服务**， AWS 即物联网。 SiteWise**
1. 选择要从中查询 AWS IoT SiteWise 数据源的默认区域，选择帐户，然后选择**添加数据源**。
# 手动添加 AWS IoT SiteWise 数据源
**手动添加 AWS IoT SiteWise 数据源**
1. 在 Grafana 控制台侧边菜单中，将鼠标悬停在**配置**（齿轮）图标上，然后选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
1. 选择**AWS 物联网 SiteWise**数据源。如有必要，您可以在搜索框中键入 **SiteWise**，帮助查找。
## AWS IoT SiteWise 设置
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板和查询中通过其名称查看数据来源。 |
| 身份验证提供商 | 指定要获取凭证的提供商。 |
| 默认区域 | 在查询编辑器中用于设置区域（可根据每个查询进行更改）。 |
| 凭证配置文件名称 | 指定要使用的配置文件名称（如果使用 \$1/.aws/credentials 文件）；默认留空。 |
| 代入角色 Arn | 指定要代入的角色的 ARN。 |
| 端点（可选） | 如果必须指定备用服务端点。 |
# 使用 AWS IoT SiteWise 数据源
有关如何使用 AWS IoT SiteWise 数据源的信息，请参阅 Github 上的[AWS IoT SiteWise 数据源](https://github.com/grafana/iot-sitewise-datasource/blob/main/src/README.md)。
# Connect 连接到 AWS IoT TwinMaker 数据源
**注意**
在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
借助 Amazon Managed Grafana，您可以 AWS IoT TwinMaker在 Grafana 工作空间中添加强大的工业数据分析服务作为应用程序和数据源。借助 AWS IoT TwinMaker，您可以创建最终用户的 3D 数字双胞胎应用程序来监控工业运营。这项服务使开发人员能够更快地创建现实世界系统的数字副本，帮助更多客户意识到数字双胞胎在优化运营方面的潜力。 AWS IoT TwinMaker f AWS IoT TwinMaker or Grafana 提供自定义面板、仪表板模板和用于连接数字双胞胎数据的数据源。
# 手动添加 AWS IoT TwinMaker 数据源
## 先决条件
在开始之前，请确保您可以**AWS IoT TwinMaker**从中访问 AWS 账户。
要了解如何为您的工作空间 IAM 角色添加访问权限 AWS IoT TwinMaker，请参阅[AWS IoT TwinMaker 向您的工作空间用户角色添加权限](AMG-iot-twinmaker.md#twinmaker-add-permission)。
**要添加 AWS IoT TwinMaker 数据源，请执行以下操作：**
1. 确保您的用户角色是管理员或编辑者。
1. 在 Grafana 控制台侧边菜单中，将鼠标悬停在**配置**（齿轮）图标上，然后选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
1. 选择**AWS IoT TwinMaker**数据源。如有必要，您可以在搜索框中键入 **TwinMaker**，帮助查找。
1. 此操作将打开**连接详细信息**页面。按照配置 [AWS IoT TwinMaker 连接详细信息设置](AMG-iot-twinmaker.md#twinmaker-connection-details) 的步骤操作。
## AWS IoT TwinMaker 向您的工作空间用户角色添加权限
**要 AWS IoT TwinMaker 向您的工作空间用户角色添加权限，请在 Amazon Managed Grafana 工作空间 TwinMaker 和控制面板角色之间担任角色权限。**
1. 转到 [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)。
1. 手动创建控制面板角色。有关创建控制面板角色的更多信息，请参阅 [手动创建 Grafana 控制面板 AWS IoT TwinMaker 角色](#iot-twinmaker-dashboard-role)。
## AWS IoT TwinMaker 连接详细信息设置
**配置连接详细信息设置**
1. 在**连接详细信息**菜单中，选择身份验证提供者（推荐：**Workspace IAM 角色**）。
1. 选择要查询的**默认区域**。
1. 在**TwinMaker 设置**中，输入工作 AWS IoT TwinMaker空间名称。
# 使用 AWS IoT TwinMaker 数据源
有关如何使用 AWS IoT TwinMaker 数据源的信息，请参阅上的 [AWS IoT TwinMakerDatasource](https://github.com/grafana/grafana-iot-twinmaker-app)。 GitHub
## 手动创建 Grafana 控制面板 AWS IoT TwinMaker 角色
**手动创建 Grafana 控制面板 AWS IoT TwinMaker 角色**
1. 登录 IAM 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)。
1. 在摘要中找到您的 Amazon Managed Grafana 工作区角色。其格式如下：
```
AmazonGrafanaServiceRole-random_ID
```
1. 将下面的内联策略附加到该角色：
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": {
"Effect": "Allow",
"Action": "sts:AssumeRole",
"Resource": "arn:aws:iam::111122223333:role/TwinMakerDashboardRole"
}
}
```
------
1. 为每个控制面板角色添加新的内联策略。或者，在资源行上添加角色的 Amazon **资源**名称 (ARNs) 列表。
1. 在 IAM 控制台中找到您的控制面板角色。它应该有一个 `SceneViewer` 策略，还可以选择一个 `VideoPlayer` 策略。
1. 选择**信任关系**选项卡。
1. 选择**编辑信任关系**。
1. 输入以下政策，*AMGWorkspaceRoleArn*替换为账户中的 Arn：
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"AWS": "AMGWorkspaceRoleARN"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}
```
------
## AWS IoT TwinMaker 政策示例
以下是您可以附加到仪表板角色的最低 AWS IoT TwinMaker 策略。您必须根据自己的资源替换 AWS IoT TwinMaker 工作空间 ARN 和 ID 以及 Amazon S3 存储桶 ARN 的值。
# 连接到 Amazon Managed Service for Prometheus 和开源 Prometheus 数据来源
在 Amazon Managed Grafana 中，Prometheus 数据来源支持使用自行管理的 Prometheus 服务器和 Amazon Managed Service for Prometheus 作为数据来源。有关 Amazon Managed Service for Prometheus 的详细信息，请参阅[什么是 Amazon Managed Service for Prometheus？](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/what-is-Amazon-Managed-Service-Prometheus.html)
通过 Amazon Managed Grafana，您可以使用 Grafana 工作区控制台中的 AWS 数据来源配置选项，将 Amazon Managed Service for Prometheus 工作区添加为数据来源。此功能通过发现现有的 Amazon Managed Service for Prometheus 账户以及管理访问 Amazon Managed Service for Prometheus 所需的身份验证凭证的配置，从而简化了将 Amazon Managed Service for Prometheus 添加为数据来源的过程。
**注意**
您可以通过 [配置 Alertmanager 数据来源](data-source-alertmanager.md#data-source-alertmanager-create)，在统一的 Grafana Alerting 界面中查看您的 Prometheus 警报。
**Topics**
+ [使用 AWS 数据源配置将适用于 Prometheus 的亚马逊托管服务添加为数据源](AMP-adding-AWS-config.md)
+ [手动添加 Prometheus 数据来源](prometheus-manually-adding.md)
+ [使用 Prometheus 数据来源](using-prometheus-datasource.md)
+ [Amazon Managed Service for Prometheus 警报的可视化](amp-configure-alerts.md)
+ [配置示例](amp-configure-exemplars.md)
# 使用 AWS 数据源配置将适用于 Prometheus 的亚马逊托管服务添加为数据源
要使用 AWS 数据源配置，首先要使用 Amazon Managed Grafana 控制台启用服务托管 IAM 角色，这些角色向工作空间授予读取账户或整个组织单位中适用于 Prometheus 的亚马逊托管服务资源所必需的 IAM 策略。然后使用 Amazon Managed Grafana 工作区控制台将 Amazon Managed Service for Prometheus 添加为数据来源。
**使用 AWS 数据源配置将适用于 Prometheus 的亚马逊托管服务添加为数据源**
1. 打开 Amazon Managed Grafana 控制台，其位于 [https://console.aws.amazon.com/grafana/](https://console.aws.amazon.com/grafana/home/)。
1. 在页面左上角，选择菜单图标，然后选择**所有工作区**。
1. 选择工作区的名称。
1. 如果您在创建此工作空间时没有选择使用服务管理权限，请从使用客户托管权限更改为使用服务管理权限，以确保启用适当的 IAM 角色和策略以使用 Grafana 工作区控制台中的 AWS 数据源配置选项。为此，请按 **IAM 角色**选择编辑图标，然后选择**服务托管**、**保存更改**。有关更多信息，请参阅 [亚马逊托管 Grafana 数据源的权限和政策 AWS](AMG-manage-permissions.md)。
1. 选择**数据来源**选项卡。然后，选择 **Amazon Managed Service for Prometheus** 复选框，再依次选择**操作**、**启用服务托管策略**。
1. 再次选择**数据来源**选项卡，然后在 **Amazon Managed Service for Prometheus** 行中选择**在 Grafana 中配置**。
1. 如有必要，使用 IAM Identity Center 登录 Grafana 工作区控制台。
1. **在 Grafana 工作区控制台的左侧导航栏中，选择图标，然后选择**AWS 服务** P AWS rometheus。**
1. 选择您希望 Amazon Managed Grafana 搜索以发现 Amazon Managed Service for Prometheus 工作区的区域，然后选择要添加的账户和 Amazon Managed Service for Prometheus 工作区，再选择**添加数据来源**。
# 手动添加 Prometheus 数据来源
**要手动添加 Prometheus 数据来源**
1. 在 Grafana 控制台侧边菜单中，将鼠标悬停在**管理**菜单项（或 Grafana v8 中的**配置**（齿轮）图标）上，然后选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
1. 选择 **Prometheus** 数据来源。如有必要，您可以在搜索框中键入 **Prometheus**，帮助查找。
# 使用 Prometheus 数据来源
## Prometheus 设置
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板和查询中通过其名称查看数据来源。 |
| Default | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| Url | Prometheus 服务器的 URL，例如 https://prometheus.example.org:9090。 |
| Access | 服务器（默认）= 必须可从 Grafana 后端/服务器访问 URL。 |
| Basic Auth | 启用对 Prometheus 数据来源的基本身份验证。 |
| User | 用于基本身份验证的用户名。 |
| Password | 用于基本身份验证的密码。 |
| Scrape interval | 将其设置为 Prometheus 中配置的典型抓取和评估间隔。默认值为 15 秒。 |
| Disable metrics lookup | 选中此选项将禁用指标选择器和查询字段自动完成中的 metric/label 支持。如果您在使用较大的 Prometheus 实例时遇到性能问题，这会有所帮助。 |
| Custom Query Parameters | 在 Prometheus 查询 URL 中添加自定义参数。例如，timeout、partial\$1response、dedup 或 max\$1source\$1resolution。应使用 "&" 将多个参数连接在一起。 |
## Prometheus 查询编辑器
以下部分提供了控制面板和 Explore 中 Prometheus 查询编辑器的信息和选项。
### 控制面板中的查询编辑器
在编辑模式下打开图形，方法是选择标题，然后选择**编辑**（或在面板上暂停时按 **e** 键）。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Query expression | 有关 Prometheus 查询表达式的更多信息，请参阅 [Prometheus 文档](https://prometheus.io/docs/querying/basics/)。 |
| Legend format | 使用名称或模式控制时间序列的名称。例如，\$1\$1hostname\$1\$1 替换为标签 hostname 的标签值。 |
| Min step | [Prometheus 范围查询的 `step` 参数](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/api/#range-queries)以及 \$1\$1\$1interval 和 \$1\$1\$1rate\$1interval 变量的附加下限。该限制是绝对的，不受分辨率设置的影响。 |
| Resolution | 1/1 设置了 \$1\$1\$1interval 变量以及 [Prometheus 范围查询的 `step` 参数](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/api/#range-queries)，使每个像素对应一个数据点。为了获得更好的性能，请使用较低的分辨率。1/2 每隔一个像素仅检索一个数据点，而 1/10 每 10 个像素检索一个数据点。请注意，最小时间间隔和最小步长都限制了 \$1\$1\$1interval 和 step 的最终值。 |
| Metric lookup | 在此输入字段中搜索指标名称。 |
| Format as | 在 Table、Time series 或 Heatmap 之间切换。Table 仅在表面板中起作用。Heatmap 适用于在热图面板上显示直方图类型的指标。其将累积直方图转换为常规直方图，并按存储桶边界对序列进行排序。 |
| Instant | 执行 "instant" 查询，仅返回 Prometheus 为请求的时间序列抓取的最新值。Instant 查询返回结果的速度比正常范围查询快得多。使用这些结果来查找标签集。 |
| Min time interval | 将该值乘以分辨率设置的分母，为 \$1\$1\$1interval 变量和 [Prometheus 范围查询的 `step` 参数](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/api/#range-queries)设置下限。默认为数据来源选项中设置的抓取间隔。 |
**注意**
Amazon Managed Grafana 会修改查询的请求日期，使其与动态计算的步骤保持一致。这样可确保指标数据一致显示，但可能会导致图形右边缘出现小的数据间隙。
#### 控制面板中的即时查询
Prometheus 数据来源允许运行即时查询，仅查询最新值。您可以在表面板中可视化结果，以查看时间序列的所有可用标签。
即时查询结果仅包含每个序列的一个数据点。借助序列覆盖，可在图形面板中显示结果。要在图形中显示为最新值点，请添加序列覆盖并选择 `Points > true`。要在整个图形中显示一条水平线，请添加序列覆盖并选择 `Transform > constant`。有关序列覆盖的更多信息，请参阅 [序列覆盖](graph-panel.md#graph-panel-series-overrides)。
### Explore 中的查询编辑器
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Query expression | 有关 Prometheus 查询表达式的更多信息，请参阅 [Prometheus 文档](https://prometheus.io/docs/querying/basics/)。 |
| Step | [Prometheus 范围查询的 `Step` 参数](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/api/#range-queries)。此处可以使用时间单位，例如：5s、1m、3h、1d、1y。如果未指定单位，默认单位为 s（秒）。 |
| Query type | Range、Instant 或者 Both。运行范围查询时，查询结果将以图形和表的形式显示。即时查询仅返回 Prometheus 为请求的时间序列抓取的最新值，并显示在表中。如果选择二者，则同时运行即时查询和范围查询。范围查询结果以图形的形式显示，即时查询结果以表的形式显示。 |
## 指标浏览器
通过指标浏览器，您可以快速查找指标并选择相关标签来构建基本查询。打开浏览器后，您将看到所有可用的指标和标签。如果 Prometheus 实例支持，则每个指标都将以工具提示的形式显示 HELP 和 TYPE。
选择指标时，浏览器会缩小可用标签的范围，仅显示适用于该指标的标签。然后，您可以选择一个或多个标签，可用标签值显示在底部的列表中。为每个标签选择一个或多个值，以缩小查询范围。
**注意**
如果您不记得开头的指标名称，也可以先选择几个标签，缩小列表范围，然后再查找相关标签值。
指标浏览器中的所有列表上方都有一个搜索字段，可快速筛选与特定字符串匹配的指标或标签。值部分只有一个搜索字段。其筛选适用于所有标签，以帮助您在选择标签后跨标签查找值，例如，在标签 app、job、job\$1name 中，只有一个标签可能具有您要查找的值。
如果对查询感到满意，请单击“使用查询”来运行查询。**用作速率查询**按钮可在查询中添加 rate(...)[\$1\$1\$1interval]，来帮助编写计数器指标查询。“验证选择器”按钮将向 Prometheus 核实该选择器有多少时间序列可用。
### 限制
指标浏览器的硬限制为 10000 个标签（键）和 50000 个标签值（包括指标名称）。如果 Prometheus 实例返回更多结果，浏览器将继续运行。但是，如果超过最大限制，结果集将被截断。
## 模板化
您可以在指标查询中使用变量来代替服务器、应用程序和传感器名称等硬编码。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。您可以使用这些下拉框来更改控制面板中显示的数据。
有关模板化和模板变量的更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
### 查询变量
*查询*类型的变量允许您查询 Prometheus 以获取指标、标签或标签值的列表。Prometheus 数据来源插件提供了以下函数，您可以在**查询**输入字段中使用。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| label\$1names() | 返回标签名称列表。 |
| label\$1values(label) | 返回每个指标中 label 的标签值列表。 |
| label\$1values(metric, label) | 返回指定指标中 label 的标签值列表。 |
| metrics(metric) | 返回匹配指定 metric 正则表达式的指标列表。 |
| query\$1result(query) | 返回 query 的 Prometheus 查询结果列表。 |
有关*指标名称*、*标签名称*和*标签值*的信息，请参阅 [Prometheus 文档](https://prometheus.io/docs/concepts/data_model/#metric-names-and-labels)。
#### 使用间隔和范围变量
**注意**
仅从 Grafana v5.3 开始支持 `$__range`、`$__range_s` 和 `$__range_ms`。
您可以在查询变量中使用一些全局变量：`$__interval`、`$__interval_ms`、`$__range`、`$__range_s` 和 `$__range_ms`。有关更多信息，请参阅 [全局变量](variables-types.md#global-variables)。由于 `label_values` 函数不支持查询，因此当需要筛选变量查询时，可以很方便地将其与 `query_result` 函数配合使用。
要在更改控制面板上的时间范围时获得正确的实例，请确保将变量的 `refresh` 触发器设置为 `On Time Range Change`。
以下代码示例显示了如何根据控制面板中显示的时间范围内的平均 QPS，用最繁忙的 5 个请求实例填充变量。
```
Query: query_result(topk(5, sum(rate(http_requests_total[$__range])) by (instance)))
Regex: /"([^"]+)"/
```
以下代码示例显示了如何使用 `$__range_s` 在控制面板中显示的时间范围内，用具有特定状态的实例填充变量。
```
Query: query_result(max_over_time([${__range_s}s]) != )
Regex:
```
### 使用 `$__rate_interval` 变量
`$__rate_interval` 变量旨在用于 rate 函数。定义为最大值（`$__interval` \$1 *抓取间隔*，4 \$1 *抓取间隔*）。*抓取间隔*是最小步长设置（又名 query\$1interval，每个 PromQL 查询的设置）（如已设置），否则为 Prometheus 数据来源中设置的*抓取间隔*（但忽略面板中的任何最小间隔设置，因为后者由分辨率设置修改）。
### 在查询中使用变量
共有两种语法：
+ `$` 示例：rate(http\$1requests\$1total\$1job=\$1"\$1job"\$1[5m])
+ `[[varname]]` 示例：rate(http\$1requests\$1total\$1job=\$1"[[job]]"\$1[5m])
为什么是两种？ 第一种语法更容易读写，但不能在词中间使用变量。启用*多值*或*包含所有值*选项后，Grafana 会将标签从纯文本转换为兼容正则表达式的字符串。这意味着必须使用 `=~` 而不是 `=`。
## Annotations
您可以使用注释在图形上叠加丰富的事件信息。您可以使用控制面板菜单或注释视图添加注释查询。有关更多信息，请参阅 [Annotations](dashboard-annotations.md)。
Prometheus 支持两种查询注释的方式。
+ 常规指标查询
+ Prometheus 查询待处理和触发警报。有关更多信息，请参阅[运行时检查警报](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/alerting_rules/#inspecting-alerts-during-runtime)。
step 选项可用于限制查询返回的事件数量。
# Amazon Managed Service for Prometheus 警报的可视化
通过为已连接的 Prometheus 数据来源配置 Alertmanager 数据来源，您可以在 Amazon Managed Grafana 中可视化 Amazon Managed Service for Prometheus 或 Prometheus 的警报。
**先决条件**
要配置 Alertmanager，以与 Amazon Managed Service for Prometheus 一起使用，您必须拥有以下先决条件：
+ 一个 [Amazon Managed Service for Prometheus](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/AMP-onboard-create-workspace.html) 实例，该实例具有摄取的指标，并且至少配置了一条警报或记录规则。**您需要工作空间的 URL（从适用于 Prometheus 的亚马逊托管服务中的工作空间详细信息中可以看到终端节点 URL。** 工作空间 URl 是终端节点 URL（末尾没有）。`api/v1/remote_write`
+ 使用[配置为数据来源](prometheus-data-source.md)的 Prometheus 实例[创建](AMG-create-workspace.md)的 Amazon Managed Grafana 工作区。
+ Amazon Managed Grafana 必须具有以下权限才能访问您的 Prometheus 资源。您必须将其添加到 [亚马逊托管 Grafana 数据源的权限和政策 AWS](AMG-manage-permissions.md) 中所述的服务管理策略或客户管理策略中。
+ `aps:ListRules`
+ `aps:ListAlertManagerSilences`
+ `aps:ListAlertManagerAlerts`
+ `aps:GetAlertManagerStatus`
+ `aps:ListAlertManagerAlertGroups`
+ `aps:PutAlertManagerSilences`
+ `aps:DeleteAlertManagerSilence`
**要配置 Alertmanager 数据来源，以便与 Amazon Managed Service for Prometheus 一起使用**
1. 在 Grafana 控制台的 Grafana 菜单中，选择**配置**下的**数据来源**页面。
1. 选择**添加数据来源**，然后从数据来源类型列表中选择 **Alertmanager**。
1. 为您的新数据来源提供以下信息。
+ 对于**实现**，选择 **Prometheus**。
+ 在 **HTTP** 下，对于 **URL**，提供 Prometheus 工作区的 URL，并附加 `alertmanager`。例如 `https://aps-workspaces.us-east1.amazonaws.com/workspaces/ws-example-1234-5678-abcd-xyz00000001/alertmanager`。
+ 在**身份验证**下，开启 **SigV4Auth**。这会告诉 Grafana 对请求使用 [AWS 身份验证](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/signature-version-4.html)。
+ 例如，在 **Sigv4Auth 详细信息**下的**默认区域**中，提供您的 Prometheus 实例所在的区域，例如 `us-east-1`。
1. 选择**保存并测试**以完成数据来源设置。
如果您的数据来源设置正确，您将看到一条消息，提示**运行状况检查已通过**。
**要将新的 Alertmanager 数据来源连接到 Prometheus 数据来源**
1. 在 Grafana 控制台的 Grafana 菜单中，选择**配置**下的**数据来源**页面。
1. 选择您原来的 Amazon Managed Service for Prometheus 数据来源，并开启**通过警报用户界面管理警报**的切换开关。
1. 选择**保存并测试**，以完成数据来源的配置。
# 配置示例
**注意**
此功能需要 Prometheus 2.26 或更高版本。
Amazon Managed Service for Prometheus 不支持示例。
您可以在 Explore 和“控制面板”中将示例数据与指标一起显示。示例将来自特定事件的更高基数元数据与传统的时间序列数据相关联。
您可以通过为示例添加链接，在数据来源设置中配置示例。您可以在 URL 中使用宏。例如，您可以创建一个 URL，如 `https://example.com/${__value.raw}`。
# 连接到 Amazon Timestream 数据来源
**注意**
在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
借助 Amazon Managed Grafana，您可以使用 Grafana AWS 工作空间控制台中的数据源配置选项将 Amazon Timestream 添加为数据源。此功能通过发现您现有的 Timestream 账户，简化了将 Timestream 添加为数据来源的过程，并可管理访问 Timestream 所需身份验证凭证的配置。您可以使用此方法设置身份验证，将 Timestream 添加为数据来源，也可以使用与自我管理的 Grafana 服务器上相同的方法手动设置数据来源和必要的身份验证凭证。
# 使用 AWS 数据源配置将 Timestream 添加为数据源
要使用 AWS 数据源配置，首先要使用 Amazon Managed Grafana 控制台启用服务托管 IAM 角色，这些角色向工作空间授予读取账户或整个组织单位中的 Timestream 资源所必需的 IAM 策略。然后，您可以使用 Amazon Managed Grafana 工作区控制台，将 Timestream 添加为数据来源。
**使用 AWS 数据源配置将 Timestream 添加为数据源**
1. 打开 Amazon Managed Grafana 控制台，其位于 [https://console.aws.amazon.com/grafana/](https://console.aws.amazon.com/grafana/home/)。
1. 在页面左上角，选择菜单图标，然后选择**所有工作区**。
1. 选择工作区的名称。
1. 如果您在创建此工作空间时没有选择使用服务管理权限，请从使用客户托管权限更改为使用服务管理权限，以确保启用适当的 IAM 角色和策略以使用 Grafana 工作区控制台中的 AWS 数据源配置选项。为此，请按 **IAM 角色**选择编辑图标，然后选择**服务托管**、**保存更改**。有关更多信息，请参阅 [亚马逊托管 Grafana 数据源的权限和政策 AWS](AMG-manage-permissions.md)。
1. 选择**数据来源**选项卡。选中 **Amazon Timestream** 的复选框，然后依次选择**操作**、**启用服务托管策略**。
1. 再次选择**数据来源**选项卡，然后在 **Amazon Timestream** 行中选择**在 Grafana 中配置**。
1. 如有必要，使用 IAM Identity Center 登录 Grafana 工作区控制台。
1. 在 Grafana 工作区控制台的左侧导航栏中，**选择应用程序，AWS 然后选择****数据**源（在 Grafana v8 中，从左侧菜单中选择图标）。 AWS
1. 选择 **AWS 服务**选项卡，然后选择 **Timestream**。
1. 选择您希望 **Timestream** 数据来源从中进行查询的默认区域，选择账户，然后选择**添加数据来源**。
# 手动添加 Timestream 数据来源
**要手动添加 Timestream 数据来源**
1. 在 Grafana 控制台侧边菜单中，将鼠标悬停在**配置**（齿轮）图标上，然后选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
1. 选择 **Amazon Timestream** 数据来源。如有必要，您可以在搜索框中键入 **Timestream**，帮助查找。
## Timestream 设置
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板和查询中通过其名称查看数据来源。 |
| 身份验证提供商 | 指定要获取凭证的提供商。 |
| 默认区域 | 在查询编辑器中用于设置区域（可根据每个查询进行更改）。 |
| 凭证配置文件名称 | 指定要使用的配置文件名称（如果使用 \$1/.aws/credentials 文件），默认留空。 |
| 代入角色 Arn | 指定要代入的角色的 ARN。 |
| 端点（可选） | 如果必须指定备用服务端点。 |
### 身份验证
本节介绍了可用于 Amazon Timestream 数据来源的不同类型的身份验证。
#### AWS 证书示例
在 Amazon Managed Grafana 中，不能使用凭证文件方法进行身份验证。
# 使用 Timestream 数据来源
## 查询编辑器
除了前面列出的宏和任何控制面板模板变量之外，查询编辑器还接受 Timestream 语法。
**按 Ctrl\$1空格**键打开建议。 IntelliSense
## 宏
为了简化语法并允许动态部分（如日期范围筛选器），查询可包含宏。
| 宏示例 | 说明 |
| --- | --- |
| *\$1\$1\$1database* | 指定所选数据库。这将使用数据来源配置中的默认值，或查询编辑器中的显式值。 |
| *\$1\$1\$1table* | 指定所选数据库。这将使用数据来源配置中的默认值，或查询编辑器中的显式值。 |
| *\$1\$1\$1measure* | 指定所选度量。这将使用数据来源配置中的默认值，或查询编辑器中的显式值。 |
| *\$1\$1\$1timeFilter* | 替换为表达式，该表达式可将时间限制在控制面板范围内 |
| *\$1\$1\$1interval\$1ms* | 替换为数字，该数字表示图形中单个像素应覆盖的时间量。 |
# 连接到 Amazon Athena 数据来源
**注意**
在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
**注意**
本指南假设您在使用 Athena 数据来源之前，已熟悉 Amazon Athena 服务。
借助 Amazon Managed Grafana，您可以使用 Grafana 工作空间控制台中的数据源配置选项将 Athena 添加为 AWS 数据源。此功能通过发现您现有的 Athena 账户，简化了将 Athena 添加为数据来源的过程，并可管理访问 Athena 所需身份验证凭证的配置。您可以使用此方法设置身份验证，将 Athena 添加为数据来源，也可以使用与自我管理的 Grafana 服务器上相同的方法手动设置数据来源和必要的身份验证凭证。
需要满足一些先决条件，Amazon Managed Grafana 才能访问 Athena。有关与使用 Athena 数据来源相关的先决条件，请参阅 [先决条件](Athena-prereq.md)。
# 先决条件
要使用 Amazon Managed Grafana for Athena 的托管策略，请在配置 Athena 数据来源之前完成以下任务：
+ 用 `GrafanaDataSource: true` 标记您的 Athena 工作组。
+ 创建名称以 `grafana-athena-query-results-` 开头的 S3 存储桶。此策略提供了所需的权限，可将查询结果写入符合该命名约定的 S3 存储桶。
用于访问 Athena 查询底层数据来源的 Amazon S3 权限不包含在此托管策略中。您必须手动为 Amazon S3 存储桶添加必要的权限 case-by-case。有关更多信息，请参阅此指南中 [Amazon Managed Grafana 中的基于身份的策略示例](https://docs.aws.amazon.com/grafana/latest/userguide/security_iam_id-based-policy-examples.html)。
# 使用 AWS 数据源配置将 Amazon Athena 添加为数据源
## 先决条件
+ 已在您的环境中安装和配置 [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started.html)。
+ 您可以通过自己的账户访问 Athena。
要使用 AWS 数据源配置，请先前往 Amazon Managed Grafana 控制台启用服务托管 IAM 角色，这些角色向工作空间授予读取您的账户或整个组织单位中的 Athena 资源所必需的 IAM 策略。然后，您可以使用 Amazon Managed Grafana 工作区控制台，将 Athena 添加为数据来源。
# 使用 AWS 数据源配置将 Athena 添加为数据源
1. 确保您的用户角色是管理员或编辑者。
1. 从 Amazon Managed Grafana 控制台中选择要使用的工作空间，网址为。[https://console.aws.amazon.com/grafana/](https://console.aws.amazon.com/grafana/home/)
1. 如果您在创建此工作空间时没有选择使用服务管理权限，请从使用客户托管权限更改为使用服务管理权限，以确保启用适当的 IAM 角色和策略以使用 Grafana 工作区控制台中的 AWS 数据源配置选项。为此，请按 **IAM 角色**选择编辑图标，然后选择**服务托管**、**保存更改**。有关更多信息，请参阅 [亚马逊托管 Grafana 数据源的权限和政策 AWS](AMG-manage-permissions.md)。
1. 选择**数据来源**选项卡。然后选中 **Amazon Athena** 的复选框，然后依次选择**操作**、**启用服务托管策略**。
1. 再次选择**数据来源**选项卡，然后在 **Amazon Athena** 行中选择**在 Grafana 中配置**。
1. 如有必要，使用 IAM Identity Center 登录 Grafana 工作区控制台。用户应将 Athena 访问策略附加到用户/角色才能访问 Athena 数据来源。有关更多信息，请参阅[AWS 托管策略： AmazonGrafanaAthenaAccess](security-iam-awsmanpol.md#security-iam-awsmanpol-AmazonGrafanaAthenaAccess)。
1. **在 Grafana 工作区控制台的左侧导航栏中，选择 AWS 下方的图标（有两个），然后从 “数据源” 菜单中选择 **Athena**。**
1. 选择您希望 Athena 数据来源从中进行查询的默认区域，然后选择所需的账户，选择**添加数据来源**。
1. 按照 [**Athena 详细信息**设置](#Athena-settings) 中的步骤配置 **Athena 详细信息**
## **Athena 详细信息**设置
**配置 **Athena 详情**设置**
1. 在**连接详细信息**菜单中，选择身份验证提供者（推荐：**Workspace IAM 角色**）。
1. 选择您的 Athena 账户所在的目标 Athena 数据来源。如果未选择任何数据来源，下拉列表中会有一个默认数据来源。
要创建新的 Athena 账户，请按照 [Athena 入门](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/getting-started.html)中的说明进行操作。
1. 在上面选择的数据来源中选择目标 Athena 数据库。
1. 选择工作组。默认为**主要**。
1. 如果您的工作组尚未配置输出位置，请指定用于查询结果的 S3 存储桶和文件夹。例如，`s3://grafana-athena-plugin-test-data/query-result-output/ `
1. 选择**保存并测试**。
# 手动添加 Athena 数据来源
## 先决条件
+ 已在您的环境中安装和配置 [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started.html)。
+ 您可以通过自己的账户访问 **Amazon Athena**。
**要手动添加 Athena 数据来源：**
1. 在 Grafana 控制台侧边菜单中，将鼠标悬停在**配置**（齿轮）图标上，然后选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
1. 选择 **AWS Athena** 数据来源。如有必要，您可以在搜索框中键入 **Athena**，帮助查找。
1. 在**连接详细信息**菜单中，配置身份验证提供者（推荐：**Workspace IAM 角色**）
1. 选择您的目标 Athena 数据来源、数据库和工作组。
要创建新的 Athena 账户，请按照 [Athena 入门](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/getting-started.html)中的说明进行操作。
1. 如果您的工作组尚未配置输出位置，请指定用于查询结果的 S3 存储桶和文件夹。例如 `s3://grafana-athena-plugin-test-data/query-result-output/ `。
1. 选择**保存并测试**。
以下是 **Athena 详细信息**设置的示例。
![\[Athena 详细信息示例\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/grafana/latest/userguide/images/athena.png)
# 使用 Athena 数据来源
## IAM 策略
Grafana 需要通过 IAM 授予权限才能读取 Athena 指标。您可以将这些权限附加到 IAM 角色，并利用 Grafana 的内置支持来担任这些角色。请注意，在将数据来源添加到 Grafana 之前，您需要为角色[配置所需的策略](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_create.html)。添加数据来源需要管理员或编辑者角色。[AWS 托管策略： AmazonGrafanaAthenaAccess](security-iam-awsmanpol.md#security-iam-awsmanpol-AmazonGrafanaAthenaAccess) 一节中定义了内置的 Amazon Grafana Athena 访问策略。
## 查询 Athena 数据
Athena 数据来源提供了标准的 SQL 查询编辑器。Amazon Managed Grafana 包含一些宏来帮助编写更复杂的时间序列查询。
宏
| 宏 | 说明 | 示例 | 输出示例 |
| --- | --- | --- | --- |
| \$1\$1\$1dateFilter(column) | \$1\$1\$1dateFilter 创建了一个条件筛选器，根据面板的日期范围选择数据（使用 column）。 | \$1\$1\$1date(my\$1date) | my\$1date BETWEEN date '2017-07-18' AND date '2017-07-18' |
| \$1\$1\$1parseTime(column,format) | \$1\$1\$1parseTime 按给定的格式将 varchar 转换为时间戳。 | \$1\$1\$1parseTime(eventtime, 'yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss''Z') | parse\$1datetime(time,'yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss''Z') |
| \$1\$1\$1timeFilter(column,format) | \$1\$1\$1timeFilter 创建了一个条件，根据面板的时间范围筛选数据（使用 column）。第二个参数用于选择性地将列从 varchar 解析为具有特定格式的时间戳。 | \$1\$1\$1timeFilter(time, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') | TIMESTAMP time BETWEEN TIMESTAMP '2017-07-18T11:15:52Z' AND TIMESTAMP '2017-07-18T11:15:52Z' |
| \$1\$1\$1timeFrom() | \$1\$1\$1timeFrom 输出面板时间范围的当前开始时间，并加上引号。 | \$1\$1\$1timeFrom() | TIMESTAMP '2017-07-18 11:15:52' |
| \$1\$1\$1timeTo() | \$1\$1\$1timeTo 输出面板时间范围的当前结束时间，并加上引号。 | \$1\$1\$1timeTo() | TIMESTAMP '2017-07-18 11:15:52' |
| \$1\$1\$1timeGroup(column, '1m', format) | \$1\$1\$1timeGroup 对时间戳进行分组，使得图表上的每个周期只有 1 个点。第三个参数用于选择性地将列从 varchar 解析为具有特定格式的时间戳。 | \$1\$1\$1timeGroup(time,'5m','yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss.SSSSSS''Z') | FROM\$1UNIXTIME(FLOOR(TO\$1UNIXTIME(parse\$1datetime(time,'yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss.SSSSSS''Z'))/300)\$1300) |
| \$1\$1\$1table | \$1\$1\$1table 返回在表选择器中选择的表。 | \$1\$1\$1table | my\$1table |
| \$1\$1\$1column | \$1\$1\$1column 返回在列选择器中选择的列（它需要一个表）。 | \$1\$1\$1column | col1 |
**可视化**
Athena 中的大多数查询都可以通过表可视化得到最好地展示。查询以表的形式显示返回数据。如果可以查询，则可以将结果显示为表。
此示例返回表可视化的结果：
```
SELECT {column_1}, {column_2} FROM {table};
```
**时间序列/图表可视化**
对于时间序列和图表可视化，您必须：
+ 选择 `date` 或 `datetime` 类型的列。`date` 列必须按升序排列（使用 `ORDER BY column ASC`）。
+ 还必须选择数字列。
**检查查询**
Amazon Managed Grafana 支持 Athena 不支持的宏，这意味着将查询直接复制并粘贴到 Athena 中可能无法运行。要查看可直接在 Athena 中运行的完整插值查询，请单击**查询检查器**按钮。完整的查询显示在**查询**选项卡下。
## 模板和变量
有关添加 Athena 查询变量的更多信息，请参阅 [添加查询变量](variables-types.md#add-a-query-variable)。使用 Athena 数据来源作为可用查询的数据来源。
从 Athena 表中查询的任何值都可用作变量。避免选择过多的值，因为这会导致性能问题。
创建变量后，您可以在 Athena 查询中通过使用 [变量语法](templates-and-variables.md#variable-syntax) 来使用它。有关变量的更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
## Annotations
使用 [Annotations](dashboard-annotations.md) 可以在图表上叠加丰富的事件信息。您可以通过选择面板添加注释，也可以使用**控制面板**菜单的**注释**视图，通过添加注释查询来添加注释。
自动添加注释的示例查询：
```
SELECT
time as time,
environment as tags,
humidity as text
FROM
tableName
WHERE
$__dateFilter(time) and humidity > 95
```
下表为可用于呈现注释的列提供了说明：
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Time | date/time 字段的名称。可以是具有本机 SQL date/time 数据类型或纪元值的列。 |
| Timeend | 结束 date/time 字段的可选名称。可以是具有本机 SQL date/time 数据类型或纪元值的列。（Grafana v6.6\$1） |
| Text | 事件描述字段。 |
| Tags | 用于事件标签的可选字段名称，显示为以逗号分隔的字符串。 |
## 异步查询数据支持
Amazon Managed Grafana 中的 Athena 查询以异步方式处理，以避免超时。异步查询使用单独的请求启动查询，然后检查查询进度，最后获取结果。这样可以避免长时间运行的查询发生超时。
## 查询结果重用
可以重复使用之前查询的结果来提高查询性能。要启用查询重用，请在查询编辑器的**查询结果重用**部分启用它。必须为每个要重用查询的查询执行此操作。
**注意**
此功能要求您的 Athena 实例使用引擎版本 3。有关详细信息，请参阅《Amazon Athena 用户指南》**中的[更改 Athena 引擎版本](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/engine-versions-changing.html)。
# 连接到 Amazon Redshift 数据来源
**注意**
在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
**注意**
本指南假设用户在使用 Amazon Redshift 数据来源之前已熟悉 Amazon Redshift 服务。
借助 Amazon Managed Grafana，您可以使用 Grafana AWS 工作空间控制台中的数据源配置选项将 Amazon Redshift 添加为数据源。此功能通过发现您现有的 Amazon Redshift 账户，简化了将 Amazon Redshift 添加为数据来源的过程，并可管理访问 Amazon Redshift 所需身份验证凭证的配置。您可以使用此方法设置身份验证，将 Amazon Redshift 添加为数据来源，也可以使用与自我管理的 Grafana 服务器上相同的方法手动设置数据来源和必要的身份验证凭证。
需要满足一些先决条件，Amazon Managed Grafana 才能访问 Amazon Redshift。有关与使用 Amazon Redshift 数据来源相关的先决条件，请参阅 [先决条件](Redshift-prereq.md)。
# 先决条件
要使用亚马逊托管 Grafana 的托 AWS 管策略，请在配置 Amazon Redshift 数据源之前完成以下任务：
+ 使用 `GrafanaDataSource: true` 标记 Amazon Redshift 集群。否则，它将无法访问。
+ 通过以下互斥方式之一创建数据库凭证：
+ 如果要使用默认机制（临时凭证选项）对 Redshift 数据库进行身份验证，则必须创建一个名为 `redshift_data_api_user` 的数据库用户。
+ 如果要使用来自 Secrets Manager 的凭证，则必须使用 `RedshiftQueryOwner: true` 标记密钥。有关更多信息，请参阅本指南中 [Amazon Managed Grafana 中的基于身份的策略示例](https://docs.aws.amazon.com/grafana/latest/userguide/security_iam_id-based-policy-examples.html)。
# 使用 AWS 数据源配置将 Amazon Redshift 添加为数据源
# 使用 AWS 数据源配置将 Amazon Redshift 添加为数据源
1. 确保您的用户角色是管理员或编辑者。
1. 从 Amazon Managed Grafana 控制台中选择要使用的工作空间，网址为。[https://console.aws.amazon.com/grafana/](https://console.aws.amazon.com/grafana/home/)
1. 如果您在创建此工作空间时没有选择使用服务管理权限，请从使用客户托管权限更改为使用服务管理权限，以确保启用适当的 IAM 角色和策略以使用 Grafana 工作区控制台中的 AWS 数据源配置选项。为此，请按 **IAM 角色**选择编辑图标，然后选择**服务托管**、**保存更改**。有关更多信息，请参阅 [亚马逊托管 Grafana 数据源的权限和政策 AWS](AMG-manage-permissions.md)。
1. 选择**数据来源**选项卡。然后选中 **Amazon Redshift** 的复选框，并选择**操作**、**启用服务托管策略**。
1. 再次选择**数据来源**选项卡，然后在 **Amazon Redshift** 行中选择**在 Grafana 中配置**。
1. 如有必要，使用 IAM Identity Center 登录 Grafana 工作区控制台。
1. 在 Grafana 工作区控制台的左侧导航栏中，选择位置靠下的 AWS 图标（有两个图标），然后选择 **Redshift**。
1. 选择您希望 Amazon Redshift 数据来源从中进行查询的默认区域，然后选择所需的账户，然后选择**添加数据来源**。
1. 按照 [**连接详细信息**设置](Redshift-config.md#Redshift-connection-details)中的步骤配置**连接详细信息**。
# 手动添加 Amazon Redshift 数据来源
## 先决条件
+ 您可以通过自己的账户访问 **Amazon Redshift**。
**要添加 Amazon Redshift 数据来源，请执行以下操作：**
1. 将附加[AmazonRedshiftAccessPolicy](security-iam-awsmanpol.md#security-iam-awsmanpol-AmazonGrafanaRedshiftAccess)到您的工作空间用户角色。
1. 确保您的用户角色是管理员或编辑者。
1. 从 Amazon Managed Grafana 控制台中选择要处理的工作空间，网址为。[https://console.aws.amazon.com/grafana/](https://console.aws.amazon.com/grafana/home/)
1. 在 Grafana 控制台侧边菜单中，将鼠标悬停在**配置**（齿轮）图标上，然后选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
1. 选择 **AWS Redshift** 数据来源。如有必要，您可以在搜索框中键入 **Redshift**，帮助查找。
1. 此操作将打开**连接详细信息**页面。按照配置 [**连接详细信息**设置](Redshift-config.md#Redshift-connection-details) 的步骤操作。
# 配置 Amazon Redshift
将 Amazon Redshift 数据来源添加到工作区后，按以下方式配置 Amazon Redshift 设置：
## 先决条件
+ 您可以通过自己的账户访问 **Amazon Redshift**。
## **连接详细信息**设置
**配置连接详细信息设置**
1. 在**连接详细信息**菜单中，选择身份验证提供者（推荐：**Workspace IAM 角色**）。
1. 选择要查询的**默认区域**。
## **身份验证**设置
**配置**身份验证**设置**
1. 在**身份验证**菜单中，选择**临时凭证**或 **AWS Secrets Manager** 选项卡作为您的访问凭证提供者。有关临时证书和 S AWS ecrets Manager 的详细信息，请参阅 [AWS 托管策略： AmazonGrafanaRedshiftAccess](security-iam-awsmanpol.md#security-iam-awsmanpol-AmazonGrafanaRedshiftAccess)
1. 如果您选择默认的**临时凭证**，请按照以下步骤操作。如果您选择 **AWS Secrets Manager**，请在输入字段中输入您的 **AWS Secrets Manager** 凭证。
1. 选择在 Amazon Redshift 中创建的集群的**集群标识**。
有关 Redshift 集群的更多信息，请参阅 [Redshift 连接](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/gsg/connection.html)。
1. 选择您的目标 Redshift 数据库。
1. 选择您为上述集群创建的数据库用户。
1. 选择**保存并测试**。
以下是**临时凭证**设置的示例。
![\[临时凭证示例\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/grafana/latest/userguide/images/redshift.png)
以下是 **AWS Secrets Manager** 菜单的示例。
![\[Secrets Manager 示例\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/grafana/latest/userguide/images/secretsmanager.png)
# 使用 Amazon Redshift 数据来源
## IAM 策略
Grafana 需要使用 IAM 授予的权限才能读取 Redshift 指标。您可以将这些权限附加到 IAM 角色，并利用 Grafana 的内置支持来担任这些角色。[AWS 托管策略： AmazonGrafanaRedshiftAccess](security-iam-awsmanpol.md#security-iam-awsmanpol-AmazonGrafanaRedshiftAccess) 这一节中定义了内置的 Amazon Grafana Redshift 访问策略。
## 查询 Amazon Redshift 数据
Amazon Redshift 数据来源提供了标准的 SQL 查询编辑器。Amazon Managed Grafana 包含一些宏来帮助编写更复杂的时间序列查询。
宏
| 宏 | 说明 | 输出示例 |
| --- | --- | --- |
| \$1\$1\$1timeEpoch(column) | \$1\$1\$1timeEpoch 将由表达式替换，以转换为 UNIX 时间戳并将列重命名为时间 | UNIX\$1TIMESTAMP(dateColumn) as "time" |
| \$1\$1\$1timeFilter(column) | \$1\$1\$1timeFilter 创建根据面板的时间范围筛选数据（使用column）的条件 | time BETWEEN '2017-07-18T11:15:52Z' AND '2017-07-18T11:15:52Z' |
| \$1\$1\$1timeFrom() | \$1\$1\$1timeFrom 输出面板范围的当前开始时间，并加上引号 | '2017-07-18T11:15:52Z' |
| \$1\$1\$1timeTo() | \$1\$1\$1timeTo 输出面板范围的当前结束时间，并加上引号 | '2017-07-18T11:15:52Z' |
| \$1\$1\$1timeGroup(column, '1m') | \$1\$1\$1timeGroup 对时间戳进行分组，以便图表上的每个周期只有 1 个点 | floor(extract(epoch from time)/60)\$160 AS "time" |
| \$1\$1\$1schema | \$1\$1\$1schema 使用选定的架构 | public |
| \$1\$1\$1table | \$1\$1\$1table 从给定的 \$1\$1\$1schema 输出一个表（默认情况下它使用公共架构） | sales |
| \$1\$1\$1column | \$1\$1\$1column 从当前 \$1\$1\$1table 输出列 | date |
| \$1\$1\$1unixEpochFilter(column) | 使用指定列名将 \$1\$1\$1unixEpochFilter 替换为时间范围筛选器，其中时间表示为 Unix 时间戳 | column >= 1624406400 AND column <= 1624410000 |
| \$1\$1\$1unixEpochGroup(column) | \$1\$1\$1unixEpochGroup 与 \$1\$1\$1timeGroup 相同，但这仅针对存储为 Unix 时间戳的时间 | floor(time/60)\$160 AS "time" |
**可视化**
Redshift 中的大多数查询最好用表可视化来表示。任何查询都将在表中显示数据。如果某个内容可以被查询到，那么就可以将其放入表中。
此示例返回表可视化的结果：
```
SELECT {column_1}, {column_2} FROM {table};
```
**时间序列和图表可视化**
对于时间序列和图表可视化，有一些要求需要满足：
+ 必须选择 `date` 或 `datetime` 类型的列。
+ `date` 列必须按升序排列（使用 `ORDER BY column ASC`）。
+ 必须选择数字列。
要绘制更合理的图表，请确保使用 `$__timeFilter` 和 `$__timeGroup` 宏。
**时间序列查询示例：**
```
SELECT
avg(execution_time) AS average_execution_time,
$__timeGroup(start_time, 'hour'),
query_type
FROM
account_usage.query_history
WHERE
$__timeFilter(start_time)
group by
query_type,start_time
order by
start_time,query_type ASC;
```
**填充方式**
Grafana 还会使用一些默认值自动完成没有值的帧。要配置此值，请在查询编辑器中更改**填充值**。
**检查查询**
由于 Grafana 支持 Redshift 不支持的宏，因此可以在查询检查器中看到完全呈现的查询（可以直接复制并粘贴到 Redshift 中）。要查看完整的插值查询，请选择**查询检测器**菜单，**查询**选项卡上会显示完整的查询。
## 模板和变量
有关如何添加新的 Redshift 查询变量的详细信息，请参阅[添加查询变量](variables-types.md#add-a-query-variable)。使用您的 Redshift 数据来源作为可用查询的数据来源。
从 Amazon Redshift 表中查询的任何值都可以用作变量。请务必避免选择太多值，因为这可能会导致性能问题。
创建变量后，您可以通过使用 [变量语法](templates-and-variables.md#variable-syntax) 在 Redshift 查询中使用该变量。有关变量的更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
## Annotations
[Annotations](dashboard-annotations.md)允许您将丰富的事件信息叠加在图表之上。您可以通过选择面板来添加注释，也可以通过使用从**控制面板**菜单打开的**注释**视图添加注释查询来添加注释。
自动添加注释的查询示例：
```
SELECT
time as time,
environment as tags,
humidity as text
FROM
$__table
WHERE
$__timeFilter(time) and humidity > 95
```
下表代表的是呈现注释时考虑的列的值：
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Time | 日期或时间字段的名称。可以是具有原生 SQL 日期或时间数据类型或纪元值的列。 |
| Timeend | 结束日期或时间字段的可选名称。可以是具有原生 SQL 日期或时间数据类型或纪元值的列。 |
| Text | 事件描述字段。 |
| Tags | 用于事件标签的可选字段名称，显示为以逗号分隔的字符串。 |
# Connect 连接到 AWS X-Ray 数据源
**注意**
在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
添加 AWS X-Ray 为数据源，然后构建仪表板或使用 Explore with X-Ray 查看跟踪、分析或见解。
借助 Amazon Managed Grafana，您可以使用 Grafana AWS 工作空间控制台中的数据源配置选项将 X-Ray 添加为数据源。此功能通过发现您现有的 X-Ray 账户，简化了将 X-Ray 添加为数据来源的过程，并可管理访问 X-Ray 所需身份验证凭证的配置。您可以使用此方法设置身份验证，将 X-Ray 添加为数据来源，也可以使用与自我管理的 Grafana 服务器上相同的方法手动设置数据来源和必要的身份验证凭证。
**Topics**
+ [使用 AWS 数据源配置将 X-Ray 添加为数据源](xray-adding-AWS-config.md)
+ [手动添加 X-Ray 数据来源](xray-add-the-data-source.md)
+ [X-Ray 设置](#xray-settings)
+ [使用 X-Ray 数据来源](xray-using.md)
# 使用 AWS 数据源配置将 X-Ray 添加为数据源
要使用 AWS 数据源配置，首先要使用 Amazon Managed Grafana 控制台启用服务管理的 IAM 角色，这些角色向工作空间授予读取账户或整个组织单位中的 X-Ray 资源所必需的 IAM 策略。然后，您可以使用 Amazon Managed Grafana 工作区控制台，将 X-Ray 添加为数据来源。
**使用 AWS 数据源配置将 X-Ray 添加为数据源**
1. 打开 Amazon Managed Grafana 控制台，其位于 [https://console.aws.amazon.com/grafana/](https://console.aws.amazon.com/grafana/home/)。
1. 在页面左上角，选择菜单图标，然后选择**所有工作区**。
1. 选择工作区的名称。
1. 如果您在创建此工作空间时没有选择使用服务管理权限，请从使用客户托管权限更改为使用服务管理权限，以确保启用适当的 IAM 角色和策略以使用 Grafana 工作区控制台中的 AWS 数据源配置选项。为此，请按 **IAM 角色**选择编辑图标，然后选择**服务托管**、**保存更改**。有关更多信息，请参阅 [亚马逊托管 Grafana 数据源的权限和政策 AWS](AMG-manage-permissions.md)。
1. 选择**数据来源**选项卡。然后选中 **AWS X-Ray** 的复选框，选择**操作**和**启用服务管理的策略**。
1. 再次选择**数据来源**选项卡，然后在 **AWS X-Ray** 行中选择**在 Grafana 中配置**。
1. 如有必要，使用 IAM Identity Center 登录 Grafana 工作区控制台。
1. **在 Grafana 工作区控制台的左侧导航栏中，选择图标，然后选择 AWS **AWS 服务** X-Ray。**
1. 选择您希望 X-Ray 数据来源从中查询的默认区域，选择账户，然后选择**添加数据来源**。
# 手动添加 X-Ray 数据来源
**手动添加 X-Ray 数据来源**
1. 在 Grafana 控制台侧边菜单中，将鼠标悬停在**配置**（齿轮）图标上，然后选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
1. 选择 **X-Ray** 数据来源。如有必要，您可以在搜索框中键入 **X-Ray**，帮助查找。
## X-Ray 设置
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板和查询中通过其名称查看数据来源。 |
| 默认 | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| 默认区域 | 在查询编辑器中用于设置区域（可根据每个查询进行更改）。 |
| 身份验证提供商 | 指定要获取凭证的提供商。 |
| 凭证配置文件名称 | 指定要使用的配置文件名称（如果使用 \$1/.aws/credentials 文件），默认留空。 |
| 代入角色 Arn | 指定要代入的角色的 ARN。 |
| 外部 ID | 如果您在使用外部 ID 创建的另一个账户中代入角色，请在此处指定外部 ID。 |
### 身份验证
本节介绍了可用于 X-Ray 数据来源的不同类型的身份验证。
#### IAM 角色
目前，所有对 X-Ray 的访问都是在服务器端使用官方 SDK 在 Grafana 工作空间后端完成的。 AWS 如果您的 Grafana 服务器正在运行 AWS，则可以使用 IAM 角色，身份验证将自动处理。
有关更多信息，请参阅 [IAM 角色](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html)。
### IAM 策略
Grafana 需要通过 IAM 授予的权限才能读取 X-Ray 数据和 EC2。tags/instances/regions您可以将这些权限附加到 IAM 角色，并使用内置的 Grafana 支持来担任角色。
以下代码示例展示了一个最基本的策略。
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"xray:BatchGetTraces",
"xray:GetTraceSummaries",
"xray:GetTraceGraph",
"xray:GetGroups",
"xray:GetTimeSeriesServiceStatistics",
"xray:GetInsightSummaries",
"xray:GetInsight",
"ec2:DescribeRegions"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
#### AWS 证书示例
在 Amazon Managed Grafana 中，不能使用凭证文件方法。
# 使用 X-Ray 数据来源
## 查询编辑器
编辑器中最重要的字段是查询类型。有四种查询类型：
+ 跟踪列表（输入的痕迹 AWS）
+ Trace Statistics
+ 追踪分析（中的分析 AWS）
+ 见解
## Trace List
Trace List 类型允许搜索以表形式显示的跟踪。在第一列中选择跟踪 ID 会在右侧打开跟踪。注意编辑器中的查询字段。您可以编写查询、筛选表达式，也可以插入显示在跟踪视图中的单个跟踪 ID。有关筛选表达式的更多详细信息，请参阅 [AWS X-Ray 文档](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-filters.html)。
**注意**
跟踪列表仅显示前 1000 条跟踪。
## Trace Statistics
在 Trace Statistics 中，您可以看到一个图形和一个表，其中显示了有关错误、故障、限制、成功和总数的信息。您可以使用查询编辑器中的列字段，仅查看指定的列。
## 跟踪分析
在 Trace Analytics 中，您对以下表进行可视化。
+ 根本原因
+ 响应时间
+ 根本原因服务（路径中的最后一个服务）
+ 路径（多条路径）
+ 错误
+ 根本原因服务（路径中的最后一个服务）
+ 路径
+ 错误消息
+ 故障
+ 根本原因服务（路径中的最后一个服务）
+ 路径
+ 错误消息
+ 最终用户影响
+ URL
+ HTTP 状态代码
## 见解
在 Insights 中，您可以查看 Insights 的摘要表。选择， InsightId 将带您进入 AWS 管理控制台。
## 警报
由于 X-Ray 查询可以返回数值数据，因此支持警报。有关更多信息，请参阅 [Grafana Alerting](alerts-overview.md)。
# 连接到 Azure Monitor 数据来源
Azure Monitor 数据来源支持 Azure 云中的多种服务：
+ **Azure Monitor 服务**是一个平台服务，提供了监控 Azure 资源的单一来源。有关更多信息，请参阅 [查询 Azure Monitor 服务](#query-the-azure-monitor-service)。
+ **Application Insights 服务器**是一项可扩展的应用程序性能管理（APM）服务，适用于多个平台上的网络开发人员，可用于监控实时网络应用程序，并自动检测性能异常。有关更多信息，请参阅 [查询 Application Insights Analytics 服务](#query-the-application-insights-analytics-service)。
+ **Azure Log Analytics**（或 Azure Logs）允许访问 Azure Monitor 收集的日志数据。有关更多信息，请参阅 [查询 Azure Log Analytics 服务](#querying-the-azure-log-analytics-service)。
+ 通过 **Application Insights Analytics 服务**，使用与 Azure Log Analytics 相同的查询语言来查询 [Application Insights 数据](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/app/analytics)。有关更多信息，请参阅 [查询 Application Insights Analytics 服务](#query-the-application-insights-analytics-service)。
## 添加数据来源
数据来源可以访问来自四种不同服务的指标。您可以配置对所用服务的访问权限。如果在 Azure Entra ID 中设置了相同的凭证，也可以对多个服务使用相同的凭证。
+ [注册 Microsoft Entra 应用程序并创建服务主体](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-resource-manager/resource-group-create-service-principal-portal)
1. 从 Grafana 主菜单访问后，可立即在“数据来源”部分添加新安装的数据来源。接下来，选择右上角的**添加数据来源**按钮。Azure Monitor 数据来源可供在数据来源列表的“云”部分中选择。
1. 在名称字段中，Grafana 会自动填写数据来源的名称：`Azure Monitor` 或 `Azure Monitor - 3` 之类的名称。如果要配置多个数据来源，请将名称改为信息更丰富的名称。
1. 如果使用的是 Azure Monitor，则需要从 Azure 门户获取四条信息（有关详细说明，请参阅前面提供的链接）：
+ **租户 Id**（Azure Entra ID、属性、目录 ID）
+ **客户端 Id**（Azure Entra ID、应用程序注册、选择应用程序、应用程序 ID）
+ **客户端密钥**（Azure Entra ID、应用程序注册、选择应用程序、密钥）
+ **默认订阅 Id**（订阅、选择订阅、概述、订阅 ID）
1. 将这四项粘贴到 Azure Monitor API 详细信息部分的字段中。
+ 每次查询都可以更改订阅 Id。保存数据来源并刷新页面，以查看可用于指定客户端 Id 的订阅列表。
1. 如果您还使用 Azure Log Analytics 服务，则必须指定这两个配置值或重用上一步中的客户端 Id 和密钥。
+ 客户端 Id（Azure Entra ID、应用程序注册、选择应用程序、应用程序 ID）
+ 客户端密钥（Azure Entra ID、应用程序注册、选择应用程序、密钥、创建密钥、使用客户端密钥）
1. 如果使用的是 Application Insights，则需要从 Azure 门户获取两条信息（有关详细说明，请参阅前面提供的链接）：
+ 应用程序 ID
+ API 密钥
1. 将这两项粘贴到 Application Insights API 详细信息部分的相应字段中。
1. 选择**保存并测试**按钮，测试配置详细信息是否正确。
或者，在步骤 4 中，如果要创建新的 Azure Entra ID 应用程序，请使用 [Azure CLI](https://docs.microsoft.com/en-us/cli/azure/?view=azure-cli-latest)：
```
az ad sp create-for-rbac -n "http://localhost:3000"
```
## 选择服务
在面板的查询编辑器中，选择 Azure Monitor 数据来源后，第一步是选择服务。共有四个选项：
+ `Azure Monitor`
+ `Application Insights`
+ `Azure Log Analytics`
+ `Insights Analytics`
查询编辑器会根据您选择的选项而变化。Azure Monitor 为默认。
## 查询 Azure Monitor 服务
Azure Monitor 服务为您运行的所有 Azure 服务提供指标。这有助于了解 Azure 上应用程序的运行情况，并主动发现影响应用程序的问题。
如果 Azure Monitor 凭证允许访问多个订阅，请先选择相应的订阅。
您可以从服务中获取的指标示例如下：
+ `Microsoft.Compute/virtualMachines - Percentage CPU`
+ `Microsoft.Network/networkInterfaces - Bytes sent`
+ `Microsoft.Storage/storageAccounts - Used Capacity`
查询编辑器允许查询多个维度以获取支持这些维度的指标。支持多个维度的指标是 [Azure Monitor 支持的指标列表](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/platform/metrics-supported)中列出的指标，这些指标的**维度**列中列出了一个或多个值。
### 对 Azure Monitor 使用别名格式化图例键
Azure Monitor API 的默认图例格式为：
`metricName{dimensionName=dimensionValue,dimensionTwoName=DimensionTwoValue}`
这些格式可能很长，但您可以使用别名进行更改。在**图例格式**字段中，可以任意组合以下别名。
Azure Monitor 示例：
+ `Blob Type: {{ blobtype }}`
+ `{{ resourcegroup }} - {{ resourcename }}`
### Azure Monitor 的别名模式
+ `{{ resourcegroup }}` = 替换为资源组的值
+ `{{ namespace }}` = 替换为命名空间的值（例如，microsoft.compute/VirtualMachines）
+ `{{ resourcename }}` = 替换为资源名称的值
+ `{{ metric }}` = 替换为指标名称（例如，CPU 百分比）
+ `{{ dimensionname }}`= *7.1\$1 版本的旧版（为了向后兼容）替换为*第一个维度（按键/标签排序） key/label （例如 blobtype）
+ `{{ dimensionvalue }}`= *7.1\$1 版本的旧版（为了向后兼容）*替换为第一维度的值（按键/标签排序）（例如，）BlockBlob
+ `{{ arbitraryDim }}`= *在 7.1\$1 版本中可用*，替换为相应维度的值。 （例如，`{{ blobtype }}`变成 BlockBlob）
### 为 Azure Monitor 创建模板变量
您可以在指标查询中使用变量来代替服务器、应用程序和传感器名称等硬编码。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。您可以使用这些下拉框来更改控制面板中显示的数据。
请注意，Azure Monitor 服务尚不支持多个值。要可视化多个时间序列（例如，server1 和 server2 的指标），请添加多个查询，这样就可以在同一图形或同一表中查看。
Azure Monitor 数据来源插件提供以下查询，您可以在变量编辑视图的**查询**字段中指定这些查询。您可以将其用来填充变量的选项列表。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Subscriptions() | 返回订阅列表。 |
| ResourceGroups() | 返回资源组列表。 |
| ResourceGroups(12345678-aaaa-bbbb-cccc-123456789aaa) | 返回指定订阅的资源组列表。 |
| Namespaces(aResourceGroup) | 返回指定资源组的命名空间列表。 |
| Namespaces(12345678-aaaa-bbbb-cccc-123456789aaa, aResourceGroup) | 返回指定资源组和订阅的命名空间列表。 |
| ResourceNames(aResourceGroup, aNamespace) | 返回资源名称列表。 |
| ResourceNames(12345678-aaaa-bbbb-cccc-123456789aaa, aResourceGroup, aNamespace) | 返回指定订阅的资源名称列表。 |
| MetricNamespace(aResourceGroup, aNamespace, aResourceName) | 返回指标命名空间列表。 |
| MetricNamespace(12345678-aaaa-bbbb-cccc-123456789aaa, aResourceGroup, aNamespace, aResourceName) | 返回指定订阅的指标命名空间列表。 |
| MetricNames(aResourceGroup, aNamespace, aResourceName) | 返回指标名称列表。 |
| MetricNames(12345678-aaaa-bbbb-cccc-123456789aaa, aResourceGroup, aNamespace, aResourceName) | 返回指定订阅的指标名称列表。 |
示例：
+ 资源组查询：`ResourceGroups()`
+ 传入指标名称变量：`Namespaces(cosmo)`
+ 链接模板变量：`ResourceNames($rg, $ns)`
+ 请勿引用参数：`MetricNames(hg, Microsoft.Network/publicIPAddresses, grafanaIP)`
有关模板化和模板变量的更多信息，请参阅 [模板](templates-and-variables.md#templates)。
### 支持的 Azure Monitor 指标列表
并非 Azure Monitor API 返回的所有指标都具有值。为了方便建立查询，Grafana 数据来源列出了受支持的 Azure Monitor 指标，并忽略了永远不会有值的指标。随着新服务和指标添加到 Azure 云，此列表会定期更新。
### Azure Monitor 警报
Azure Monitor 服务支持 Grafana Alerting。这不是 Azure Alerts 支持。有关 Grafana Alerting 的更多信息，请参阅 [Grafana Alerting](alerts-overview.md)。
## 查询 Application Insights 服务
### 对 Application Insights 使用别名格式化图例键
默认图例格式为：
`metricName{dimensionName=dimensionValue,dimensionTwoName=DimensionTwoValue}`
在图例格式字段中，可以任意组合以下别名。
Application Insights 示例：
+ `city: {{ client/city }}`
+ `{{ metric }} [Location: {{ client/countryOrRegion }}, {{ client/city }}]`
### Application Insights 的别名模式
+ `{{ groupbyvalue }}`= 从 *Grafana 7.1\$1 开始的 Legacy（为了向后兼容）替换为第一个维度 key/label （按*键/标签排序）
+ `{{ groupbyname }}`= *Grafana 7.1\$1 版本的旧版（为了向后兼容）替换为*第一维度的值（按键/标签排序）（例如，）BlockBlob
+ `{{ metric }}` = 替换为指标名称（例如，requests/count）
+ `{{ arbitraryDim }}` = *在 7.1\$1 版中可用*替换为相应维度的值（例如，`{{ client/city }}` 变为 Chicago）
### Application Insights 的筛选表达式
过滤器字段采用 OData 筛选表达式。
示例：
+ `client/city eq 'Boydton'`
+ `client/city ne 'Boydton'`
+ `client/city ne 'Boydton' and client/city ne 'Dublin'`
+ `client/city eq 'Boydton' or client/city eq 'Dublin'`
### 对 Application Insights 使用变量进行模板化
在变量编辑视图的**查询**字段中使用以下查询之一。
有关模板化和模板变量的更多信息，请参阅 [模板](templates-and-variables.md#templates)。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| AppInsightsMetricNames() | 返回指标名称列表。 |
| AppInsightsGroupBys(aMetricName) | 返回指定指标名称的 group by 子句列表。 |
示例：
+ 指标名称查询：`AppInsightsMetricNames()`
+ 传入指标名称变量：`AppInsightsGroupBys(requests/count)`
+ 链接模板变量：`AppInsightsGroupBys($metricnames)`
### Application Insights 警报
Application Insights 支持 Grafana Alerting。这不是 Azure Alerts 支持。有关 Grafana Alerting 的更多信息，请参阅 [Grafana Alerting](alerts-overview.md)。
## 查询 Azure Log Analytics 服务
查询是用新的 [Azure Log Analytics（或 KustoDB）查询语言](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/log-query/query-language)编写的。Log Analytics 查询可以格式化为时间序列数据或表数据。
如果您的凭证允许访问多个订阅，请在输入查询之前选择相应的订阅。
### 时间序列查询
时间序列查询适用于图表面板和其他面板，例如面 SingleStat 板。每个查询必须至少包含一个日期时间列和一个数值列。结果必须按日期时间列以升序排序。
以下代码示例显示了一个查询，该查询返回按小时分组的聚合计数。
```
Perf
| where $__timeFilter(TimeGenerated)
| summarize count() by bin(TimeGenerated, 1h)
| order by TimeGenerated asc
```
查询还可以包含一个或多个非数字/非日期时间列，这些列被视为维度，并成为响应中的标签。例如，返回按小时、计算机和分组的汇总计数的查询 CounterName。
```
Perf
| where $__timeFilter(TimeGenerated)
| summarize count() by bin(TimeGenerated, 1h), Computer, CounterName
| order by TimeGenerated asc
```
您还可以选择其他数值列（包含或不包含多个维度）。例如，按小时获取计数和平均值 CounterName、计算机和 InstanceName：
```
Perf
| where $__timeFilter(TimeGenerated)
| summarize Samples=count(), ["Avg Value"]=avg(CounterValue)
by bin(TimeGenerated, $__interval), Computer, CounterName, InstanceName
| order by TimeGenerated asc
```
**注意**
**提示**：在前面的查询中，使用了 Kusto 语法和 `Samples=count()``["Avg Value"]=...` 来重命名这些列，第二种语法允许空格。这会更改 Grafana 使用的指标名称。因此，序列图例和表列等内容将与您指定的内容匹配。在本例中，显示的是 `Samples` 而不是 `_count`。
### 表查询
表查询主要用于表面板，显示列和行的列表。此示例查询返回包含六个指定列的行。
```
AzureActivity
| where $__timeFilter()
| project TimeGenerated, ResourceGroup, Category, OperationName, ActivityStatus, Caller
| order by TimeGenerated desc
```
### 格式化 Log Analytics 的显示名称
默认显示名称格式为：
`metricName{dimensionName=dimensionValue,dimensionTwoName=DimensionTwoValue}`
可使用显示名称字段选项对此进行自定义。
### Azure Log Analytics 宏
为了便于编写查询，Grafana 提供了几个宏，供您在查询的 where 子句中使用：
+ `$__timeFilter()`：扩展到 `TimeGenerated ≥ datetime(2018-06-05T18:09:58.907Z) and` `TimeGenerated ≤ datetime(2018-06-05T20:09:58.907Z)`，其中 from 和 to 日期时间来自 Grafana 时间选择器。
+ `$__timeFilter(datetimeColumn)`：扩展到 `datetimeColumn ≥ datetime(2018-06-05T18:09:58.907Z) and` `datetimeColumn ≤ datetime(2018-06-05T20:09:58.907Z)`，其中 from 和 to 日期时间来自 Grafana 时间选择器。
+ `$__timeFrom()`：从 Grafana 选择器返回 From 日期时间。示例：`datetime(2018-06-05T18:09:58.907Z)`。
+ `$__timeTo()`：从 Grafana 选择器返回 From 日期时间。示例：`datetime(2018-06-05T20:09:58.907Z)`。
+ `$__escapeMulti($myVar)`：与包含非法字符的多值模板变量一起使用。如果 `$myVar` 有以下两个值作为字符串 `'\\grafana-vm\Network(eth0)\Total','\\hello!'`，则扩展为：`@'\\grafana-vm\Network(eth0)\Total', @'\\hello!'`。如果使用单值变量，则不需要此宏，而是转义内联变量：`@'\$myVar'`.
+ `$__contains(colName, $myVar)`：与多值模板变量一起使用。如果 `$myVar` 具有值 `'value1','value2'`，则宏将扩展为：`colName in ('value1','value2')`。
如果使用**全部**选项，请选中**包括全部选项**复选框，然后在**自定义全部值**字段中输入以下值：**all**。如果 `$myVar` 具有值 `all`，则宏将扩展为 `1 == 1`。对于具有多种选项的模板变量，可不构建大型 "where..in" 子句，以提高查询性能。
### Azure Log Analytics 内置变量
还有一些 Grafana 变量可在 Azure Log Analytics 查询中使用：
+ `$__interval`：Grafana 会计算可用于在查询中按时间分组的最小时间粒度。这将返回一个时间粒度（如 `5m` 或 `1h`），可在 bin 函数中使用；例如，`summarize count() by bin(TimeGenerated, $__interval)`。有关间隔变量的更多信息，请参阅 [添加间隔变量](variables-types.md#add-an-interval-variable)。
### 对 Azure Log Analytics 使用变量进行模板化
任何返回值列表的 Log Analytics 查询都可以在变量编辑视图的**查询**字段中使用。Log Analytics 还有一个 Grafana 函数，可返回工作区列表。
有关模板和模板变量的更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| workspaces() | 返回默认订阅的工作区列表。 |
| workspaces(12345678-aaaa-bbbb-cccc-123456789aaa) | 返回指定订阅的工作区列表（参数可以带引号或不带引号）。 |
下表显示了变量查询示例。
| Query | 说明 |
| --- | --- |
| subscriptions() | 返回 Azure 订阅列表。 |
| workspaces() | 返回默认订阅的工作区列表。 |
| workspaces("12345678-aaaa-bbbb-cccc-123456789aaa") | 返回指定订阅的工作区列表。 |
| workspaces("\$1subscription") | 使用订阅参数的模板变量。 |
| workspace("myWorkspace").Heartbeat \$1\$1 distinct Computer | 返回虚拟机列表。 |
| workspace("\$1workspace").Heartbeat \$1\$1 distinct Computer | 返回具有模板变量的虚拟机列表。 |
| workspace("\$1workspace").Perf \$1\$1 distinct ObjectName | 返回 Perf 表中的对象列表。 |
| workspace("\$1workspace").Perf \$1\$1 where ObjectName == "\$1object" \$1\$1 distinct CounterName | 返回 Perf 表中的指标名称列表。 |
以下代码示例显示了使用变量的时间序列查询。
```
Perf
| where ObjectName == "$object" and CounterName == "$metric"
| where TimeGenerated >= $__timeFrom() and TimeGenerated <= $__timeTo()
| where $__contains(Computer, $computer)
| summarize avg(CounterValue) by bin(TimeGenerated, $__interval), Computer
| order by TimeGenerated asc
```
### 从 Grafana 面板到 Azure 门户中 Log Analytics 查询编辑器的深层链接
在面板中选择一个时间序列，以查看上下文菜单，其中包含**在 Azure 门户中查看**的链接。选择该链接将在 Azure 门户中打开 Azure Log Analytics 查询编辑器，并从 Grafana 面板运行查询。
如果您当前未登录 Azure 门户，则该链接将打开登录页面。提供的链接对任何账户都有效，但仅当您的账户有权访问查询中指定的 Azure Log Analytics 工作区时，才会显示查询。
### Azure Log Analytics 警报
Application Insights 支持 Grafana Alerting。这不是 Azure Alerts 支持。有关 Grafana 工作区中警报的更多信息，请参阅 [Grafana Alerting](alerts-overview.md)。
## 查询 Application Insights Analytics 服务
如果将服务类型更改为 **Insights Analytics**，则可以使用与 Log Analytics 服务类似的编辑器。此服务还使用 Kusto 语言，因此查询数据的说明与 [查询 Azure Log Analytics 服务](#querying-the-azure-log-analytics-service) 相同，只是改为查询 Application Insights Analytics 数据。
# 连接到 Graphite 数据来源
Grafana 具有高级 Graphite 查询编辑器，可让您快速浏览指标空间、添加函数、更改函数参数等等。编辑器可处理所有类型的 Graphite 查询。甚至可以通过使用查询引用来处理复杂的嵌套查询。
## Graphite 设置
要访问 Graphite 设置，请将鼠标悬停在**配置**（齿轮）图标上，选择**数据来源**，然后选择 Graphite 数据来源。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板和查询中通过其名称查看数据来源。 |
| Default | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| URL | graphite-web 或 graphite-api 安装的 HTTP 协议、IP 和端口。 |
| Access | 服务器（默认）= 必须可从 Grafana 后端/服务器访问 URL。 |
| Auth | |
| Basic Auth | 启用对数据来源的基本身份验证。 |
| User | 用于基本身份验证的用户名。 |
| Password | 用于基本身份验证的密码。 |
| Custom HTTP Headers | 选择添加标头以添加自定义 HTTP 标头。 |
| Header | 输入自定义标头名称。 |
| Value | 输入自定义标头值。 |
| Graphite details | |
| Version | 选择 Graphite 版本。 |
| Type | 选择 Graphite 类型。 |
访问模式控制对数据来源请求的处理方式。如果没有其他说明，服务器应该是首选方式。
### 服务器访问模式（默认）
所有请求都是从浏览器向 Amazon Managed Grafana 发出的，Amazon Managed Grafana 会将请求转发到数据来源，从而规避了可能的跨源资源共享（CORS）要求。如果选择此访问模式，则必须可以从 Amazon Managed Grafana 访问 URL。
### 浏览器访问模式
Amazon Managed Grafana 不支持浏览器直接访问 Graphite 数据来源。
## Graphite 查询编辑器
Grafana 包含一个特定于 Graphite 的查询编辑器，可帮助您构建查询。
要查看发送到 Graphite 的查询原始文本，请选择**切换文本编辑模式**（铅笔）图标。
### 选择要查询的指标
选择**选择指标**以浏览指标空间。开始后，您可以使用指针或键盘箭头键继续操作。您可以选择通配符，然后继续。
### 函数
要添加函数，请选择**函数**旁边的加号图标。您可以搜索此函数或从菜单中选择。选择一个函数后，该函数将被添加，而焦点将位于第一个参数的文本框中。要编辑或更改参数，请将其选中，该函数将变成一个文本框。要删除函数，请选择函数名称，然后选择 x 图标。
某些函数（如 `aliasByNode`）支持第二个可选参数。要添加参数，请将鼠标悬停在第一个参数上，然后选择出现的 `+` 符号。要移除第二个可选参数，请选择该参数，并将其留空。编辑器会将其移除。
### 对标签排序
如果想要一致的排序，请使用 `sortByName`。如果在多个图形上使用相同的标签，而其排序方式和使用的颜色又不同，就会很麻烦。要解决此问题，请使用 `sortByName()`。
### 嵌套查询
您可以通过查询所在的行*字母*来引用查询（类似于 Microsoft Excel）。如果向图形中添加第二个查询，则可以键入 \$1A 来引用第一个查询。这是一种构建复合查询的便捷方法。
### 使用通配符避免多次查询
有时，您可能希望在同一个图形上查看多个时间序列。例如，您可能想查看计算机 CPU 使用情况。最初创建图形时，您可以为每个时间序列添加一个查询，如 `cpu.percent.user.g`、`cpu.percent.system.g` 等。这会导致对数据来源进行 *n* 次查询，效率低下。
为了提高效率，可以在搜索中使用通配符，在一次查询中返回所有时间序列。例如 `cpu.percent.*.g`。
### 修改表或图表中的指标名称
使用 `alias` 函数更改 Grafana 表或图形上的指标名称；如 `aliasByNode()` 或 `aliasSub()`。
## 点合并
所有 Graphite 指标都经过合并，这样 Graphite 返回的数据点就不会多于图形中的像素。默认情况下，合并是使用 `avg` 函数完成的。您可以通过添加 Graphite consolidateBy 函数来控制 Graphite 合并指标的方式。
**注意**
这意味着图例汇总值（最大值、最小值、总计）不能同时全部正确。这些值由 Grafana 在客户端计算。根据合并函数，一次只能有一两个是正确的。
## 合并时间序列
要合并时间序列，请在**函数**列表中选择**合并**。
## 数据探索和标签
在 Graphite 中，一切都采用标签形式。
浏览数据时，将使用先前选择的标签来筛选剩余的结果集。要选择数据，需要使用 `seriesByTag` 函数，该函数使用标签表达式（`=`、`!=`、`=~`、`!=~`）来筛选时间序列。
当您选择标签时，Grafana 查询生成器会自动为您执行此操作。
**注意**
**提示：**对于高基数标签，正则表达式搜索可能很慢，所以先尝试使用其他标签来缩小搜索范围。先从特定的名称或命名空间开始有助于减少结果。
## 模板变量
您可以在指标查询中使用变量来代替服务器、应用程序和传感器名称等硬编码。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。您可以使用这些下拉框来更改控制面板中显示的数据。
有关模板化和模板变量的更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
要使用标签值创建变量，请使用 Grafana 函数 `tags` 和 `tag_values`。
| Query | 说明 |
| --- | --- |
| tags() | 返回所有标签。 |
| tags(server=\$1backend\$1\$1) | 仅返回与筛选条件表达式匹配的序列中出现的标签。 |
| tag\$1values(server) | 返回指定标签的标签值。 |
| tag\$1values(server, server=\$1backend\$1\$1) | 返回与这些表达式匹配的序列中指定标签出现的筛选标签值。 |
| tag\$1values(server, server=\$1backend\$1\$1, app=\$1\$1\$1apps:regex\$1) | 多个筛选条件表达式和表达式可以包含其他变量。 |
有关更多详细信息，请参阅[有关标签自动完成 API 的 Graphite 文档](https://graphite.readthedocs.io/en/latest/tags.html#auto-complete-support)。
### 查询变量
您在查询字段中指定的查询应为指标查找类型的查询。例如，`prod.servers.*` 之类的查询将使用通配符位置中存在的所有可能值填充变量。
您也可以创建嵌套变量，在其定义中使用其他变量。例如，`apps.$app.servers.*` 在其查询定义中使用变量 `$app`。
#### 使用 `__searchFilter` 筛选查询变量结果
在查询字段中使用 `__searchFilter`，根据您在下拉选择框中输入的内容筛选查询结果。如果不输入任何内容，则 `__searchFilter` 的默认值为 `*`，如果作为正则表达式的一部分，则为 ``。
以下示例显示了当用户在下拉选择框中输入文本时，如何使用 `__searchFilter` 作为查询字段的一部分来启用 `server` 搜索。
Query
```
apps.$app.servers.$__searchFilter
```
TagValues
```
tag_values(server, server=~${__searchFilter:regex})
```
### 变量使用
您可以在指标节点路径中使用变量，也可以将变量用作函数的参数。
共有两种语法：
+ `$` 示例：apps.frontend.\$1server.requests.count
+ `${varname}` 示例：apps.frontend.\$1\$1server\$1.requests.count
为什么是两种？ 第一种语法更容易读写，但不能在词中间使用变量。在表达式中使用第二种语法，比如 `my.server${serverNumber}.count`。
### 标签查询中的变量使用
标签查询中的多值变量使用 Grafana 5.0 中引入的变量高级格式语法：`{var:regex}`。非标签查询将对多值变量使用默认的 glob 格式。
以下代码示例显示了具有正则表达式格式并使用 Equal Tilde 运算符 `=~` 的标签表达式。
```
server=~${servers:regex}
```
有关更多信息，请参阅 [高级变量格式选项](templates-and-variables.md#advanced-variable-format-options)。
## Annotations
您可以使用注释在图形上叠加丰富的事件信息。您可以通过控制面板菜单/注释视图添加注释查询。有关更多信息，请参阅 [Annotations](dashboard-annotations.md)。
Graphite 支持两种查询注释的方式：
+ 常规指标查询。为此，您可以使用 **Graphite 查询**文本框。
+ Graphite 事件查询。为此，您可以使用 `Graphite event tags` 文本框，并指定标签或通配符（留空也可以）。
# 连接到 Google Cloud Monitoring 数据来源
**注意**
在 Grafana 的早期版本中，此数据来源被命名为 Google Stackdriver。
添加 Google Cloud Monitoring 数据来源，以便为您的 Google Cloud Monitoring 指标构建控制面板。
## 添加数据来源
1. 选择顶部标题中的 Grafana 图标，打开侧边菜单。
1. 在侧边菜单的**控制面板**链接下，您应该可以找到**数据来源**链接。
1. 选择顶部标题中的 **\$1 添加数据来源**按钮。
1. 从**类型**下拉列表中选择 **Google Cloud Monitoring**。
1. 上传或粘贴服务账户密钥文件。有关创建服务账户密钥文件的步骤，请参阅本文档稍后的部分。
**注意**
如果您在侧边菜单中看不到**数据来源**链接，则说明您当前的用户没有`Admin`角色。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板和查询中通过其名称引用数据来源。 |
| Default | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| Service Account Key | GCP 项目的服务账户密钥文件。有关如何创建该文件的说明，请参阅本文档稍后的部分。 |
## 身份验证
可通过两种方式对 Google Cloud Monitoring 插件进行身份验证
+ 上传 Google JWT 文件
+ 从 Google 元数据服务器自动检索凭证
后一个选项仅在 GCE 虚拟机上运行 Grafana 时可用。
### 使用 Google 服务账户密钥文件
要使用 Google Cloud Monitoring API 进行身份验证，您必须为要显示其数据的项目创建 Google Cloud Platform（GCP）服务账户。Grafana 数据来源与一个 GCP 项目集成。要可视化来自多个 GCP 项目的数据，必须为每个 GCP 项目创建一个数据来源。
#### 启用 APIs
APIs 必须先启用以下选项：
+ [Monitoring API](https://console.cloud.google.com/apis/library/monitoring.googleapis.com)
+ [Cloud Resource Manager API](https://console.cloud.google.com/apis/library/cloudresourcemanager.googleapis.com)
选择列出的链接，然后选择**启用**按钮。
#### 为项目创建 GCP 服务账户
1. 导航到 “[APIs和服务凭证” 页面](https://console.cloud.google.com/apis/credentials)。
1. 选择**创建凭据** dropdown/button 并选择**服务帐号密钥**选项。
\$1\$1< docs-imagebox img=”/img/docs/v71/cloudmonitoring\$1create\$1service\$1account\$1button.png “class= “docs-image—no-shadow” caption= “创建服务账户按钮” >\$1\$1
1. 在**创建服务账户密钥**页面上，选择密钥类型 `JSON`。然后，在**服务账户**下拉列表中，选择**新建服务账户**选项。
\$1\$1< docs-imagebox img=”/img/docs/v71/cloudmonitoring\$1create\$1service\$1account\$1key.png “class= “docs-image—no-shadow” caption= “创建服务账户密钥” >\$1\$1
1. 一些新的字段将会出现。在**服务账户名称**字段中填写服务账户的名称，然后从**角色**下拉列表中选择**监控查看者**角色。
\$1\$1< docs-imagebox img=”/img/docs/v71/cloudmonitoring\$1service\$1account\$1choose\$1role.png “class= “docs-image—no-shadow” caption= “选择角色” >\$1\$1
1. 选择**创建**按钮。一个 JSON 密钥文件将会创建并下载到您的计算机上。将此文件存储在安全的地方，因为其允许访问 Google Cloud Monitoring 数据。
1. 将其上传到数据来源**配置**页面上的 Grafana。您可以上传文件或粘贴文件内容。
\$1\$1< docs-imagebox img=”/img/docs/v71/cloudmonitoring\$1grafana\$1upload\$1key.png “class= “docs-image—no-shadow” caption= “将服务密钥文件上传到 Grafana” >\$1\$1
1. 文件内容将会加密并保存在 Grafana 数据库中。上传文件后不要忘记保存！
\$1\$1< docs-imagebox img=”/img/docs/v71/cloudmonitoring\$1grafana\$1key\$1uploaded.png “class= “docs-image—no-shadow” caption= “服务密钥文件已上传到 Grafana” >\$1\$1
## 使用 查询编辑器
Google Cloud Monitoring 查询编辑器让您可以构建两种类型的查询：**指标**和**服务级别目标（SLO）**。两种类型都将返回时间序列数据。
### 指标查询
指标查询编辑器允许您 group/aggregate 按标签和时间选择指标，并使用过滤器指定要在结果中显示哪个时间序列。
要创建指标查询，请按照以下步骤操作：
1. 在**查询类型**下拉列表中选择**指标**选项。
1. 从**项目**下拉列表中选择一个项目。
1. 从**服务**下拉列表中选择 Google Cloud Platform 服务。
1. 从**指标**下拉列表中选择一个指标。
1. 要添加或移除 filter 或 group by 子句，请使用筛选条件和分组依据部分中的加号和减号图标。此为可选步骤。
Google Cloud Monitoring 指标具有不同的类型（GAUGE、DELTA、CUMULATIVE），并且这些类型支持不同的聚合选项（reducer 和 aligner）。Grafana 查询编辑器显示所选指标的可用聚合方法列表，并在选择指标时设置默认 reducer 和 aligner。查询编辑器还会自动选择 Y 轴的单位。
#### 筛选条件
要添加筛选条件，请选择加号图标，选择要筛选的字段，然后输入筛选条件值。例如，输入 `instance_name = grafana-1`。您可以选择筛选条件名称，然后选择 `--remove filter--` 来移除筛选条件。
##### 简单通配符
当运算符设置为 `=` 或 `!=` 时，可将通配符添加到筛选条件值字段。例如，`us-*` 捕获所有以 "us-" 开头的值，`*central-a` 捕获所有以 "central-a" 结尾的值，而 `*-central-*` 捕获具有子字符串 `central-` 的所有值。简单通配符比正则表达式的开销更小。
##### 正则表达式
当运算符设置为 `=~` 或 `!=~` 时，可将正则表达式添加到筛选条件值字段。例如，`us-central[1-3]-[af]` 匹配所有以 "us-central" 开头的值，后跟 1 到 3 之间的数字、短划线以及 "a" 或 "f"。创建正则表达式时，不需要使用前导和尾部斜杠。
#### 聚合
您可以使用“聚合”字段根据常见统计数据合并时间序列。有关聚合的更多信息，请参阅[聚合选项](https://cloud.google.com/monitoring/charts/metrics-selector#aggregation-options)。
`Aligner` 字段让您可以在相同的按时间间隔分组之后对齐多个时间序列。有关 aligner 的更多信息，请参阅[对齐指标选择器](https://cloud.google.com/monitoring/charts/metrics-selector#alignment)。
##### 对齐周期和按时间分组
如果选择聚合，`Alignment Period` 将会按时间对指标分组。默认情况下，使用 GCP Google Cloud Monitoring 默认分组（从而将 Grafana 中的图形与 Google Cloud Monitoring UI 中的图形进行比较）。该选项称为 `cloud monitoring auto`，默认值为：
+ 对于时间范围 < 23 小时，则为 1m
+ 对于时间范围 >= 23 小时且 < 6 天，则为 5m
+ 对于时间范围 >= 6 天，则为 1h
另一个自动选项是 `grafana auto`。这将根据所选的时间范围和图形面板的宽度自动设置按时间分组。有关更多信息，请参阅 [添加间隔变量](variables-types.md#add-an-interval-variable)。
也可以选择按固定时间间隔分组，如 `1h` 或 `1d`。
#### 分组依据
按资源或指标标签分组，以减少时间序列的数量，并按分组依据聚合结果。例如，按 instance\$1name 分组以查看计算实例的聚合指标。
##### 元数据标签
资源元数据标签包含在 Google Cloud 中唯一地标识资源的信息。仅当元数据标签是时间序列请求中**分组依据**分段的一部分时，才会在时间序列响应中返回元数据标签。由于没有用于检索元数据标签的 API，因此无法使用适用于所选服务和指标的元数据标签填充“分组依据”下拉列表。但**分组依据**字段下拉列表含有预定义的常见系统标签列表。
用户标签无法预定义，但可以在**分组依据**字段中手动输入。如果**分组依据**分段中包含元数据标签、用户标签或系统标签，则可以根据标签创建筛选条件，并在**别名**字段扩展其值。
#### 别名模式
您可以使用“别名依据”字段控制图例键的格式。默认情况下显示指标名称和标签。可能很长且难以阅读。在别名字段中使用以下模式，您可以根据需要设置图例键的格式。
#### 指标类型模式
| 别名模式 | 说明 | 示例结果 |
| --- | --- | --- |
| \$1\$1metric.type\$1\$1 | 返回完整的指标类型。 | compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization |
| \$1\$1metric.name\$1\$1 | 返回指标名称部分。 | instance/cpu/utilization |
| \$1\$1metric.service\$1\$1 | 返回服务部分。 | compute |
#### 标签模式
在“分组依据”下拉列表中，您可以查看指标列表和指标的资源标签。可使用别名模式将其包含在图例键中。
| 别名模式格式 | 说明 | 别名模式示例 | 示例结果 |
| --- | --- | --- | --- |
| \$1\$1metric.label.xxx\$1\$1 | 返回指标标签值。 | \$1\$1metric.label.instance\$1name\$1\$1 | grafana-1-prod |
| \$1\$1resource.label.xxx\$1\$1 | 返回资源标签值。 | \$1\$1resource.label.zone\$1\$1 | us-east1-b |
| \$1\$1metadata.system\$1labels.xxx\$1\$1 | 返回元数据系统标签值。 | \$1\$1metadata.system\$1labels.name\$1\$1 | grafana |
| \$1\$1metadata.user\$1labels.xxx\$1\$1 | 返回元数据用户标签值。 | \$1\$1metadata.user\$1labels.tag\$1\$1 | production |
示例别名依据：`{{metric.type}} - {{metric.label.instance_name}}`
示例结果：`compute.googleapis.com/instance/cpu/usage_time - server1-prod`
还可以解析受监控资源类型的名称。
| 别名模式格式 | 说明 | 示例结果 |
| --- | --- | --- |
| \$1\$1resource.type\$1\$1 | 返回受监控资源类型的名称。 | gce\$1instance |
示例别名依据：`{{resource.type}} - {{metric.type}}`
示例结果：`gce_instance - compute.googleapis.com/instance/cpu/usage_time`
### SLO 查询
**注意**
SLO 查询仅在 Grafana v7.0\$1 中可用
Google Cloud Monitoring 数据来源中的 SLO 查询生成器允许以时间序列格式显示 SLO 数据。要了解服务监控的基本概念，请参阅 Google Cloud Monitoring [官方文档](https://cloud.google.com/monitoring/service-monitoring)。
#### 创建 SLO 查询
要创建 SLO 查询，请按照以下步骤操作：
1. 在**查询类型**下拉列表中选择**服务级别目标（SLO）**选项。
1. 从**项目**下拉列表中选择一个项目。
1. 从**服务**下拉列表中选择 [SLO 服务](https://cloud.google.com/monitoring/api/ref_v3/rest/v3/services)。
1. 从 **SLO** 下拉列表中选择 [SLO](https://cloud.google.com/monitoring/api/ref_v3/rest/v3/services.serviceLevelObjectives)。
1. 从**选择器**下拉列表中选择[时间序列选择器](https://cloud.google.com/monitoring/service-monitoring/timeseries-selectors#ts-selector-list)。
Grafana 中显示了时间序列选择器的友好名称。下表显示了从友好名称到服务监控文档中使用的系统名称的映射。
| 选择器下拉列表值 | 使用相应的时间序列选择器 |
| --- | --- |
| SLI 值 | select\$1slo\$1health |
| SLO 合规性 | select\$1slo\$1compliance |
| SLO 错误预算剩余 | select\$1slo\$1budget\$1fraction |
#### SLO 查询的别名模式
您可以使用“别名依据”字段控制 SLO 查询图例键的格式。
| 别名模式 | 说明 | 示例结果 |
| --- | --- | --- |
| \$1\$1project\$1\$1 | 返回 GCP 项目名称。 | myProject |
| \$1\$1service\$1\$1 | 返回服务名称。 | myService |
| \$1\$1slo\$1\$1 | 返回 SLO。 | latency-slo |
| \$1\$1selector\$1\$1 | 返回选择器。 | select\$1slo\$1health |
#### SLO 查询的对齐周期和按时间分组
SLO 查询使用与指标查询相同的对齐周期功能。有关更多信息，请参阅 [指标查询](#google-metric-queries)。
## 模板化
您可以在指标查询中使用变量来代替服务器、应用程序和传感器名称等硬编码。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。您可以使用这些下拉框来更改控制面板中显示的数据。
有关模板化和模板变量的更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
### 查询变量
您可以使用*查询*类型的变量查询 Google Cloud Monitoring，以获取各种类型的数据。Google Cloud Monitoring 数据来源插件提供了以下 `Query Types`。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Metric Types | 返回可用于指定服务的指标类型名称列表。 |
| Labels Keys | 返回指定指标中 metric label 和 resource label 的键列表。 |
| Labels Values | 返回指定指标中标签的值列表。 |
| Resource Types | 返回指定指标的资源类型列表。 |
| Aggregations | 返回指定指标的聚合列表（跨序列 reducer）。 |
| Aligners | 返回指定指标的 aligner 列表（按序列 aligner）。 |
| Alignment periods | 返回 Grafana 的 Google Cloud Monitoring 查询编辑器中可用的所有对齐周期列表。 |
| Selectors | 返回可用于 SLO（服务级别目标）查询的选择器列表。 |
| SLO Services | 返回可用于 SLO 查询的 Service Monitoring 服务列表。 |
| Service Level Objectives (SLO) | 返回指定 SLO 服务的 SLO 列表。 |
### 在查询中使用变量
共有两种语法：
+ `$` 示例：`metric.label.$metric_label`
+ `[[varname]]` 示例：`metric.label.[[metric_label]]`
为什么是两种？ 第一种语法更容易读写，但不能在词中间使用变量。启用*多值*或*包含所有值*选项后，Grafana 会将标签从纯文本转换为兼容正则表达式的字符串，这意味着您必须使用 `=~` 而不是 `=`。
## Annotations
您可以使用注释在图形上叠加丰富的事件信息。您可以通过控制面板菜单/注释视图添加注释查询。注释呈现的开销很大，因此必须限制返回的行数。目前尚不支持显示 Google Cloud Monitoring 注释和事件，但其能够与 Google Cloud Monitoring 中的[自定义指标](https://cloud.google.com/monitoring/custom-metrics/)配合使用。
有关注释的详细信息，请参阅[Annotations](dashboard-annotations.md)。
使用注释的查询编辑器，您可以选择指标和筛选条件。**标题**和**文本**字段支持模板化，可使用从查询返回的数据。例如，“标题”字段可能包含以下文本：
`{{metric.type}} has value: {{metric.value}}`
示例结果：`monitoring.googleapis.com/uptime_check/http_status has this value: 502`
### 注解查询编辑器的模式
| 别名模式格式 | 说明 | 别名模式示例 | 示例结果 |
| --- | --- | --- | --- |
| \$1\$1metric.value\$1\$1 | 指标/点的值。 | \$1\$1metric.value\$1\$1 | 555 |
| \$1\$1metric.type\$1\$1 | 返回完整的指标类型。 | \$1\$1metric.type\$1\$1 | compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization |
| \$1\$1metric.name\$1\$1 | 返回指标名称部分。 | \$1\$1metric.name\$1\$1 | instance/cpu/utilization |
| \$1\$1metric.service\$1\$1 | 返回服务部分。 | \$1\$1metric.service\$1\$1 | compute |
| \$1\$1metric.label.xxx\$1\$1 | 返回指标标签值。 | \$1\$1metric.label.instance\$1name\$1\$1 | grafana-1-prod |
| \$1\$1resource.label.xxx\$1\$1 | 返回资源标签值。 | \$1\$1resource.label.zone\$1\$1 | us-east1-b |
## 从 Grafana 面板到 Google Cloud Console 中 Metrics Explorer 的深层链接
**注意**
此功能仅适用于指标查询。
在面板中选择一个时间序列，即可看到一个上下文菜单，其中包含指向“在 Google Cloud Console 的 Metrics Explorer 中查看”的链接。选择此链接将在 Google Cloud Console 中打开 Metrics Explorer，并从其中的 Grafana 面板运行查询。此链接会先将用户导航到 Google Account Chooser。成功选择账户后，用户将被重定向到 Metrics Explorer。提供的链接对任何账户都有效，但仅当您的账户有权访问查询中指定的 GCP 项目时，才会显示查询。
# 连接到 InfluxDB 数据来源
Grafana 为 InfluxDB 附带提供了一个功能丰富的数据来源插件。该插件包括自定义查询编辑器，支持注释和查询模板。
## 添加数据来源
1. 选择顶部标题中的 Grafana 图标，打开侧边菜单。
1. 在侧边菜单的**控制面板**链接下，您应该可以找到名为**数据来源**的链接。
1. 选择顶部标题中的 **\$1 添加数据来源**按钮。
1. 从**类型**下拉列表中选择 **InfluxDB**。
1. 从**查询语言**列表中选择 **InfluxQL** 或 **Flux**。
**注意**
如果您在侧边菜单中看不到**数据来源**链接，则表示您当前的用户没有 `Admin` 角色。
# 连接到 Jaeger 数据来源
Jaeger 数据源提供开源 end-to-end分布式跟踪。
## 添加数据来源
要访问 Jaeger 设置，请选择**配置**（齿轮）图标，然后选择**数据来源**，并选择 **Jaeger**。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板、查询和 Explore 中通过其名称查看数据来源。 |
| Default | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| URL | Jaeger 实例的 URL；例如，http://localhost:16686。 |
| Access | 服务器（默认）= 必须可从 Grafana 后端/服务器访问 URL。 |
| Basic Auth | 启用对 Jaeger 数据来源的基本身份验证。 |
| User | 用于基本身份验证的用户名。 |
| Password | 用于基本身份验证的密码。 |
## 查询跟踪
您可以通过 Explore 查询和显示来自 Jaeger 的跟踪。有关更多信息，请参阅 [Explore](explore.md)。
Jaeger 查询编辑器允许您直接按跟踪 ID 进行查询，也可以从跟踪选择器中选择跟踪。要按跟踪 ID 进行查询，请将该 ID 插入到文本输入中。
使用轨迹选择器从在 Explore 中选择的时间范围内记录的所有跟踪中选取特定的跟踪。跟踪选择器有三个嵌套级别：1. 选择您感兴趣的服务。1. 特定操作是所选服务的一部分。1. 发生所选操作的特定跟踪，由根操作名称和跟踪持续时间表示。
## 链接到日志的跟踪 ID
通过配置带有内部链接的派生字段，您可以从 Loki 中的日志链接到 Jaeger 跟踪。有关更多信息，请参阅 [派生字段](using-loki-in-AMG.md#loki-derived-fields)。
# 连接到 Loki 数据来源
Loki 数据来源提供对 Loki（Grafana 的日志聚合系统）的访问权限。
## 添加数据来源
1. 打开 Grafana 工作区，确保您已登录。
1. 在**配置**链接下的侧边菜单中，您应该可以找到**数据来源**链接。
1. 选择顶部的**添加数据来源**按钮。
1. 从数据来源列表中选择 **Loki**。
**注意**
如果您在侧边菜单中看不到**数据来源**链接，则表示您当前的用户没有 `Admin` 角色。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板、查询和 Explore 中通过其名称查看数据来源。 |
| Default | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| URL | Loki 实例的 URL；例如，http://localhost:3100。这可以是 Amazon EC2 主机的网址，也可以是 Amazon EKS 集群前面的应用程序负载均衡器或 Loki 实例的任何其他 URL。 |
| Maximum lines | Loki 返回的日志行数上限（默认为 1000）。如果在 Explore 中显示日志时浏览器运行缓慢，则减小此值。 |
### 派生字段
您可以使用*派生字段*配置执行以下操作：
+ 添加从日志消息中解析的字段。
+ 添加使用字段值的链接。
您可以使用此功能直接从日志链接到跟踪后端，或者如果日志行中存在 userId，则链接到用户配置文件页面。这些链接显示在日志详细信息中。有关更多信息，请参阅 [标签和检测到的字段](explore.md#labels-and-detected-fields)。
每个派生字段由以下部分组成：
+ **名称**：在日志详细信息中显示为标签。
+ **正则表达式**：一种正则表达式模式，可在日志消息上运行，并捕获其中部分内容作为新字段的值。只能包含一个捕获组。
+ **URL/查询**：如果是外部链接，则输入完整的链接 URL。如果是内部链接，则此输入将用作目标数据来源的查询。在这两种情况下，您都可以使用 `${__value.raw }` 宏从字段中插值。
+ **内部链接**：选择此选项以确定是内部链接还是外部链接。如果是内部链接，您可以使用数据来源选择器选择目标数据来源。仅支持跟踪数据来源。
您可以使用调试部分来查看字段提取的内容以及 URL 是如何插值的。选择**显示示例日志消息**以显示文本区域，您可以在其中输入日志消息。
带有链接的新字段显示在日志详细信息中。
## 查询 日志
可通过 Explore 以及可视化中的日志面板查询和显示 Loki 的日志数据。选择 Loki 数据来源，然后输入 LogQL 查询以显示日志。有关 LogQL 的更多信息，请参阅 [LogQL](https://grafana.com/docs/loki/latest/logql/)。
### 日志查询
日志查询由两部分组成：**日志流选择器**和**搜索表达式**。出于性能考虑，必须先为日志流选择日志标签。
查询字段旁边的 Logs Explorer（**日志标签**按钮）显示可用日志流的标签列表。另一种编写查询的方法是使用查询字段的自动完成功能。先键入左大括号 `{`，自动完成菜单将建议标签列表。按 **Enter** 键运行查询。
返回结果后，日志面板会显示日志行列表和条形图，其中 x 轴显示时间，y 轴显示频率/计数。
### 日志流选择器
对于查询表达式的标签部分，用大括号 `{}` 括起来，然后使用键值语法选择标签。多个标签表达式用逗号分隔：
`{app="mysql",name="mysql-backup"}`
目前支持以下标签匹配运算符：
+ `=` 完全相等。
+ `!=` 不等于。
+ `=~` 正则表达式匹配。
+ `!~` 正则表达式不匹配。
示例：
+ `{name=~"mysql.+"}`
+ `{name!~"mysql.+"}`
添加标签选择器的另一种方法是在表部分选择标签旁边的**筛选器**，将标签添加到查询表达式。这甚至适用于多个查询，并将标签选择器添加到每个查询。
### 搜索表达式
编写日志流选择器后，您可以编写搜索表达式来进一步筛选结果。搜索表达式可以是文本或正则表达式。
示例查询：
+ `{job="mysql"} |= "error"`
+ `{name="kafka"} |~ "tsdb-ops.*io:2003"`
+ `{instance=~"kafka-[23]",name="kafka"} != "kafka.server:type=ReplicaManager"`
筛选运算符可以链接起来，并按顺序筛选表达式。生成的日志行将满足所有筛选条件。
示例
`{job="mysql"} |= "error" != "timeout"`
目前支持以下筛选类型。
+ `|=` 行包含字符串。
+ `!=` 行不包含字符串。
+ `|~` 行匹配正则表达式。
+ `!~` 行不匹配正则表达式。
**注意**
有关 LogQL（Loki 的查询语言）的更多信息，请参阅 [Loki LogQL](https://grafana.com/docs/loki/latest/logql/)。
## 日志上下文
使用上述搜索表达式时，您现在可以检索筛选结果的相关上下文。通过选择筛选行上的 `Show Context` 链接，可以调查您感兴趣的日志消息之前和之后的日志消息。
## 模板化
您可以在指标查询中使用变量来代替服务器、应用程序和传感器名称等硬编码。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。您可以使用这些下拉框来更改控制面板中显示的数据。
有关模板化和模板变量的更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
## Annotations
您可以使用任何非指标 Loki 查询作为注释来源。日志内容将用作注释文本，日志流标签将用作标签，因此无需额外的映射。
# 连接到 Microsoft SQL Server 数据来源
使用 Microsoft SQL Server（MSSQL）数据来源查询和可视化来自任何 Microsoft SQL Server 2005 或更高版本（包括 Microsoft Azure SQL 数据库）的数据。
**重要**
Grafana 版本 8.0 更改了 Microsoft SQL Server、Postgres 和 MySQL 数据帧的底层数据结构。因此，时间序列查询结果将以宽格式返回。有关更多信息，请参阅 Grafana 数据帧文档中的[宽格式](https://grafana.com/developers/plugin-tools/introduction/data-frames#wide-format)。
要使可视化效果和以前一样，您可能需要进行一些手动迁移。Github 上记录了一个解决方案，网址为 [Postgres/MySQL/MSSQL：v8.0 中与时间序列查询和数据列排序相关的重大更改](https://github.com/grafana/grafana/issues/35534)。
## 添加数据来源
1. 选择顶部标题中的 Grafana 图标，打开侧边菜单。
1. 在**配置**链接下的侧边菜单中，您应该可以找到**数据来源**链接。
1. 选择顶部标题中的 **\$1 添加数据来源**按钮。
1. 从**类型**下拉列表中选择 **Microsoft SQL Server**。
### 数据来源选项
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板和查询中通过其名称查看数据来源。 |
| Default | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| Host | 您的 MSSQL 实例的 IP address/hostname 和可选端口。如果省略端口，则将使用默认的 1433。 |
| Database | MSSQL 数据库的名称。 |
| User | 数据库用户的登录名/用户名。 |
| Password | 数据库用户密码。 |
| Encrypt | 此选项决定是否或在多大程度上与服务器协商安全 SSL TCP/IP 连接，默认false（Grafana v5.4\$1）。 |
| Max open | 数据库的最大打开连接数，默认为 unlimited（Grafana v5.4\$1）。 |
| Max idle | 空闲连接池中的最大连接数，默认为 2（Grafana v5.4\$1）。 |
| Max lifetime | 连接可重复使用的最长时间（秒），默认为 14400/4 小时。 |
### 最小时间间隔
`$_interval` `$_interval_ms` 变量的下限。建议设置以写入频率，例如，如果您的数据每分钟写入一次，则为 `1m`。此选项也可以 overridden/configured 位于仪表板面板的数据源选项下。此值的格式**必须**为数字，后跟有效的时间标识符；例如，`1m`（1 分钟）或 `30s`（30 秒）。支持以下时间标识符。
| 标识符 | 说明 |
| --- | --- |
| y | Year |
| M | Month |
| w | 周 |
| d | 天 |
| h | 小时 |
| m | 分钟 |
| s | 秒 |
| ms | 毫秒 |
### 数据库用户权限
**重要**
添加数据来源时指定的数据库用户只能获得对要查询的指定数据库和表的 SELECT 权限。Grafana 不会验证查询是否安全。查询可以包含任何 SQL 语句。例如，可以运行 `DELETE FROM user;` 和 `DROP TABLE user;` 之类的语句。为了防止这种情况，强烈建议您创建具有受限权限的特定 MSSQL 用户。
以下示例代码显示了如何创建具有受限权限的特定 MSSQL 用户。
```
CREATE USER grafanareader WITH PASSWORD 'password'
GRANT SELECT ON dbo.YourTable3 TO grafanareader
```
确保用户没有从公有角色获得任何不需要的权限。
### 已知问题
如果您使用的是旧版本的 Microsoft SQL Server，比如 2008 和 2008R2，则可能需要禁用加密才能连接。如果可能，建议您使用最新的服务包，以获得最佳兼容性。
## 查询编辑器
在图形、Singlestat 或表面板编辑模式的“指标”选项卡中，您可以找到 MSSQL 查询编辑器。要进入编辑模式，请选择面板标题，然后选择“编辑”。您可以使用编辑器定义 SQL 查询以选择要可视化的数据。
1. 选择*格式化为* `Time series`（用于图形或 Singlestat 面板等）或 `Table`（用于表面板等）。
1. 这是您编写 SQL 查询的实际编辑器。
1. 在查询编辑器下方显示 MSSQL 的帮助部分。
1. 显示运行的 SQL 查询。在成功运行查询后最先可用。
1. 添加一个额外的查询，其中显示额外的查询编辑器。
## 宏
为了简化语法并允许动态部分（如日期范围筛选器），查询可包含宏。
| 宏示例 | 说明 |
| --- | --- |
| \$1\$1\$1time(dateColumn) | 将替换为表达式，以将列重命名为 time。例如，dateColumn as time。 |
| \$1\$1\$1timeEpoch(dateColumn) | 将替换为表达式，将 DATETIME 列类型转换为 Unix 时间戳，并将其重命名为 time。例如，DATEDIFF(second, "1970-01-01", dateColumn) AS time。 |
| \$1\$1\$1timeFilter(dateColumn) | 将替换为使用指定列名的时间范围筛选条件。例如，dateColumn BETWEEN "2017-04-21T05:01:17Z" AND "2017-04-21T05:06:17Z"。 |
| \$1\$1\$1timeFrom() | 将替换为当前活动时间选择的开始时间。例如，"2017-04-21T05:01:17Z"。 |
| \$1\$1\$1timeTo() | 将替换为当前活动时间选择的结束时间。例如，"2017-04-21T05:06:17Z"。 |
| \$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,'5m'[, fillvalue]) | 将替换为 GROUP BY 子句中可用的表达式。如果 fillValue 为 NULL 或浮点值，则会自动用该值填充时间范围内的空序列。例如，CAST(ROUND(DATEDIFF(second, "1970-01-01", time\$1column)/300.0, 0) as bigint)\$1300。 |
| \$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,'5m', 0) | 与前面相同，但带有填充参数，序列中缺失的点将由 Grafana 添加，0 将用作值。 |
| \$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,'5m', NULL) | 与上面相同，但 NULL 将用作缺失点的值。 |
| \$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,'5m', previous) | 与上面相同，但如果未看到任何值，则该序列中的前一个值将用作填充值，但使用 NULL（仅适用于 Grafana 5.3\$1）。 |
在面板编辑模式下，查询编辑器有一个**生成式 SQL** 链接，并在查询运行后显示。选择之后，将会展开并显示运行的原始插值 SQL 字符串。
## 表查询
如果查询选项设置为**格式化为****表**，则基本上可以执行任何类型的 SQL 查询。表面板将自动显示查询返回的任何列和行的结果。
以下示例代码显示了一个数据库表。
```
CREATE TABLE [event] (
time_sec bigint,
description nvarchar(100),
tags nvarchar(100),
)
```
```
CREATE TABLE [mssql_types] (
c_bit bit, c_tinyint tinyint, c_smallint smallint, c_int int, c_bigint bigint, c_money money, c_smallmoney smallmoney, c_numeric numeric(10,5),
c_real real, c_decimal decimal(10,2), c_float float,
c_char char(10), c_varchar varchar(10), c_text text,
c_nchar nchar(12), c_nvarchar nvarchar(12), c_ntext ntext,
c_datetime datetime, c_datetime2 datetime2, c_smalldatetime smalldatetime, c_date date, c_time time, c_datetimeoffset datetimeoffset
)
INSERT INTO [mssql_types]
SELECT
1, 5, 20020, 980300, 1420070400, '$20000.15', '£2.15', 12345.12,
1.11, 2.22, 3.33,
'char10', 'varchar10', 'text',
N'☺nchar12☺', N'☺nvarchar12☺', N'☺text☺',
GETDATE(), CAST(GETDATE() AS DATETIME2), CAST(GETDATE() AS SMALLDATETIME), CAST(GETDATE() AS DATE), CAST(GETDATE() AS TIME), SWITCHOFFSET(CAST(GETDATE() AS DATETIMEOFFSET), '-07:00')
```
以下示例代码显示了一个查询。
```
SELECT * FROM [mssql_types]
```
您可以使用常规 `AS` SQL 列选择语法来控制表面板列的名称，如以下示例代码所示。
```
SELECT
c_bit as [column1], c_tinyint as [column2]
FROM
[mssql_types]
```
生成的表面板：
## 时间序列查询
如果将**格式化为**设置为**时间序列**，例如在图形面板中使用，查询必须有一个名为 `time` 的列，该列返回 SQL 日期时间或任何表示 Unix 纪元（秒）的数字数据类型。您可以返回一个名为 `metric` 的列，该列用作值列的指标名称。除 `time` 和 `metric` 之外的任何列都被视为值列。如果省略 `metric` 列，则值列的名称为指标名称。您可以选择多个值列，每个值列都将使用其名称作为指标。如果返回多个值列和一个名为的 `metric` 列，则此列将用作序列名称的前缀。
时间序列查询的结果集必须按时间排序。
以下示例代码显示了一个数据库表。
```
CREATE TABLE [event] (
time_sec bigint,
description nvarchar(100),
tags nvarchar(100),
)
```
```
CREATE TABLE metric_values (
time datetime,
measurement nvarchar(100),
valueOne int,
valueTwo int,
)
INSERT metric_values (time, measurement, valueOne, valueTwo) VALUES('2018-03-15 12:30:00', 'Metric A', 62, 6)
INSERT metric_values (time, measurement, valueOne, valueTwo) VALUES('2018-03-15 12:30:00', 'Metric B', 49, 11)
...
INSERT metric_values (time, measurement, valueOne, valueTwo) VALUES('2018-03-15 13:55:00', 'Metric A', 14, 25)
INSERT metric_values (time, measurement, valueOne, valueTwo) VALUES('2018-03-15 13:55:00', 'Metric B', 48, 10)
```
以下示例代码显示了一个 `value` 列和一个 `metric` 列。
```
SELECT
time,
valueOne,
measurement as metric
FROM
metric_values
WHERE
$__timeFilter(time)
ORDER BY 1
```
在图形面板中使用上述查询时，将生成两个名为 `Metric A` 和 `Metric B` 的序列，其值 `valueOne` 和 `valueTwo` 绘制在 `time` 上。
以下示例代码显示了多个 `value` 列。
```
SELECT
time,
valueOne,
valueTwo
FROM
metric_values
WHERE
$__timeFilter(time)
ORDER BY 1
```
在图形面板中使用上述查询时，将生成两个名为 `Metric A` 和 `Metric B` 的序列，其值 `valueOne` 和 `valueTwo` 绘制在 `time` 上。
以下示例代码演示了如何使用 \$1\$1\$1TimeGroup 宏。
```
SELECT
$__timeGroup(time, '3m') as time,
measurement as metric,
avg(valueOne)
FROM
metric_values
WHERE
$__timeFilter(time)
GROUP BY
$__timeGroup(time, '3m'),
measurement
ORDER BY 1
```
在图形面板中使用上述查询时，将生成两个名为 `Metric A` 和 `Metric B` 的序列，其值 `valueOne` 和 `valueTwo` 绘制在 `time` 上。在三分钟的窗口中，任何两个序列缺少一个值，都会在这两条线之间呈现一条线。您会注意到，右侧的图形永远不会下降到零。
以下示例代码演示了如何使用 \$1\$1\$1TimeGroup 宏并将填充参数设置为零。
```
SELECT
$__timeGroup(time, '3m', 0) as time,
measurement as metric,
sum(valueTwo)
FROM
metric_values
WHERE
$__timeFilter(time)
GROUP BY
$__timeGroup(time, '3m'),
measurement
ORDER BY 1
```
在图形面板中使用此查询时，结果是两个名为 `Metric A` 和 `Metric B` 的序列，其中 `valueTwo` 的总和绘制在 `time` 上。在三分钟窗口内缺少值的任何序列都将具有零值，可在右侧的图形中看到此值。
## 模板化
您可以在指标查询中使用变量来代替服务器、应用程序和传感器名称等硬编码。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。您可以使用这些下拉框来更改控制面板中显示的数据。
有关模板化和模板变量的更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
### 查询变量
如果添加 `Query` 类型的模板变量，则可以编写一个 MSSQL 查询，该查询可以返回测量名称、键名或键值等显示为下拉选择框的内容。
例如，如果在模板变量 *Query* 设置中指定了这样的查询，则会有一个变量，其中包含表中 `hostname` 列的所有值的。
```
SELECT hostname FROM host
```
查询可以返回多列，Grafana 会自动根据这些列创建一个列表。例如，以下查询将返回一个列表，其中包含来自 `hostname` 和 `hostname2` 的值。
```
SELECT [host].[hostname], [other_host].[hostname2] FROM host JOIN other_host ON [host].[city] = [other_host].[city]
```
另一种选择是可以创建 key/value 变量的查询。该查询应返回名为 `__text` 和 `__value` 的两列。`__text` 列值应该是唯一的（如果它不是唯一的，则使用第一个值）。下拉列表中的选项包含文本和值，允许将友好名称作为文本，将 id 作为值。以 `hostname` 作为文本，以 `id` 作为值的示例查询：
```
SELECT hostname __text, id __value FROM host
```
您还可以创建嵌套变量。例如，您还有一个名为 `region` 的变量。然后，您可以让主机变量仅显示来自当前所选区域的主机，并使用以下查询（如果 `region` 是多值变量，则使用 `IN` 比较运算符而不是 `=` 与多个值匹配）。
```
SELECT hostname FROM host WHERE region IN ($region)
```
### 在查询中使用变量
**注意**
仅当模板变量是 `multi-value` 时，才会引用模板变量值。
如果该变量是多值变量，则使用 `IN` 比较运算符而不是 `=` 与多个值匹配。
共有两种语法：
`$` 名为 `hostname` 的模板变量的示例：
```
SELECT
atimestamp time,
aint value
FROM table
WHERE $__timeFilter(atimestamp) and hostname in($hostname)
ORDER BY atimestamp
```
`[[varname]]` 名为 `hostname` 的模板变量的示例：
```
SELECT
atimestamp as time,
aint as value
FROM table
WHERE $__timeFilter(atimestamp) and hostname in([[hostname]])
ORDER BY atimestamp
```
#### 关闭多值变量的引用
Grafana 会自动为多值变量创建带引号、以逗号分隔的字符串。例如，如果选择 `server01` 和 `server02`，则其格式为：`'server01', 'server02'`。要关闭引用，请对变量使用 csv 格式选项。
`${servers:csv}`
有关变量格式选项的更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
## Annotations
您可以使用注释在图形上叠加丰富的事件信息。您可以通过控制面板菜单/注释视图添加注释查询。有关更多信息，请参阅 [Annotations](dashboard-annotations.md)。
**列：**
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| time | date/time 字段的名称。可以是具有原生 SQL date/time 数据类型或纪元值的列。 |
| timeend | 结束 date/time 字段的可选名称。可以是具有原生 SQL date/time 数据类型或纪元值的列。 |
| text | 事件描述字段。 |
| tags | 用于事件标签的可选字段名称，显示为以逗号分隔的字符串。 |
以下示例代码显示了数据库表。
```
CREATE TABLE [events] (
time_sec bigint,
description nvarchar(100),
tags nvarchar(100),
)
```
我们还使用 [时间序列查询](#mssql-time-series-queries) 中定义的数据库表。
以下示例代码演示了一个查询，该查询使用具有纪元值的 time 列。
```
SELECT
time_sec as time,
description as [text],
tags
FROM
[events]
WHERE
$__unixEpochFilter(time_sec)
ORDER BY 1
```
以下示例代码演示了一个区域查询，该查询使用具有纪元值的 time 和 timeend 列。
```
SELECT
time_sec as time,
time_end_sec as timeend,
description as [text],
tags
FROM
[events]
WHERE
$__unixEpochFilter(time_sec)
ORDER BY 1
```
以下示例代码显示了使用原生 SQL date/time 数据类型的时间列的查询。
```
SELECT
time,
measurement as text,
convert(varchar, valueOne) + ',' + convert(varchar, valueTwo) as tags
FROM
metric_values
WHERE
$__timeFilter(time_column)
ORDER BY 1
```
## 存储过程支持
存储过程已经过验证，可以正常工作。但在某些边缘情况下，可能无法按您的预期工作。表、时间序列和注释查询应支持存储过程，前提是您使用与前面各节所述相同的列命名，并以相同的格式返回数据。
宏函数在存储过程中不起作用。
### 示例
对于以下示例，数据库表是在时间序列查询中定义的。假设您要在图形面板中可视化四个序列，例如 `valueOne`、`valueTwo` 和 `measurement` 列的任意组合。右侧的图形面板直观地展示了我们想要实现的目标。要解决此问题，您必须使用两个查询：
以下示例代码显示了第一个查询。
```
SELECT
$__timeGroup(time, '5m') as time,
measurement + ' - value one' as metric,
avg(valueOne) as valueOne
FROM
metric_values
WHERE
$__timeFilter(time)
GROUP BY
$__timeGroup(time, '5m'),
measurement
ORDER BY 1
```
以下示例代码显示了第二个查询。
```
SELECT
$__timeGroup(time, '5m') as time,
measurement + ' - value two' as metric,
avg(valueTwo) as valueTwo
FROM
metric_values
GROUP BY
$__timeGroup(time, '5m'),
measurement
ORDER BY 1
```
#### 使用纪元格式时间的存储过程
您可以定义一个存储过程，该过程将返回在图形面板中呈现四个序列所需的所有数据，如上所示。在此情况下，存储过程接受两个参数 `@from` 和 `@to`，数据类型为 `int`，这应该是纪元格式的时间范围（from-to），用于筛选从存储过程返回的数据。
这模仿了 select 和 group by 表达式中的 `$__timeGroup(time, '5m')`，这就是为什么需要大量冗长的表达式。如果需要，可将其提取到 MSSQL 函数中。
```
CREATE PROCEDURE sp_test_epoch(
@from int,
@to int
) AS
BEGIN
SELECT
cast(cast(DATEDIFF(second, {d '1970-01-01'}, DATEADD(second, DATEDIFF(second,GETDATE(),GETUTCDATE()), time))/600 as int)*600 as int) as time,
measurement + ' - value one' as metric,
avg(valueOne) as value
FROM
metric_values
WHERE
time >= DATEADD(s, @from, '1970-01-01') AND time <= DATEADD(s, @to, '1970-01-01')
GROUP BY
cast(cast(DATEDIFF(second, {d '1970-01-01'}, DATEADD(second, DATEDIFF(second,GETDATE(),GETUTCDATE()), time))/600 as int)*600 as int),
measurement
UNION ALL
SELECT
cast(cast(DATEDIFF(second, {d '1970-01-01'}, DATEADD(second, DATEDIFF(second,GETDATE(),GETUTCDATE()), time))/600 as int)*600 as int) as time,
measurement + ' - value two' as metric,
avg(valueTwo) as value
FROM
metric_values
WHERE
time >= DATEADD(s, @from, '1970-01-01') AND time <= DATEADD(s, @to, '1970-01-01')
GROUP BY
cast(cast(DATEDIFF(second, {d '1970-01-01'}, DATEADD(second, DATEDIFF(second,GETDATE(),GETUTCDATE()), time))/600 as int)*600 as int),
measurement
ORDER BY 1
END
```
然后，您可以对图形面板使用以下查询。
```
DECLARE
@from int = $__unixEpochFrom(),
@to int = $__unixEpochTo()
EXEC dbo.sp_test_epoch @from, @to
```
#### 使用日期时间格式的时间存储过程
您可以定义一个存储过程，该过程将返回在图形面板中呈现四个序列所需的所有数据，如上所示。在此情况下，存储过程接受两个参数 `@from` 和 `@to`，数据类型为 `datetime`，这应该是时间范围（from-to），用于筛选从存储过程返回的数据。
这模仿了 select 和 group by 表达式中的 `$__timeGroup(time, '5m')`，这就是为什么需要大量冗长的表达式。如果需要，可将其提取到 MSSQL 函数中。
```
CREATE PROCEDURE sp_test_datetime(
@from datetime,
@to datetime
) AS
BEGIN
SELECT
cast(cast(DATEDIFF(second, {d '1970-01-01'}, time)/600 as int)*600 as int) as time,
measurement + ' - value one' as metric,
avg(valueOne) as value
FROM
metric_values
WHERE
time >= @from AND time <= @to
GROUP BY
cast(cast(DATEDIFF(second, {d '1970-01-01'}, time)/600 as int)*600 as int),
measurement
UNION ALL
SELECT
cast(cast(DATEDIFF(second, {d '1970-01-01'}, time)/600 as int)*600 as int) as time,
measurement + ' - value two' as metric,
avg(valueTwo) as value
FROM
metric_values
WHERE
time >= @from AND time <= @to
GROUP BY
cast(cast(DATEDIFF(second, {d '1970-01-01'}, time)/600 as int)*600 as int),
measurement
ORDER BY 1
END
```
然后，您可以对图形面板使用以下查询。
```
DECLARE
@from datetime = $__timeFrom(),
@to datetime = $__timeTo()
EXEC dbo.sp_test_datetime @from, @to
```
## 警报
时间序列查询应在警报条件下工作。警报规则条件尚不支持表格式查询。
# 连接到 MySQL 数据来源
添加 MySQL 数据来源，以便从 MySQL 兼容的数据库中查询数据并将其可视化。
**重要**
Grafana 版本 8.0 更改了 MySQL、Postgres 和 Microsoft SQL Server 数据来源数据帧的底层数据结构。因此，时间序列查询结果将以宽格式返回。有关更多信息，请参阅 Grafana 数据帧文档中的[宽格式](https://grafana.com/developers/plugin-tools/introduction/data-frames#wide-format)。
要使可视化效果和以前一样，您可能需要进行一些手动迁移。Github 上记录了一个解决方案，网址为 [Postgres/MySQL/MSSQL：v8.0 中与时间序列查询和数据列排序相关的重大更改](https://github.com/grafana/grafana/issues/35534)。
## 添加数据来源
1. 选择顶部标题中的 Grafana 图标，打开侧边菜单。
1. 在侧边菜单的**控制面板**链接下，您应该可以找到名为**数据来源**的链接。
1. 选择顶部标题中的 **\$1 添加数据来源**按钮。
1. 从**类型**下拉列表中选择 **MySQL**。
### 数据来源选项
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板和查询中通过其名称查看数据来源。 |
| Default | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| Host | 您的 MySQL 实例的 IP address/hostname 和可选端口。 |
| Database | MySQL 数据库的名称。 |
| User | 数据库用户的登录名/用户名。 |
| Password | 数据库用户密码。 |
| Max open | 数据库的最大打开连接数，默认为 unlimited（Grafana v5.4\$1）。 |
| Max idle | 空闲连接池中的最大连接数，默认为 2（Grafana v5.4\$1）。 |
| Max lifetime | 连接可重复使用的最长时间（秒），默认为 14400/4 小时。此值应始终低于 MySQL（Grafana v5.4\$1）中配置的 [wait\$1timeout](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-system-variables.html#sysvar_wait_timeout)。 |
### 最小时间间隔
`$_interval` `$_interval_ms` 变量的下限。建议设置以写入频率，例如，如果您的数据每分钟写入一次，则为 `1m`。此选项也可以在 overridden/configured 仪表板面板的数据源选项下方。此值的格式**必须**为数字，后跟有效的时间标识符；例如，`1m`（1 分钟）或 `30s`（30 秒）。支持以下时间标识符。
| 标识符 | 说明 |
| --- | --- |
| y | Year |
| M | Month |
| w | 周 |
| d | 天 |
| h | 小时 |
| m | 分钟 |
| s | 秒 |
| ms | 毫秒 |
### 数据库用户权限
**重要**
添加数据来源时指定的数据库用户只能获得对要查询的指定数据库和表的 SELECT 权限。Grafana 不会验证查询是否安全。查询可以包含任何 SQL 语句。例如，可以运行 `USE otherdb;` 和 `DROP TABLE user;` 之类的语句。为了防止这种情况，强烈建议您创建具有受限权限的特定 MySQL 用户。
以下代码示例显示了如何创建具有受限权限的特定 MySQL 用户。
```
CREATE USER 'grafanaReader' IDENTIFIED BY 'password';
GRANT SELECT ON mydatabase.mytable TO 'grafanaReader';
```
要授予对更多数据库和表的访问权限，可以根据需要使用通配符（`*`）代替数据库或表。
## 查询编辑器
在面板的编辑模式下，您可以在“指标”选项卡中找到 MySQL 查询编辑器。要进入编辑模式，请选择面板标题，然后选择**编辑**。
在面板编辑模式下，查询编辑器有一个**生成式 SQL** 链接，并在查询运行后显示。选择之后，将会展开并显示运行的原始插值 SQL 字符串。
### 选择表、时间列和指标列（FROM）
当您首次进入编辑模式或添加新查询时，Grafana 将尝试在查询生成器中预填充第一个包含时间戳列和数字列的表。
在 FROM 字段中，Grafana 建议使用配置数据库中的表。要在数据库用户有权访问的其他数据库中选择表或视图，您可以手动输入完全限定名称（database.table），例如 `otherDb.metrics`。
“时间”列字段引用保存时间值的列的名称。为指标列字段选择值是可选项。如果选择一个值，则“指标”列字段将用作序列名称。
指标列建议仅包含文本数据类型（text、tinytext、mediumtext、longtext、varchar、char）的列。如果要将具有不同数据类型的列作为指标列，则可以通过强制转换 `CAST(numericColumn as CHAR)` 输入列名称。您也可以在指标列字段中输入任意 SQL 表达式，这些表达式的计算结果为文本数据类型，例如 `CONCAT(column1, " ", CAST(numericColumn as CHAR))`。
### 列和聚合函数（SELECT）
在 `SELECT` 行中，您可以指定要使用的列和函数。在列字段中，您可以编写任意表达式来代替列名称，例如 `column1 * column2 / column3`。
如果使用聚合函数，则必须对结果集分组。如果添加聚合函数，编辑器将自动添加 `GROUP BY time`。
选择加号按钮并从菜单中选择 `Column`，即可添加更多值列。多个值列将在图形面板中绘制为单独的序列。
### 筛选数据（WHERE）
要添加筛选条件，请选择 `WHERE` 条件右侧的加号图标。您可以选择筛选条件，然后选择 `Remove` 来移除筛选条件。当前所选时间范围的筛选条件会自动添加到新查询中。
### 分组依据
要按时间或任何其他列分组，请选择 GROUP BY 行末尾的加号图标。建议下拉列表将仅显示当前所选表的文本列，但可以手动输入任何列。您可以在项目上进行选择，然后选择 `Remove` 来移除组。
如果添加任何分组，则所有选定的列都必须应用聚合函数。添加分组时，查询生成器会自动向所有没有聚合函数的列添加聚合函数。
#### 填充缺失值
按时间分组时，Grafana 可以填充缺失值。time 函数接受两个参数。第一个参数是要作为分组依据的时间窗口，第二个参数是您希望 Grafana 填充缺失项目的值。
### 文本编辑器模式（原始）
选择汉堡包图标并选择**切换编辑器模式**或在查询下方选择**编辑 SQL**，即可切换到原始查询编辑器模式。
**注意**
如果使用原始查询编辑器，请确保您的查询至少具有 `ORDER BY time` 和返回时间范围的筛选条件。
## 宏
为了简化语法并允许动态部分（如日期范围筛选器），查询可包含宏。
| 宏示例 | 说明 |
| --- | --- |
| \$1\$1\$1time(dateColumn) | 将替换为一个表达式，以转换为 UNIX 时间戳，并将列重命名为 time\$1sec；例如，UNIX\$1TIMESTAMP(dateColumn) as time\$1sec。 |
| \$1\$1\$1timeEpoch(dateColumn) | 将替换为一个表达式，以转换为 UNIX 时间戳，并将列重命名为 time\$1sec；例如，UNIX\$1TIMESTAMP(dateColumn) as time\$1sec。 |
| \$1\$1\$1timeFilter(dateColumn) | 将替换为使用指定列名的时间范围筛选条件。例如，dateColumn BETWEEN FROM\$1UNIXTIME(1494410783) AND FROM\$1UNIXTIME(1494410983)。 |
| \$1\$1\$1timeFrom() | 将替换为当前活动时间选择的开始时间。例如，FROM\$1UNIXTIME(1494410783)。 |
| \$1\$1\$1timeTo() | 将替换为当前活动时间选择的结束时间。例如，FROM\$1UNIXTIME(1494410983)。 |
| \$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,'5m') | 将替换为 GROUP BY 子句中可用的表达式。例如，cast(cast(UNIX\$1TIMESTAMP(dateColumn)/(300) as signed)300 as signed),\$1 |
| \$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,'5m', 0) | 与前一行相同，但带有填充参数，序列中缺失的点将由 Grafana 添加，0 将用作值。 |
| \$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,'5m', NULL) | 与上面相同，但 NULL 将用作缺失点的值。 |
| \$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,'5m', previous) | 与上面相同，但如果未看到任何值，则该序列中的前一个值将用作填充值，但使用 NULL（仅适用于 Grafana 5.3\$1）。 |
| \$1\$1\$1timeGroupAlias(dateColumn,'5m') | 将替换为与 \$1\$1\$1timeGroup 相同的内容，但增加了列别名（仅在 Grafana 5.3\$1 中可用）。 |
| \$1\$1\$1unixEpochFilter(dateColumn) | 将使用指定列名替换为时间范围筛选条件，其中时间表示为 Unix 时间戳 例如 dateColumn > 1494410783 AND dateColumn < 1494497183。 |
| \$1\$1\$1unixEpochFrom() | 将替换为当前活动时间选择的开始时间，作为 Unix 时间戳。例如 1494410783。 |
| \$1\$1\$1unixEpochTo() | 将替换为当前活动时间选择的结束时间，作为 Unix 时间戳。例如 1494497183。 |
| \$1\$1\$1unixEpochNanoFilter(dateColumn) | 将使用指定列名替换为时间范围筛选条件，其中时间表示为纳秒时间戳。例如 dateColumn > 1494410783152415214 AND dateColumn < 1494497183142514872。 |
| \$1\$1\$1unixEpochNanoFrom() | 将替换为当前活动时间选择的开始时间，作为纳秒时间戳。例如 1494410783152415214。 |
| \$1\$1\$1unixEpochNanoTo() | 将替换为当前活动时间选择的结束时间，作为纳秒时间戳。例如 1494497183142514872。 |
| \$1\$1\$1unixEpochGroup(dateColumn,"5m", [fillmode]) | 与 \$1\$1\$1timeGroup 相同，但时间存储为 Unix 时间戳（仅在 Grafana 5.3\$1 中可用）。 |
| \$1\$1\$1unixEpochGroupAlias(dateColumn,"5m", [fillmode])` | 与上面相同，但也增加了列别名（仅在 Grafana 5.3\$1 中可用）。 |
在面板编辑模式下，查询编辑器有一个**生成式 SQL** 链接，并在查询运行后显示。选择之后，将会展开并显示运行的原始插值 SQL 字符串。
## 表查询
如果**格式化为**查询选项设置为**表**，则基本上可以执行任何类型的 SQL 查询。表面板将自动显示查询返回的任何列和行的结果。
以下代码显示了一个示例查询。
```
SELECT
title as 'Title',
user.login as 'Created By' ,
dashboard.created as 'Created On'
FROM dashboard
INNER JOIN user on user.id = dashboard.created_by
WHERE $__timeFilter(dashboard.created)
```
您可以使用常规 `as` SQL 列选择语法来控制表面板列的名称。
## 时间序列查询
如果将**格式化为**设置为**时间序列**，例如在图形面板中使用，查询必须有一个名为 `time` 的列，该列返回 SQL 日期时间或任何表示 Unix 纪元的数字数据类型。除 `time` 和 `metric` 之外的任何列都被视为值列。您可以返回一个名为 `metric` 的列，该列用作值列的指标名称。如果返回多个值列和一个名为的 `metric` 列，则此列将用作序列名称的前缀（仅在 Grafana 5.3\$1 中可用）。
时间序列查询的结果集必须按时间排序。
以下代码示例显示了多个 `metric` 列。
```
SELECT
$__timeGroup(time_date_time,'5m'),
min(value_double),
'min' as metric
FROM test_data
WHERE $__timeFilter(time_date_time)
GROUP BY time
ORDER BY time
```
以下代码示例显示了如何使用 \$1\$1\$1timeGroup 宏中的填充参数将空值转换为零。
```
SELECT
$__timeGroup(createdAt,'5m',0),
sum(value_double) as value,
measurement
FROM test_data
WHERE
$__timeFilter(createdAt)
GROUP BY time, measurement
ORDER BY time
```
以下代码示例显示了多个列。
```
SELECT
$__timeGroup(time_date_time,'5m'),
min(value_double) as min_value,
max(value_double) as max_value
FROM test_data
WHERE $__timeFilter(time_date_time)
GROUP BY time
ORDER BY time
```
不支持基于时间范围和面板宽度按时间进行动态分组。
## 模板化
您可以在指标查询中使用变量来代替服务器、应用程序和传感器名称等硬编码。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。您可以使用这些下拉框来更改控制面板中显示的数据。
有关模板化和模板变量的更多信息，请参阅 [模板](templates-and-variables.md#templates)。
### 查询变量
如果添加 `Query` 类型的模板变量，则可以编写一个 MySQL 查询，该查询可以返回测量名称、键名或键值等显示为下拉选择框的内容。
例如，如果在模板变量 *Query* 设置中指定了这样的查询，则会有一个变量，其中包含表中 `hostname` 列的所有值的。
```
SELECT hostname FROM my_host
```
查询可以返回多列，Grafana 会自动根据这些列创建一个列表。例如，以下查询将返回一个列表，其中包含来自 `hostname` 和 `hostname2` 的值。
```
SELECT my_host.hostname, my_other_host.hostname2 FROM my_host JOIN my_other_host ON my_host.city = my_other_host.city
```
要在查询中使用依赖于时间范围的宏（如 `$__timeFilter(column)`），必须将模板变量的刷新模式设置为*时间范围更改时*。
```
SELECT event_name FROM event_log WHERE $__timeFilter(time_column)
```
另一种选择是可以创建 key/value 变量的查询。该查询应返回名为 `__text` 和 `__value` 的两列。`__text` 列值应该是唯一的（如果不是唯一的，则使用第一个值）。下拉列表中的选项将具有文本和值，因此您可以将友好名称作为文本，将 ID 作为值。
以下代码示例显示了一个以 `hostname` 作为文本，以 `id` 作为值的查询。
```
SELECT hostname AS __text, id AS __value FROM my_host
```
您还可以创建嵌套变量。例如，您还有一个名为 `region` 的变量。然后，您可以让主机变量仅显示来自当前所选区域的主机，并使用以下查询（如果 `region` 是多值变量，则使用 `IN` 比较运算符而不是 `=` 与多个值匹配）。
```
SELECT hostname FROM my_host WHERE region IN($region)
```
#### 使用 `__searchFilter` 筛选查询变量结果
在查询字段中使用 `__searchFilter`，根据用户在下拉选择框中输入的内容筛选查询结果。当用户未输入任何内容时，`__searchFilter` 的默认值为 `%`。
**注意**
请务必用引号将 `__searchFilter` 表达式括起来，因为 Grafana 不会为您执行此操作。
以下示例显示了当用户在下拉选择框中键入时，如何使用 `__searchFilter` 作为查询字段的一部分来启用 `hostname` 搜索。
```
SELECT hostname FROM my_host WHERE hostname LIKE '$__searchFilter'
```
### 在查询中使用变量
从 Grafana 4.3.0 到 4.6.0，模板变量总是自动引用，因此如果是字符串值，请不要在 where 子句中用引号将其括起来。
从 Grafana 4.7.0 开始，只有当模板变量为 `multi-value` 时，才会引用模板变量值。
如果该变量是多值变量，则使用 `IN` 比较运算符而不是 `=` 与多个值匹配。
共有两种语法：
`$` 名为 `hostname` 的模板变量的示例：
```
SELECT
UNIX_TIMESTAMP(atimestamp) as time,
aint as value,
avarchar as metric
FROM my_table
WHERE $__timeFilter(atimestamp) and hostname in($hostname)
ORDER BY atimestamp ASC
```
`[[varname]]` 名为 `hostname` 的模板变量的示例：
```
SELECT
UNIX_TIMESTAMP(atimestamp) as time,
aint as value,
avarchar as metric
FROM my_table
WHERE $__timeFilter(atimestamp) and hostname in([[hostname]])
ORDER BY atimestamp ASC
```
#### 关闭多值变量的引用
Grafana 会自动为多值变量创建带引号、以逗号分隔的字符串。例如，如果选择 `server01` 和 `server02`，则其格式为：`'server01', 'server02'`。要关闭引用，请对变量使用 csv 格式选项。
`${servers:csv}`
有关变量格式选项的更多信息，请参阅 [高级变量格式选项](templates-and-variables.md#advanced-variable-format-options)。
## Annotations
您可以使用注释在图形上叠加丰富的事件信息。您可以通过控制面板菜单/注释视图添加注释查询。有关更多信息，请参阅 。
以下示例代码演示了一个查询，该查询使用具有纪元值的 time 列。
```
SELECT
epoch_time as time,
metric1 as text,
CONCAT(tag1, ',', tag2) as tags
FROM
public.test_data
WHERE
$__unixEpochFilter(epoch_time)
```
以下示例代码演示了一个区域查询，该查询使用具有纪元值的 time 和 timeend 列。
**注意**
仅在 Grafana v6.6\$1 中可用。
```
SELECT
epoch_time as time,
epoch_timeend as timeend,
metric1 as text,
CONCAT(tag1, ',', tag2) as tags
FROM
public.test_data
WHERE
$__unixEpochFilter(epoch_time)
```
以下示例代码显示了使用原生 SQL date/time 数据类型的时间列的查询。
```
SELECT
native_date_time as time,
metric1 as text,
CONCAT(tag1, ',', tag2) as tags
FROM
public.test_data
WHERE
$__timeFilter(native_date_time)
```
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| time | date/time 字段的名称。可以是具有本机 SQL date/time 数据类型或纪元值的列。 |
| timeend | 结束 date/time 字段的可选名称。可以是具有本机 SQL date/time 数据类型或纪元值的列。 |
| text | 事件描述字段。 |
| tags | 用于事件标签的可选字段名称，显示为以逗号分隔的字符串。 |
## 警报
时间序列查询应在警报条件下工作。警报规则条件尚不支持表格式查询。
# Connect 连接到 OpenSearch 数据源
**注意**
在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
借助 Amazon Managed Grafana，您可以添加[OpenSearch](https://opensearch.org/docs/)开源（或传统的 Elasticsearch）作为数据源。您可以执行多种类型的简单或复杂 OpenSearch 查询，以可视化存储在中的日志或指标 OpenSearch。您还可以使用存储在中的日志事件为图表添加注释。 OpenSearch
## OpenSearch 作为数据源添加
**注意**
为了能够添加 OpenSearch 数据源，你需要将你的 Grafana IAM 账户添加到 ALL\$1ACCESS 和 SECURITY\$1MANAGER 角色中。
1. 选择顶部标题中的 Grafana 图标，打开侧边菜单。
1. 在侧边菜单的**控制面板**链接下，您应该可以找到名为**数据来源**的链接。
1. 选择顶部标题中的 **\$1 添加数据来源**按钮。
1. **OpenSearch**从 “**类型**” 下拉列表中选择。
**注意**
如果您在侧边菜单中看不到**数据来源**链接，则表示您当前的用户没有 `Admin` 角色。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板和查询中通过其名称查看数据来源。 |
| Default | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| Url | 您的 OpenSearch 服务器的 HTTP 协议、IP 和端口。 |
| Access | 服务器（默认）= 必须可从 Grafana 后端/服务器访问 URL。浏览器 = 必须可在浏览器中访问 URL。 |
访问模式控制对数据来源请求的处理方式。如果没有其他说明，服务器应该是首选方式。
### 服务器访问模式（默认）
所有请求都是从浏览器向 Grafana 后端或服务器发出的，后端或服务器会将请求转发到数据来源，从而规避了可能的跨源资源共享（CORS）要求。如果选择此访问模式，则必须可以从 Grafana 后端或服务器访问 URL。
### 浏览器（直接）访问
Amazon Managed Grafana 不支持通过浏览器直接访问数据源。 OpenSearch
### 索引设置
在这里，您可以为指定默认值`time field`并指定 OpenSearch 索引的名称。您可以对索引名称或通配符使用时间模式。
### OpenSearch/Elasticsearch
在版本下拉菜单中指定您的版本 OpenSearch 或旧版 Elasticsearch 版本。版本很重要，因为每个版本的查询组成方式不同。目前，Grafana 支持 1.0.x OpenSearch 。支持的 Elasticsearch 版本有 `2.0+`、`5.0+`、`5.6+`、`6.0+` 和 `7.0+`。值 `5.6+` 表示版本 5.6 或更高版本，但低于 6.0。值 `6.0+` 表示版本 6.0 或更高版本，但低于 7.0。最后，`7.0+` 表示版本 7.0 或更高版本，但低于 8.0。
### 最小时间间隔
按时间间隔自动分组的下限。建议设置以写入频率；例如，如果您的数据每分钟写入一次，则为 `1m`。此选项也可以在 overridden/configured 仪表板面板的数据源选项下方。此值的格式**必须**为数字，后跟有效的时间标识符；例如，`1m`（1 分钟）或 `30s`（30 秒）。支持以下时间标识符。
| 标识符 | 说明 |
| --- | --- |
| y | Year |
| M | Month |
| w | 周 |
| d | 天 |
| h | 小时 |
| m | 分钟 |
| s | 秒 |
| ms | 毫秒 |
### 日志
在 [Explore](explore.md) 中可视化日志时，可选择从数据来源设置页面配置 `Message field name` 和 `Level field name` 这两个参数，以确定日志消息和日志级别将使用哪些字段。
例如，如果您使用 Filebeat 的默认设置将日志传送到 OpenSearch，则以下配置应该起作用。
+ **消息字段名称：**message
+ **级别字段名称：**fields.level
### 数据链接
数据链接可根据指定字段创建链接，该链接可在 Explore 的日志视图中访问。
每个数据链接配置由以下部分组成：
+ **字段**：数据链接使用的字段名称。
+ **URL/查询**：如果是外部链接，则输入完整的链接 URL。如果是内部链接，则此输入将用作目标数据来源的查询。在这两种情况下，您都可以使用 `${__value.raw }` 宏从字段中插值。
+ **内部链接**：选择此选项以确定是内部链接还是外部链接。如果是内部链接，您可以使用数据来源选择器选择目标数据来源。仅支持跟踪数据来源。
## 使用 OpenSearch 数据源
### 指标查询编辑器
OpenSearch 查询编辑器允许您选择多个指标并按多个术语或筛选条件进行分组。使用右侧的加号和减号图标 add/remove 查看指标或按子句分组。一些指标和 group by 子句具有选项。选择选项文本展开行，以查看和编辑指标或分组依据选项。
### 序列命名和别名模式
您可以通过 `Alias` 输入字段控制时间序列的名称。
| 模式 | 说明 |
| --- | --- |
| \$1\$1term fieldname\$1\$1 | 替换为术语 Group By 的值。 |
| \$1\$1metric\$1\$1 | 替换为指标名称（例如 Average、Min、Max）。 |
| \$1\$1field\$1\$1 | 替换为指标字段名称。 |
### 管道指标
*一些指标聚合称为管道聚合；例如，*移动平均*线和衍生物。* OpenSearch 管道指标需要另一个指标作为依据。使用指标旁边的眼睛图标可隐藏指标，使其不显示在图表中。这对于查询中仅包含用于管道指标的指标很有用。
### 模板化
您可以在指标查询中使用变量来代替服务器、应用程序和传感器名称等硬编码的内容。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。您可以使用这些下拉框来更改控制面板中显示的数据。
有关模板化和模板变量的更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
#### 查询变量
OpenSearch *数据源支持两种类型的查询，您可以在 “查询变量” 的 “*查询*” 字段中使用。*该查询是使用自定义 JSON 字符串编写的。
| Query | 说明 |
| --- | --- |
| \$1"find": "fields", "type": "keyword"\$1 | 返回索引类型为 keyword 的字段名称列表。 |
| \$1"find": "terms", "field": "@hostname", "size": 1000\$1 | 使用术语聚合返回字段的值列表。查询将使用当前控制面板的时间范围作为查询的时间范围。 |
| \$1"find": "terms", "field": "@hostname", "query": ''\$1 | 使用术语聚合和指定的 Lucene 查询筛选条件返回字段的值列表。查询将使用当前控制面板的时间范围作为查询的时间范围。 |
术语查询的默认大小限制为 500。要设置自定义限制，请在查询中设置大小属性。您可以在查询中使用其他变量。以下代码示例显示了一个名为 `$host` 的变量的查询定义。
```
{"find": "terms", "field": "@hostname", "query": "@source:$source"}
```
在前面的示例中，我们在查询定义中使用了另一个名为 `$source` 的变量。只要通过下拉列表更改 `$source` 变量的当前值，就会启动 `$host` 变量更新。更新后，`$host` 变量仅包含按（在本例中为 `@source` 文档属性）筛选的主机名。
默认情况下，这些查询按术语顺序返回结果（然后可以按字母顺序或数字顺序对任何变量进行排序）。要生成按文档计数排序的术语列表（前 N 个值列表），请添加 `doc_count` 的 `orderBy` 属性。这将自动选择降序排序。可通过设置 `order: "asc"` 将 `asc` 与 doc\$1count（后 N 个值列表）结合使用，但不建议这样做，因为会增加文档计数的误差。要使术语按文档计数顺序排列，请将变量的**排序**下拉列表设置为**禁用**。或者，您也可以使用**按字母顺序**对其重新排序。
```
{"find": "terms", "field": "@hostname", "orderBy": "doc_count"}
```
#### 在查询中使用变量
共有两种语法：
+ `$` 示例：@hostname:\$1hostname
+ `[[varname]]` 示例：@hostname:[[hostname]]
为什么是两种？ 第一种语法更容易读写，但不能在词中间使用变量。启用*多值*或*包含所有值*选项后，Grafana 会将标签从纯文本转换为兼容 Lucene 的条件。
在前面的示例中，我们有一个 lucene 查询，该查询使用名为 `$hostname` 的变量根据 `@hostname` 属性筛选文档。同时使用了*术语*分组依据字段输入框中的变量。这让您可以使用变量快速更改数据的分组方式。
### Annotations
您可以使用注释在图形上叠加丰富的事件信息。您可以通过控制面板菜单或注释视图添加注释查询。Grafana 可以查询 OpenSearch 任何索引中的注解事件。有关更多信息，请参阅 [Annotations](dashboard-annotations.md)。
| 名称 | 说明 |
| --- | --- |
| Query | 您可以将搜索查询留空，也可以指定 Lucene 查询。 |
| Time | 时间字段的名称；必须是日期字段。 |
| Time End | 时间结束字段的可选名称必须是日期字段。如果设置，注释将被标记为介于 time 和 time-end 之间的区域。 |
| Text | 事件描述字段。 |
| Tags | 用于事件标签的可选字段名称（可以是数组或 CSV 字符串）。 |
### 查询 日志
在 “浏览” 中可以查询和显示来自 OpenSearch 的日志数据。要显示您的日志，请选择 OpenSearch 数据源，然后根据需要输入 Lucene 查询。有关更多信息，请参阅 [Explore](explore.md)。
#### 日志查询
返回结果后，日志面板会显示日志行列表和条形图，其中 x 轴显示时间，y 轴显示频率或计数。
#### 筛选日志消息
或者，在查询字段中输入 Lucene 查询以筛选日志消息。例如，如果使用默认的 Filebeat 设置，则可以使用 `fields.level:error` 仅显示错误日志消息。
# 连接到 OpenTSDB 数据来源
Amazon Managed Grafana 提供对 OpenTSDB 的高级支持。
## 添加数据来源
1. 选择顶部标题中的 Grafana 图标，打开侧边菜单。
1. 在侧边菜单的**控制面板**链接下，您应该可以找到名为**数据来源**的链接。
1. 选择顶部标题中的 **\$1 添加数据来源**按钮。
1. 从**类型**下拉列表中选择 **OpenTSDB**。
**注意**
如果您在侧边菜单中看不到**数据来源**链接，则表示您当前的用户没有 `Admin` 角色。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板和查询中通过其名称查看数据来源。 |
| Default | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| Url | OpenTSDB 服务器的 HTTP 协议、ip 和端口（默认端口通常为 4242）。 |
| Access | 服务器（默认）= 必须可从 Grafana 后端/服务器访问 URL。 |
| Version | 版本 = OpenTSDB 版本，<=2.1 或 2.2。 |
| Resolution | OpenTSDB 中的指标可以具有秒级或毫秒级分辨率的数据点。 |
## 查询编辑器
选择标题，在编辑模式下打开图形。如果数据来源的版本为 <=2.1 或 =2.2，则查询编辑器会有所不同。在早期版本中，只能使用标签来查询 OpenTSDB。但在新版本中，可使用筛选条件和标签来查询 OpenTSDB。OpenTSDB 2.2 中还引入了填充策略。
**注意**
使用 OpenTSDB 2.2 数据来源来时，务必使用筛选条件或标签，因为二者是互斥的。如果同时使用，可能会产生奇怪的结果。
### 使用自动完成建议
一旦键入指标名称、标签名称和标签值，就会看到突出显示的自动完成建议。只有在启用 OpenTSDB 建议 API 的情况下，自动完成功能才会起作用。
## 模板化查询
您可以在指标查询中使用变量来代替服务器、应用程序和传感器名称等硬编码。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。您可以使用这些下拉框来更改控制面板中显示的数据。
有关模板化和模板变量的更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
### 查询变量
OpenTSDB 数据来源支持模板变量查询。这意味着您可以创建从 OpenTSDB 获取值的模板变量。例如，指标名称、标签名称或标签值。
将 OpenTSDB 与 `query` 类型的模板变量一起使用时，可使用以下语法查找。
| Query | 说明 |
| --- | --- |
| metrics(prefix) | 返回带有特定前缀的指标名称（可以为空）。 |
| tag\$1names(cpu) | 返回特定 cpu 指标的标签名称（即键）。 |
| tag\$1values(cpu, hostname) | 返回指标 cpu 和标签键主机名的标签值。 |
| suggest\$1tagk(prefix) | 返回带有特定前缀（可以为空）的所有指标的标签名称（即键）。 |
| suggest\$1tagv(prefix) | 返回带有特定前缀（可以为空）的所有指标的标签值。 |
如果在 `Preview of values` 部分没有看到填充的模板变量，则必须在 OpenTSDB 服务器设置中启用 `tsd.core.meta.enable_realtime_ts`。此外，要在 OpenTSDB 中填充现有时间序列数据的元数据，您必须在 OpenTSDB 服务器上运行 `tsdb uid metasync`。
### 嵌套模板
一个模板变量可用于筛选其他模板变量的标签值。第一个参数是指标名称，第二个参数是您需要查找标签值的标签键，然后是所有其他依赖模板变量。下面举例说明了如何使嵌套模板查询成功运行。
| Query | 说明 |
| --- | --- |
| tag\$1values(cpu, hostname, env=\$1env) | 返回 cpu 指标的标签值、选定环境标签值和标签键主机名。 |
| tag\$1values(cpu, hostname, env=\$1env, region=\$1region) | 返回 cpu 指标的标签值、选定环境标签值、选定区域标签值和标签键主机名。 |
有关 OpenTSDB 指标查询的更多信息，请参阅 [OpenTSDB 文档](https://opentsdb.net/docs/build/html/index.html)
# 连接到 PostgreSQL 数据来源
您可以使用 PostgreSQL 数据来源查询和可视化 Amazon Aurora PostgreSQL 数据库中的数据。
**重要**
*Grafana 版本 8* 更改了 Postgres、MySQL 和 Microsoft SQL Server 数据来源数据帧的底层数据结构。因此，时间序列查询结果将以宽格式返回。有关更多信息，请参阅 Grafana 数据帧文档中的[宽格式](https://grafana.com/developers/plugin-tools/introduction/data-frames#wide-format)。要使可视化效果像版本 8 之前一样，您可能需要进行一些手动迁移。Github 上记录了一个解决方案，网址为 [Postgres/MySQL/MSSQL：v8.0 中与时间序列查询和数据列排序相关的重大更改](https://github.com/grafana/grafana/issues/35534)。
在 *Grafana 版本 9* 中，PostgreSQL 数据来源设置连接到数据库的根证书的方式与以前的版本不同。如果将工作区从版本 8 更新到版本 9，则可能需要更改连接方式。请参阅[排查与更新后的工作区相关的问题](AMG-workspace-version-update-troubleshoot.md)了解更多信息。
## 添加数据来源
1. 选择顶部标题中的 Grafana 图标，打开侧边菜单。
1. 在**配置**图标下的侧边菜单中，您应该可以找到**数据来源**链接。
1. 选择顶部标题中的 **\$1 添加数据来源**按钮。
1. 从**类型**下拉列表中选择 **PostgreSQL**。
### 数据来源选项
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板和查询中通过其名称查看数据来源。 |
| Default | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| Host | 您的 PostgreSQL 实例的 IP address/hostname 和可选端口。请勿包含数据库名称。否则，连接到 Postgres 的连接字符串不正确，会导致错误。 |
| Database | PostgreSQL 数据库的名称。 |
| User | 数据库用户的登录名/用户名。 |
| Password | 数据库用户密码 |
| SSL Mode | 此选项决定是否或以什么优先级与服务器协商安全 SSL TCP/IP 连接。 |
| Max open | 数据库的最大打开连接数，默认为 unlimited（Grafana v5.4\$1）。 |
| Max idle | 空闲连接池中的最大连接数，默认为 2（Grafana v5.4\$1）。 |
| Max lifetime | 连接可重复使用的最长时间（秒），默认为 14400/4 小时（Grafana v5.4\$1）。 |
| Version | 此选项决定了查询生成器中哪些函数可用（仅在 Grafana 5.3\$1 中可用）。 |
| TimescaleDB | TimescaleDB 是一个作为 PostgreSQL 扩展而构建的时间序列数据库。如果启用，Grafana 将在 \$1\$1\$1timeGroup 宏中使用 time\$1bucket，并在查询生成器中显示 TimescaleDB 特定的聚合函数（仅在 Grafana 5.3\$1 中可用）。 |
### 最小时间间隔
`$_interval` `$_interval_ms` 变量的下限。建议设置以写入频率，例如，如果您的数据每分钟写入一次，则为 `1m`。此选项也可以在 overridden/configured 仪表板面板的数据源选项下方。此值的格式**必须**为数字，后跟有效的时间标识符；例如，`1m`（1 分钟）或 `30s`（30 秒）。支持以下时间标识符。
| 标识符 | 说明 |
| --- | --- |
| y | Year |
| M | Month |
| w | 周 |
| d | 天 |
| h | 小时 |
| m | 分钟 |
| s | 秒 |
| ms | 毫秒 |
### 数据库用户权限
**重要**
添加数据来源时指定的数据库用户只能获得对要查询的指定数据库和表的 SELECT 权限。Grafana 不会验证查询是否安全。查询可以包含任何 SQL 语句。例如，可以运行 `DELETE FROM user;` 和 `DROP TABLE user;` 之类的语句。为了防止这种情况，强烈建议您创建具有受限权限的特定 PostgreSQL 用户。
以下示例代码显示了如何创建具有受限权限的特定 PostgreSQL 用户。
```
CREATE USER grafanareader WITH PASSWORD 'password';
GRANT USAGE ON SCHEMA schema TO grafanareader;
GRANT SELECT ON schema.table TO grafanareader;
```
确保用户没有从公有角色获得任何不需要的权限。
## 查询编辑器
在图形或 Singlestat 面板编辑模式的“指标”选项卡中，您可以找到 PostgreSQL 查询编辑器。要进入编辑模式，请选择面板标题，然后选择编辑。
在面板编辑模式下，查询编辑器有一个**生成式 SQL** 链接，并在查询运行后显示。选择之后，将会展开并显示运行的原始插值 SQL 字符串。
### 选择表、时间列和指标列（FROM）
当您首次进入编辑模式或添加新查询时，Grafana 将尝试在查询生成器中预填充第一个包含时间戳列和数字列的表。
在 FROM 字段中，Grafana 会建议使用数据库用户 `search_path` 中的表。要选择 `search_path` 中没有的表或视图，可以手动输入完全限定名称（schema.table），例如 `public.metrics`。
“时间”列字段引用保存时间值的列的名称。为指标列字段选择值是可选项。如果选择一个值，则“指标”列字段将用作序列名称。
指标列建议仅包含文本数据类型（char、varchar、text）的列。要将具有不同数据类型的列作为指标列，可以通过强制转换 `ip::text` 输入列名称。您也可以在指标列字段中输入任意 SQL 表达式，这些表达式的计算结果为文本数据类型，例如 `hostname || ' ' || container_name`。
### 列、窗口和聚合函数（SELECT）
在 `SELECT` 行中，您可以指定要使用的列和函数。在列字段中，您可以编写任意表达式来代替列名称，例如 `column1 * column2 / column3`。
查询编辑器中的可用函数取决于您在配置数据来源时选择的 PostgreSQL 版本。如果使用聚合函数，则必须对结果集分组。如果添加聚合函数，编辑器将自动添加 `GROUP BY time`。
编辑器尝试简化和统一这部分查询。
选择加号按钮并从菜单中选择**列**，即可添加更多值列。多个值列将在图形面板中绘制为单独的序列。
### 筛选数据（WHERE）
要添加筛选条件，请选择 `WHERE` 条件右侧的加号图标。您可以选择筛选条件，然后选择**移除**来移除筛选条件。当前所选时间范围的筛选条件会自动添加到新查询中。
### 分组依据
要按时间或任何其他列分组，请选择 GROUP BY 行末尾的加号图标。建议下拉列表将仅显示当前所选表的文本列，但可以手动输入任何列。您可以在项目上进行选择，然后选择**移除**来移除组。
如果添加任何分组，则所有选定的列都必须应用聚合函数。添加分组时，查询生成器会自动向所有没有聚合函数的列添加聚合函数。
#### 填充缺失值
按时间分组时，Amazon Managed Grafana 可以填充缺失值。time 函数接受两个参数。第一个参数是要作为分组依据的时间窗口，第二个参数是您希望 Grafana 填充缺失项目的值。
### 文本编辑器模式（原始）
选择汉堡包图标并选择**切换编辑器模式**或在查询下方选择**编辑 SQL**，即可切换到原始查询编辑器模式。
**注意**
如果使用原始查询编辑器，请确保您的查询至少具有 `ORDER BY time` 和返回时间范围的筛选条件。
## 宏
可在查询中使用宏来简化语法，并允许使用动态部分。
| 宏示例 | 说明 |
| --- | --- |
| \$1\$1\$1time(dateColumn) | 将替换为一个表达式，以转换为 UNIX 时间戳，并将列重命名为 time\$1sec。例如，UNIX\$1TIMESTAMP(dateColumn) as time\$1sec。 |
| \$1\$1\$1timeEpoch(dateColumn) | 将替换为一个表达式，以转换为 UNIX 时间戳，并将列重命名为 time\$1sec。例如，UNIX\$1TIMESTAMP(dateColumn) as time\$1sec。 |
| \$1\$1\$1timeFilter(dateColumn) | 将替换为使用指定列名的时间范围筛选条件。例如，dateColumn BETWEEN FROM\$1UNIXTIME(1494410783) AND FROM\$1UNIXTIME(1494410983)。 |
| \$1\$1\$1timeFrom() | 将替换为当前活动时间选择的开始时间。例如，FROM\$1UNIXTIME(1494410783)。 |
| \$1\$1\$1timeTo() | 将替换为当前活动时间选择的结束时间。例如，FROM\$1UNIXTIME(1494410983)。 |
| \$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,'5m') | 将替换为 GROUP BY 子句中可用的表达式。例如，cast(cast(UNIX\$1TIMESTAMP(dateColumn)/(300) as signed)300 as signed),\$1 |
| \$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,'5m', 0) | 与前一行相同，但带有填充参数，序列中缺失的点将由 Grafana 添加，0 将用作值。 |
| \$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,'5m', NULL) | 与上面相同，但 NULL 将用作缺失点的值。 |
| \$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,'5m', previous) | 与上面相同，但如果未看到任何值，则该序列中的前一个值将用作填充值，但使用 NULL（仅适用于 Grafana 5.3\$1）。 |
| \$1\$1\$1timeGroupAlias(dateColumn,'5m') | 与 \$1\$1\$1timeGroup 相同，但增加了列别名 |
| \$1\$1\$1unixEpochFilter(dateColumn) | 将使用指定列名替换为时间范围筛选条件，其中时间表示为 Unix 时间戳 例如，\$1dateColumn > 1494410783 AND dateColumn < 1494497183\$1 |
| \$1\$1\$1unixEpochFrom()` | \$1 将替换为当前活动时间选择的开始，作为 Unix 时间戳。例如，\$11494410783\$1 |
| \$1\$1\$1unixEpochTo() | 将替换为当前活动时间选择的结束时间，作为 Unix 时间戳。例如，\$11494497183\$1 |
| \$1\$1\$1unixEpochNanoFilter(dateColumn) | 将使用指定列名替换为时间范围筛选条件，其中时间表示为纳秒时间戳。例如，\$1dateColumn > 1494410783152415214 AND dateColumn < 1494497183142514872\$1 |
| \$1\$1\$1unixEpochNanoFrom() | 将替换为当前活动时间选择的开始时间，作为纳秒时间戳。例如，\$11494410783152415214\$1 |
| \$1\$1\$1unixEpochNanoTo() | 将替换为当前活动时间选择的结束时间，作为纳秒时间戳。例如，\$11494497183142514872\$1 |
| \$1\$1\$1unixEpochGroup(dateColumn,"5m", [fillmode]) | 与 \$1\$1\$1timeGroup 相同，但时间存储为 Unix 时间戳。 |
## 表查询
如果查询选项设置为**格式化为表**，则基本上可以执行任何类型的 SQL 查询。表面板将自动显示查询返回的任何列和行的结果。
您可以使用常规 `as` SQL 列选择语法来控制表面板列的名称。
## 时间序列查询
如果将**格式化为**设置为 `Time series`，例如在图形面板中使用，查询必须有一个名为 `time` 的列，该列返回 SQL 日期时间或任何表示 Unix 纪元的数字数据类型。除 `time` 和 `metric` 之外的任何列都被视为值列。您可以返回一个名为 `metric` 的列，该列用作值列的指标名称。如果返回多个值列和一个名为的 `metric` 列，则此列将用作序列名称的前缀。
时间序列查询的结果集必须按时间排序。
以下示例代码显示了一个 `metric` 列。
```
SELECT
$__timeGroup("time_date_time",'5m'),
min("value_double"),
'min' as metric
FROM test_data
WHERE $__timeFilter("time_date_time")
GROUP BY time
ORDER BY time
```
以下代码示例显示了如何使用 \$1\$1\$1timeGroup 宏中的填充参数将空值转换为零。
```
SELECT
$__timeGroup("createdAt",'5m',0),
sum(value) as value,
measurement
FROM test_data
WHERE
$__timeFilter("createdAt")
GROUP BY time, measurement
ORDER BY time
```
以下示例代码显示了多个列。
```
SELECT
$__timeGroup("time_date_time",'5m'),
min("value_double") as "min_value",
max("value_double") as "max_value"
FROM test_data
WHERE $__timeFilter("time_date_time")
GROUP BY time
ORDER BY time
```
## 模板化
您可以在指标查询中使用变量来代替服务器、应用程序和传感器名称等硬编码。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。您可以使用这些下拉框来更改控制面板中显示的数据。
有关模板化和模板变量的更多信息，请参阅 [模板](templates-and-variables.md#templates)。
### 查询变量
如果添加 `Query` 类型的模板变量，则可以编写一个 PostgreSQL 查询，该查询可以返回测量名称、键名或键值等显示为下拉选择框的内容。
例如，如果在模板变量 *Query* 设置中指定了这样的查询，则会有一个变量，其中包含表中 `hostname` 列的所有值的。
```
SELECT hostname FROM host
```
查询可以返回多列，Grafana 会自动根据这些列创建一个列表。例如，以下查询将返回一个列表，其中包含来自 `hostname` 和 `hostname2` 的值。
```
SELECT host.hostname, other_host.hostname2 FROM host JOIN other_host ON host.city = other_host.city
```
要在查询中使用依赖于时间范围的宏（如 `$__timeFilter(column)`），必须将模板变量的刷新模式设置为*时间范围更改时*。
```
SELECT event_name FROM event_log WHERE $__timeFilter(time_column)
```
另一种选择是可以创建 key/value 变量的查询。该查询应返回名为 `__text` 和 `__value` 的两列。`__text` 列值应该是唯一的（如果不是唯一的，则使用第一个值）。下拉列表中的选项包含文本和值，允许将友好名称作为文本，将 id 作为值。以 `hostname` 作为文本，以 `id` 作为值的示例查询：
```
SELECT hostname AS __text, id AS __value FROM host
```
您还可以创建嵌套变量。使用名为 `region` 的变量，可以让主机变量仅显示当前所选区域的主机。以下代码示例显示了这样的查询（如果 `region` 是多值变量，则使用 `IN` 比较运算符而不是 `=` 与多个值匹配）。
```
SELECT hostname FROM host WHERE region IN($region)
```
#### 使用 `__searchFilter` 筛选查询变量结果
在查询字段中使用 `__searchFilter`，根据用户在下拉选择框中输入的内容筛选查询结果。当用户未输入任何内容时，`__searchFilter` 的默认值为 `%`。
**注意**
请务必用引号将 `__searchFilter` 表达式括起来，因为 Grafana 不会为您执行此操作。
以下示例显示了当用户在下拉选择框中键入时，如何使用 `__searchFilter` 作为查询字段的一部分来启用 `hostname` 搜索。
```
SELECT hostname FROM my_host WHERE hostname LIKE '$__searchFilter'
```
### 在查询中使用变量
仅当模板变量是 `multi-value` 时，才会引用模板变量值。
如果该变量是多值变量，则使用 `IN` 比较运算符而不是 `=` 与多个值匹配。
共有两种语法：
`$` 名为 `hostname` 的模板变量的示例：
```
SELECT
atimestamp as time,
aint as value
FROM table
WHERE $__timeFilter(atimestamp) and hostname in($hostname)
ORDER BY atimestamp ASC
```
`[[varname]]` 名为 `hostname` 的模板变量的示例：
```
SELECT
atimestamp as time,
aint as value
FROM table
WHERE $__timeFilter(atimestamp) and hostname in([[hostname]])
ORDER BY atimestamp ASC
```
#### 关闭多值变量的引用
Amazon Managed Grafana 会自动为多值变量创建带引号、以逗号分隔的字符串。例如，如果选择 `server01` 和 `server02`，则其格式为：`'server01', 'server02'`。要关闭引用，请对变量使用 csv 格式选项。
`${servers:csv}`
有关变量格式选项的更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
## Annotations
使用注释在图形上叠加丰富的事件信息。您可以通过控制面板菜单/注释视图添加注释查询。有关更多信息，请参阅 [Annotations](dashboard-annotations.md)。
以下示例代码演示了一个查询，该查询使用具有纪元值的 time 列。
```
SELECT
epoch_time as time,
metric1 as text,
concat_ws(', ', metric1::text, metric2::text) as tags
FROM
public.test_data
WHERE
$__unixEpochFilter(epoch_time)
```
以下示例代码演示了一个区域查询，该查询使用具有纪元值的 time 和 timeend 列。
**注意**
仅在 Grafana v6.6\$1 中可用。
```
SELECT
epoch_time as time,
epoch_time_end as timeend,
metric1 as text,
concat_ws(', ', metric1::text, metric2::text) as tags
FROM
public.test_data
WHERE
$__unixEpochFilter(epoch_time)
```
以下示例代码显示了使用原生 SQL date/time 数据类型的时间列的查询。
```
SELECT
native_date_time as time,
metric1 as text,
concat_ws(', ', metric1::text, metric2::text) as tags
FROM
public.test_data
WHERE
$__timeFilter(native_date_time)
```
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| time | date/time 字段的名称。可以是具有本机 SQL date/time 数据类型或纪元值的列。 |
| timeend | 结束 date/time 字段的可选名称。可能是具有原生 SQL date/time 数据类型或时代值的列（Grafana v6.6\$1）。 |
| text | 事件描述字段。 |
| tags | 用于事件标签的可选字段名称，显示为以逗号分隔的字符串。 |
## 警报
时间序列查询应在警报条件下工作。警报规则条件尚不支持表格式查询。
# 连接到 Tempo 数据来源
Tempo 是 Grafana Labs 提供的高容量、最低依赖关系跟踪存储、OSS 跟踪解决方案。
## 添加数据来源
要访问 Tempo 设置，请选择**配置**（齿轮）图标，然后选择**数据来源**，并选择 **Tempo**。
| 名称 | 描述 |
| --- | --- |
| Name | 用于在面板、查询和 Explore 中引用数据来源的名称。 |
| Default | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| URL | Tempo 实例的 URL；例如 http://tempo。 |
| Basic Auth | 启用对 Tempo 数据来源的基本身份验证。 |
| User | 用于基本身份验证的用户名。 |
| Password | 用于基本身份验证的密码。 |
## 日志跟踪
这是日志跟踪功能的配置。当前的目标数据来源必须是 Loki。有关更多信息，请参阅 [跟踪集成](explore.md#tracing-integration)。
+ **数据来源**：目标数据来源。
+ **标签**：将在 Loki 查询中使用的标签。默认值为 `'cluster', 'hostname', 'namespace', pod'`
+ **跨度开始时间偏移**：Loki 查询的开始时间基于跨度开始时间的偏移。要延伸到过去，您需要使用负值。此处可以使用时间单位，例如 5s、1m、3h。默认值是 0。
+ **跨度结束时间偏移**：Loki 查询的结束时间基于跨度结束时间的偏移。此处可以使用时间单位，例如 5s、1m、3h。默认值是 0。
## 查询跟踪
您可以通过 Explore 查询和显示来自 Tempo 的跟踪。如果您在数据来源配置页面中设置了日志跟踪设置，则可以搜索跟踪。要查找要可视化的跟踪，请使用 Loki 查询编辑器。要获得搜索结果，必须配置指向此数据来源的派生字段。
要查询特定的跟踪，请选择 TraceID 查询类型，然后将该 ID 输入到“跟踪 ID”字段。
## 链接到日志的跟踪 ID
您可以通过配置内部链接，从 Loki 或 Elastic 中的日志链接到 Tempo 跟踪。有关更多信息，请参阅 [派生字段](using-loki-in-AMG.md#loki-derived-fields)。
# 配置用于测试 TestData 的数据源
Grafana 附带 TestData 了一个数据源，该数据源可以为任何面板创建模拟的时间序列数据。您可以使用它来构建自己的虚假和随机时间序列数据，并将其呈现在任何面板中，这有助于您验证控制面板功能并安全轻松地共享数据。
**配置数据来源**
**要访问的数据源配置 TestData**
1. 选择**配置**（齿轮）图标。
1. 选择**数据来源**。
1. 选择**TestData**。
除了所有数据来源通用的最基本选项外，数据来源不提供任何设置：
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| `Name` | 面板、查询和 Explore 中的数据来源的名称。 |
| `Default` | 是否将预先选择以下数据来源用于新面板。 |
**创建模拟数据**
添加了 TestData 数据源，您的 Grafana 实例的用户可以在任何指标面板中将其用作数据源，并且它将根据 TestData 您选择的场景提供您可以使用的模拟数据。
**选择一个场景**
TestData 数据源不提供查询编辑器，而是帮助您选择为面板生成模拟数据的**场景**。
您可以为每个场景分配一个**别名**，而且许多场景都有自己的选项，这些选项会在场景被选中时会出现。
**可用场景：**
+ **注释**
+ **条件错误**
+ **CSV 内容**
+ **CSV 文件**
+ **CSV 指标值**
+ **超出范围的数据点**
+ **指数热图存储桶数据**
+ **Grafana API**
+ **Grafana Live**
+ **线性热图存储桶数据**
+ **加载 Apache 箭头数据**
+ **日志**
+ **无数据点**
+ **节点图**
+ **可预测的 CSV 波次**
+ **可预测的脉冲**
+ **随机漫步**
+ **随机漫步（有错误）**
+ **随机漫步表**
+ **原始画面**
+ **模拟**
+ **慢速查询**
+ **流式处理客户端**
+ **表静态**
+ **美国生成的数据**
**导入预先配置的控制面板**
TestData 还提供了一个仪表板示例。
**要导入示例控制面板**
1. 导航到数据来源的配置页面。
1. 选择**控制面板**选项卡。
1. 在**简单流式处理示例**控制面板中选择**导入**。
**要自定义导入的控制面板：**
要自定义导入的控制面板，我们建议您将它保存在不同的名称下。如果不这样做，升级 Grafana 可能会使用新版本覆盖自定义控制面板。
**使用测试数据报告问题**
如果您向 GrafanaLabs 上报告了 GitHub 涉及使用或呈现时间序列数据的问题，我们强烈建议您使用此数据源来复制该问题。这使开发人员可以更轻松地复现并解决您的问题。
# 连接到 Zipkin 数据来源
Zipkin 是一个开源的分布式跟踪系统。添加 Zipkin 数据来源，以便在 Amazon Managed Grafana 的 Explore 中查询跟踪
## 添加数据来源
要访问 Zipkin 设置，请选择**配置**（齿轮）图标，然后选择**数据来源**，并选择 **Zipkin**。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板、查询和 Explore 中通过其名称查看数据来源。 |
| Default | 默认数据来源意味着将为新面板预先选择该数据来源。 |
| URL | Zipkin 实例的 URL；例如，http://localhost:9411。 |
| Access | 服务器（默认）= 必须可从 Grafana 后端/服务器访问 URL。 |
| Basic Auth | 启用对 Zipkin 数据来源的基本身份验证。 |
| User | 用于基本身份验证的用户名。 |
| Password | 用于基本身份验证的密码。 |
## 查询跟踪
可通过 Explore 查询和显示来自 Zipkin 的跟踪。
Zipkin 查询编辑器允许您直接按跟踪 ID 进行查询，也可以从跟踪选择器中选择跟踪。要按跟踪 ID 进行查询，请将该 ID 插入到文本输入中。
使用轨迹选择器从在 Explore 中选择的时间范围内记录的所有跟踪中选取特定的跟踪。跟踪选择器有三个嵌套级别：1. 选择您感兴趣的服务。1. 特定操作是所选服务的一部分。发生所选操作的特定跟踪，由根操作名称和跟踪持续时间表示。
## 跟踪 UI 中的数据映射
Zipkin 注释在跟踪视图中显示为日志，注释值显示在注释键下。
## 链接到日志的跟踪 ID
通过配置带有内部链接的派生字段，您可以从 Loki 中的日志链接到 Zipkin 跟踪。有关更多信息，请参阅 [派生字段](using-loki-in-AMG.md#loki-derived-fields)。
# 连接到企业数据来源
已升级到 Amazon Managed Grafana Enterprise 插件的工作区支持以下数据来源。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
企业插件会定期更新。这既包括更新现有插件，有时也包括提供新的数据来源。以下文档可能不包括所有可用的数据来源。有关 Amazon Managed Grafana Enterprise 插件支持的当前企业插件列表，请参阅 *Grafana 文档*中的 [Grafana Enterprise 插件](https://grafana.com/docs/plugins/)。
对于支持版本 9 及更新版本的工作区，默认情况下不再安装企业数据来源。您必须安装正确的数据来源插件。您可以为所有企业数据来源安装插件，包括此处未列出的任何数据来源。您也可以选择更新已安装插件的版本。有关管理插件的更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
**Topics**
+ [AppDynamics](appdynamics-AMG-datasource.md)
+ [Databricks](AMG-databricks-datasource.md)
+ [Datadog](AMG-datadog-datasource-plugin.md)
+ [Dynatrace](dynatrace-AMG-datasource.md)
+ [GitLab](gitlab-AMG-datasource.md)
+ [Honeycomb](honeycomb-AMG-datasource.md)
+ [Jira](jira-AMG-datasource.md)
+ [MongoDB](AMG-mongodb-datasource.md)
+ [New Relic](new-relic-data-source.md)
+ [Oracle Database](oracle-datasource-AMG.md)
+ [Salesforce](salesforce-AMG-datasource.md)
+ [SAP HANA](saphana-AMG-datasource.md)
+ [ServiceNow](grafana-enterprise-servicenow-datasource.md)
+ [Snowflake](snowflake-datasource-for-AMG.md)
+ [Splunk](splunk-datasource.md)
+ [Splunk 基础设施监控](AMG-datasource-splunkinfra.md)
+ [Wavefront](wavefront-datasource-for-AMG.md)
# Connect 连接到 AppDynamics 数据源
Amazon Managed Grafana AppDynamics 的数据源使您能够使用其指标 API 查询指标 AppDynamics ，并在 Grafana 控制面板中将其可视化。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 数据来源配置说明
使用服务器（代理）进行访问（以避免 CORS 和用户查看您的密码）和基本身份验证。请记住，用户名应为“user@account”（即 your.name@customer1 或 my\$1user@saas\$1account\$1name）。
使用以下步骤配置密码：
1. 导航到 [https://accounts.appdynamics.com/订阅](https://accounts.appdynamics.com/subscriptions)
1. 在您的订阅行中，选择**名称**列中的链接。
1. 选择页面顶部的选项卡，导航至**许可证详细信息**。
1. “访问密钥”字段有一个**显示**按钮。选择**显示**按钮以显示访问密钥。
1. 将访问密钥复制到 Grafana 配置页面“基本身份验证详细信息”的“密码”字段中。
使用以下步骤为 Amazon Managed Grafana 设置用户和角色。
1. 在中 AppDynamics，导航到 “设置”、“管理”。
1. 选择**角色**选项卡，然后选择“\$1”按钮创建新角色，例如，`grafana_readonly.`。
1. 在“创建角色”部分的**账户**选项卡中，添加 `View Business Flow` 权限。
1. 在**应用程序**选项卡中，选中**查看**复选框，以允许 Grafana 查看应用程序数据。
1. 在**数据库**选项卡中，选中**查看**复选框，以允许 Grafana 查看数据库数据。
1. 在**应用程序**选项卡中，选中**可以查看所有应用程序的数据**复选框，以允许 Grafana 查看应用程序分析数据。
1. 在“管理”页面的**用户**选项卡中，创建新用户，例如，`grafana`。将新用户（或该用户所属的组）分配给您刚刚创建的角色，例如，`grafana_readonly`。
## 模板化
目前支持的模板查询有：
1. `Applications`（所有应用程序）
1. `AppName.BusinessTransactions`（全部 BTs 用于应用程序名称）
1. `AppName.Tiers`（应用程序名称的所有层级）
1. `AppName.Nodes`（应用程序名称的所有节点）
1. `AppName.TierName.BusinessTransactions`（全部 BTs 适用于特定等级）
1. `AppName.TierName.Nodes`（特定层级的所有节点）
1. `AppName.Path.`（可以指定任何指标路径）
## 图例键
图例键的默认值可能很长，但这种格式可以自定义。
通过选择 `App on legend` 选项，可以在图例键前加上应用程序名称。例如：`MyApp - Overall Application Performance|Average Response Time (ms)`。
如果查询的是单一统计数据或其他看不到图例键的面板，请选择“显示元数据”选项，以查看查询的图例键（也称为别名）是什么。
“图例”下拉列表有三个选项：`Full Path`、`Segments` 和 `Custom`。
### 图例选项 - 完整路径
图例键是完整的指标路径，例如，`Overall Application Performance|Average Response Time (ms)`。
### 图例选项 - 分段
指标名称由分段组成。您可以选择要显示哪些分段。
例如，对于以下指标名称：
`Errors|mywebsite|Error|Errors per Minute`
在“分段”字段中输入 `2,4` 将返回 `mywebsite|Errors per minute`。
索引从 1 开始，因此 `1` 会返回 `Errors`。
### 图例选项 - 自定义
通过将文本与以下别名模式相结合，创建自定义图例，以便能够混合指标元数据。
+ `{{app}}` 返回应用程序名称
+ `{{1}}` 返回指标路径中的分段。
例如，指标：`Overall Application Performance|Average Response Time (ms)` 有两个分段。`{{1}}` 返回第一个分段，`{{2}}` 返回第二个分段。
图例键模式和生成的图例键示例：
+ `custom legend key` => `custom legend key`
+ `App: {{app}} MetricPart2: {{2}}` => `App: myApp MetricPart2: Average Response Time (ms)`
# 连接到 Databricks 数据来源
Databricks 数据来源使您能够在 Amazon Managed Grafana 中查询和可视化 Databricks 数据。它包括一个 SQL 编辑器，用于对查询进行格式化和颜色编码。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 添加 Databricks 数据来源
请按照以下步骤在 Grafana 控制台中添加 Databricks 数据来源。
**要添加 Databricks 数据来源**
1. 选择顶部标题中的 Grafana 图标，打开侧边菜单。
1. 在侧边菜单的**控制面板**链接下，选择**数据来源**。
**注意**
如果没有看到**数据来源**链接，说明您没有 Grafana 的 `Admin` 角色。
1. 选择顶部标题中的 **\$1 添加数据来源**按钮。
1. 从**类型**下拉列表中选择 **Databricks**。
**注意**
如果您没有看到 Databricks 选项，但又需要它，则必须升级到 Grafana Enterprise。
1. 选择用于连接和编辑数据的选项。
## 使用 Databricks 数据来源时的注意事项
**时间序列**
在查询中添加 `datetime` 字段时，可以选择时间序列可视化。该字段将用作序列的时间戳。如果字段不包含特定时区，Grafana 将假定时间为 UTC 时间。
**多行时间序列**
要创建多行时间序列可视化，查询必须按以下顺序包含至少三个字段。
1. 别名为 `time` 的 `datetime` 字段。
1. `GROUP BY` 的值。
1. 一个或多个要可视化的指标值。
以下是一个将返回多行时间序列选项的查询示例。
```
SELECT log_time AS time, machine_group, avg(disk_free) AS avg_disk_free
FROM mgbench.logs1
GROUP BY machine_group, log_time
ORDER BY log_time
```
# 连接到 Datadog 数据来源
Datadog 数据来源使您能够在 Amazon Managed Grafana 中可视化来自 Datadog 监控服务的指标。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 用法
### 缓存
对于进行大量查询的大型控制面板，Datadog API 可能会限制其速率（达到 Datadog API 允许的每小时最大 API 调用次数）。缓存功能可将唯一查询缓存 60 秒。该时间间隔可在配置页面上更改为更长或更短。
### 查询编辑器
很简单易用，只需选择聚合和指标。如果要筛选结果，请选择一个或多个标签。
Datadog 数据来源支持 Datadog 查询编辑器支持的所有高级函数。从下拉列表中选择，然后通过选择函数名称进行排列。
**“按别名”字段用法选项**：
+ 在“按别名”字段中输入别名。
+ 使用作用域变量：
+ `$__metric` = 替换为指标名称
+ `$__display_name` = 替换为指标名称
+ `$__expression` = 替换为完整的指标表达式
+ `$__aggr` = 替换为指标聚合函数（例如，avg、max、min、sum）
+ `$__scope` = 替换为指标范围（例如，region、site、env、host）
+ 使用正则表达式：
+ 在`/you regexp here/flags`格式化的 “别名 RegExp” 字段中输入您的正则表达式。
+ 如果 “Alias by” 字段为空，则将使用连接 RegExp 结果。指标表达式为 = 的示例`avg:system.load.5{*}`：“Alias by” 字段输入：“" "Alias RegExp" 字段输入：`avg:(.+)\.(\d)`结果：`system.load, 5`
+ 在“按别名”字段中使用 `$` 变量。指标表达式为 = 的示例`avg:system.load.5{*}`：“别名依据” 字段输入：`$1: $2 seconds`“别名 RegExp” 字段输入：`avg:(.+)\.(\d)`结果：`system.load: 5 seconds`
+ 使用 `$0` 获取整个表达式。指标表达式为 = 的示例`datadog.dogstatsd.packet.count{*}`：“别名依据” 字段输入：`Expression: $0`“别名 RegExp” 字段输入：`DOGstatsd\.(.*)\.(.*){\*}/i`结果：`Expression: datadog.dogstatsd.packet.count{*}`
注意：使用不存在的组号码会出错。
#### 指标算术运算
要使用指标算术运算，请将*查询类型*设置为*算术*。使用 `#` 符号链接到所需的指标。例如，`#A * 2` 会使查询 `A` 的结果翻倍。两个指标之间的算术运算方式相同：添加要用于计算的结果的查询，然后在第三个查询中链接到这些指标，例如 `#A / #B`。
### Annotations
注释是叠加在图表上的事件，事件的例子包括部署或中断。使用此数据来源，您可以从 Datadog 获取事件并将其叠加到 Amazon Managed Grafana 中的图表上。可以按来源、标签或优先级筛选注释事件。
### 模板化
有几个选项可以获取模板变量的值，即指标和标签。要获取可用指标列表，请在*查询*字段中指定 `*`。
要返回所有标签，请使用值：`tag` 或 `scope`。
要返回指定标签组的标签，请使用以下默认类别值之一：
+ `host`
+ `device`
+ `env`
+ `region`
+ `site`
+ `status`
+ `version`
对于自定义标签组，只需输入标签组名称即可。例如，如果您的自定义标签组名称是 `subscription_name`，请在*查询*字段中输入该名称。
使用*正则表达式*字段筛选结果。使用标签时，支持多值变量：多个选定的标签值将转换为逗号分隔的标签列表。
#### 临时筛选条件
Grafana 中有一种特殊类型的新模板变量，称为*临时筛选条件。*此变量将应用于控制面板中的*所有* Datadog 查询。这样就可以像快速筛选器一样使用它。Datadog 的临时变量会从标签（例如 `region:east, region:west`）中获取所有键值对，并将它们用作查询标签。要创建此变量，请选择*临时筛选条件*类型，并选择您的 Datadog 数据来源。您可以为该变量设置任何名称。
# 连接到 Dynatrace 数据来源
[https://www.dynatrace.com/](https://www.dynatrace.com)的数据源。要使用此数据来源，您必须拥有 Dynatrace 账户。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
**已知限制条件**
模板变量不能多选。仅支持选择单个选项。
仅支持 v2 指标 APIs 。
## 功能
### 核心功能
+ 模板变量
+ 指标名称
+ 仅限单选（**不支持多选**）
+ 临时筛选条件
+ Annotations
+ 当前不支持
+ 别名
+ 指标名称
+ 聚合
+ 显示名称
+ 主机
+ 说明
+ 警报
+ 全面的警报支持
### Dynatrace 的特定功能
使用 Dynatrace 指标 v2 API 支持内置指标和自定义指标。有关详细信息，请参阅 Dynatrace 文档：[指标 API v2](https://www.dynatrace.com/support/help/dynatrace-api/environment-api/metric-v2/) 和[指标摄取](https://www.dynatrace.com/support/help/how-to-use-dynatrace/metrics/metric-ingestion/)。
根据指标，API 可能支持其他转换选项。
## Dynatrace 权限
在 Dynatrace 中您需要以下权限：使用 API V2 读取指标（metrics.read）的权限、使用 API V2 读取实体（entities.read）的权限
## 从 Dynatrace 获取 API 密钥
要设置 API 令牌，请参阅 [Dynatrace API – 令牌和身份验证](https://www.dynatrace.com/support/help/dynatrace-api/basics/dynatrace-api-authentication/?api-token%3C-%3Epersonal-access-token=api-token)
为您的 API 令牌设置 `metrics.read` 和 `entities.read` 权限。
### 配置
1. 在逻辑 Grafana 服务器 UI 中选择**设置/数据来源**，然后选择**添加数据来源**。
1. 在**添加数据来源**页面上，筛选 **Dynatrace**,，然后选择 Dynatrace 插件。
1. 配置 Dynatrace 数据来源需要使用以下参数：
+ `Name`：要应用于 Dynatrace 数据来源的名称（默认值：Dynatrace）。
+ `Dynatrace API Type`：您要连接的 Dynatrace 实例的类型。这是 `SaaS` 或 `Managed Cluster`。
+ `Dynatrace API Token`：这是您在上一步中生成的 API 令牌。
接下来的两个设置取决于您是 Dynatrace SaaS 还是托管的 Dynatrace
+ 在 `yfc55578.live.dynatrace.com` 的 SaaS 示例中，您的**环境 ID** 应为 `yfc55578`。
+ 在 `yd8888.managed-sprint.dynalabs.io/e/abc99984-3af2-55tt-72kl-0672983gc45` 的托管示例中，您的**环境 ID** 应为 `abc99984-3af2-55tt-72kl-0672983gc45`，您的**域**应为 `yd8888.managed-sprint.dynalabs.io`
1. 设置完所有配置值后，选择**保存并测试**以验证配置并保存所做的更改。
### 查询数据来源
使用查询编辑器查询 Dynatrace 指标和问题。查询类型可以是 `metric` 或 `problem`。
**指标查询类型**
+ `Metric`：选择要查看的指标。要再次从 Dynatrace 获取指标列表，请选择**刷新**按钮。
+ `Aggregations`：选择要用于特定指标的聚合。选择聚合值以更改聚合类型，或选择 **\$1** 添加其他聚合。
+ `Transformations`：不能在查询编辑器中选择转换。然后，在选定的转换中输入多个参数。目前，仅支持合并转换。有关转换的详细信息，请参阅[合并转换](https://www.dynatrace.com/support/help/dynatrace-api/environment-api/metric-v2/metric-selector/#merge-transformation)。
+ `Filters`：Dynatrace 数据来源动态地查询每个指标的相应筛选器。要添加筛选器，请选择 Dynatrace 查询编辑器中**筛选器**标签旁边的 **\$1** 符号，选择要筛选的字段，选择要使用的运算符，然后选择要筛选的值。Dynatrace 数据来源允许您创建筛选器组，您可以将这些筛选器联接在一起以创建复杂的逻辑比较。对于大多数用例而言，筛选器组并不是必需的。使用标签创建筛选器时，无论选择哪个连接词，Dynatrace 都将始终使用 AND。Dynatrace 不支持带标签的 OR 筛选器。
+ `Alias`：在使用 Dynatrace 数据来源时，您会遇到两种不同类型的别名。第一个是静态别名。您生成的每个查询都可以使用这种类型的别名，并且别名的名称以小写字母开头。第二个是动态别名，它会根据您在查询中使用的指标而变化，别名的名称以大写字母开头。Dynatrace 插件支持几个不同的别名：`Metric Names`、`Aggregation`、`Display Name`、`Host` 和 `Description`。
| Name | 值 |
| --- | --- |
| \$1name | 内置:apps.other。 keyUserActions。 reportedErrorCount.os |
| \$1aggregation | auto,value |
| \$1displayName | 报告的错误数（按关键用户操作、操作系统划分）[移动、自定义] |
**问题查询类型**
+ `Problem Query Type`：选择问题查询类型。目前，仅支持源问题查询类型。有关源问题查询类型的信息，请参阅[合并转换](https://www.dynatrace.com/support/help/dynatrace-api/environment-api/metric-v2/metric-selector/#merge-transformation)
+ `Status Filter`：按状态筛选结果问题。
+ `Impact Filter`：按影响级别筛选结果问题。
+ `Severity Filter`：按严重性级别筛选结果问题。
+ `Expand Details`：如果已设置，则在响应中包含相关事件。
#### 使用模板变量
要添加新的 Dynatrace 查询变量，请参阅[添加新的模板变量](variables-types.md#add-a-query-variable)。使用您的 Dynatrace 数据来源作为以下可用查询的数据来源：
+ `Query type`：选择查询类型。查询类型将某些数据与某个键或描述符相关联。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/grafana/latest/userguide/dynatrace-AMG-datasource.html)
+ `Regex`：（可选）使用正则表达式筛选出查询中的任何返回值。
**注意**
`Multi-value` 和 `Include All option` 目前不受 Dynatrace 数据来源的支持。
创建变量后，您可以在**指标**下拉菜单中找到该变量。
##### 导入 Dynatrace 的控制面板
要导入控制面板，请参阅 [导入控制面板](dashboard-export-and-import.md#importing-a-dashboard)。导入的控制面板可在**配置** > **数据来源** > 选择您的 Dynatrace 数据来源 > 选择**控制面板**选项卡中找到，以查看可用的预制控制面板。
# Connect 连接到 GitLab 数据源
GitLab 数据源允许您跟踪详细的 GitLab 统计数据，例如排名靠前的贡献者、每天的提交量或每天的部署量。您也可以使用模板变量（例如项目）为控制面板设置筛选器。您可以将来自 GitLab API 的数据与其他来源的数据合并。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 已知限制条件
此插件尚不支持警报，因为警报查询中不支持转换，转换是从 GitLab API 原始数据中获取有意义的聚合指标的唯一方法。
## 添加数据来源
1. 在 Amazon Managed Grafana 工作区中打开 Grafana 控制台，并确保您已登录。
1. 在**配置**（齿轮图标）下的侧边菜单中，选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
**注意**
如果您在侧边菜单中看不到**数据来源**链接，则表示您当前的用户没有 `Admin` 角色。
1. **GitLab**从数据源列表中选择。
1. 输入以下信息：
+ 在**名称**中，输入该 GitLab数据源的名称。
+ 对于 **URL**，请输入您的 GitLab 实例的根 URL，例如**https://gitlab.com/api/v4**。
+ 对于**访问令牌**，请输入您的 GitLab个人访问令牌。
## 查询 GitLab 数据源
在 GitLab 查询编辑器中，您可以选择不同的资源类型，例如提交、议题或发布。
**筛选和查看项目**
1. 从下拉菜单中，选择**项目**。
1. （可选）按您拥有的项目进行筛选。
1. 使用下拉列表并选择**是**或**否**来筛选结果。
**注意**
获取所有**已拥有 = 否**的项目可能需要很长时间。
**筛选并查看提交**
1. 从下拉菜单中选择**提交**。
1. 使用输入字段添加项目 ID。
1. （可选）要按此筛选， branch/tag 请使用输入字段添加 branch/tag 参考文献。
**筛选和查看问题**
1. 从下拉菜单中，选择**问题**。
1. 使用输入字段添加项目 ID。
1. （可选）要按标题/描述进行筛选，请使用输入字段根据**标题**和**描述**搜索问题。
**查看版本**
1. 从下拉菜单中，选择**部署**。
1. 使用输入字段添加项目 ID。
1. （可选）要按环境进行筛选，请使用输入字段。**状态**属性可以是以下任何值：`created`、`running`、`success`、`failed` 或 `canceled`。
**查看标签**
1. 从下拉菜单中，选择**标签**。
1. 使用输入字段添加项目 ID。
## 模板和变量
要添加新的 GitLab 查询变量，请参阅[添加查询变量](variables-types.md#add-a-query-variable)。使用您的 GitLab 数据源作为数据源。选择资源类型：**版本**、**项目**或**标签**。
要获取项目、标签等对象的动态列表供您选择，请创建一个 Query 类型变量。查询类型变量使用 GitLab 查询编辑器来查询和返回项目、标签等。以下示例创建了一个 Project 变量来参数化您的查询
**创建 Project 变量来参数化查询**
1. 添加名为 **project** 且类型为 **Query** 的变量。
1. 选择您的 GitLab 数据源并刷新 “**仪表板加载**时”。
1. 选择 **Project** 资源类型，**已拥有**的值为**是**、**显示字段**的值为**名称**，**值字段**的值为 **ID**。
1. 选择**更新**将变量添加到控制面板。
1. 向控制面板添加一个新面板并使用 **\$1project** 作为项目 ID。
现在，当从下拉列表中进行选择时，您会得到属于该项目的结果。
## 使用 Grafana 中的转换来回答常见问题
现在，您可以执行基本 GitLab 查询来查找提交、问题等，您可以使用 Transformations 对数据集进行可视化、聚合、分组和联接，还可以使用许多其他类型的转换将简单的结果转换为复杂问题的答案。以下是一些常见问题以及如何使用转换来回答这些问题。
**我的项目commits/issues/deployments每天有多少个？**
1. 添加查询。选择**提交**作为资源类型，然后添加项目 ID。
1. 添加新的**分组依据**转换：对于**分组依据**，选择 **created\$1at\$1date**，然后计算 **(Count)=id**
1. 选择**图形**可视化。
**我的项目中问题关闭的平均时间是多少？**
1. 添加查询。选择**问题**作为资源类型，然后添加项目 ID。
1. 添加新的**从计算添加字段**转换：对于**模式**，选择**二元操作**，对于**操作**，选择 **closed\$1at = created\$1ate**，对于**别名**，选择 **resolution\$1time**。
1. 添加新的**从计算添加字段**转换：对于**模式**，选择**二元操作**，对于**操作**，选择 **resolution\$1time / 86400000**，对于**别名**，选择 **resolution\$1time**。
对于**替换所有字段**，选择 **True**。
1. 选择**统计**可视化。
+ 显示 = 计算
+ 计算 = 平均值
+ 字段 = **resolution\$1time**
# 连接到 Honeycomb 数据来源
Honeycomb 数据来源允许您查询和可视化 Honeycomb 指标，并从 Amazon Managed Grafana 中链接到 Honeycomb 追踪。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 已知限制条件
+ 此数据来源不支持临时查询。
+ 由于 API 的限制，变量编辑器只能返回选定列的前 1000 个唯一值。
+ 由于 API 限制，数据来源只能查询最近 7 天的数据。
## 添加数据来源
1. 在 Amazon Managed Grafana 工作区中打开 Grafana 控制台，并确保您已登录。
1. 在**配置**（齿轮图标）下的侧边菜单中，选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
1. 从数据来源列表中选择 **Honeycomb**。
**注意**
如果您在侧边菜单中看不到**数据来源**链接，则表示您当前的用户没有 `Admin` 角色。
**Honeycomb 设置**
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Name | 数据来源名称。您将在面板、查询和 Explore 中通过其名称查看数据来源。 |
| Honeycomb API key | 您从 Honeycomb 获得的 API 密钥。 |
| URL | Honeycomb API 的 URL。例如 https://api.honeycomb.io。 |
| Team | 与 API 密钥关联的 Honeycomb 团队。 |
## 查询 Honeycomb 数据来源
要查询指标，请在编辑器字段中输入值：
+ 选择数据集。
+ 默认查询是对所选数据集的 `COUNT`。
+ 要优化查询，请为其余任何字段选择值，例如**可视化**、**可视化**、**位置**、**限制**、**分组依据**、**排序依据**或**限制**。
## 模板和变量
要添加新的 Honeycomb 查询变量，请参阅 [添加查询变量](variables-types.md#add-a-query-variable)。
YOu 可以创建包含数据集、列或列值的变量。
+ 如果未选择任何数据集，则该变量将包含数据集。
+ 如果仅选择数据集，则该变量将包含列名。
+ 如果同时选择了数据集和列，则该变量将包含列值。使用编辑器中的**位置**字段可以进一步限制列值。
## 在 Honeycomb UI 中查看查询
要从控制面板的面板查看您在 Honeycomb UI 中创建的查询，请选择图形中的任意点，然后选择**在 Honeycomb 中打开**。
要通过查询编辑器查看您在 Honeycomb UI 中创建的查询，请选择**在 Honeycomb 中打开**。
## 导入 Honeycomb 的控制面板
要导入控制面板，请参阅 [导入控制面板](dashboard-export-and-import.md#importing-a-dashboard)。
要查找导入的控制面板，请选择**配置**、**数据来源**。
要查看可用的预制控制面板，请选择 Honeycomb 数据来源并选择**控制面板**选项卡。
# 连接到 Jira 数据来源
将来自 Jira 的问题数据与其他来源的应用程序性能数据相结合，全面了解您的开发流程。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
+ 根据问题创建或解决方案创建注释，以查看问题和指标之间的关系。
+ 跟踪详细的 Jira 统计数据，例如平均解决时间和问题吞吐量。
要使用 Jira 数据来源，您需要一个有权访问 Jira 项目的 Atlassian 账户。
## 已知限制条件
可能不支持 Jira 附加组件中的自定义字段类型。
## 添加数据来源
1. 在 Amazon Managed Grafana 工作区中打开 Grafana 控制台，并确保您已登录。
1. 在**配置**（齿轮图标）下的侧边菜单中，选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
**注意**
如果您在侧边菜单中看不到**数据来源**链接，则表示您当前的用户没有 `Admin` 角色。
1. 从数据来源列表中选择 **Jira**。
1. 输入以下信息：
+ 对于**名称**，请输入此 Jira 数据来源的名称。
+ 对于 **URL**，请输入您的 Atlassian 实例的根 URL，例如 **https://bletchleypark.atlassian.net**。
+ 对于 “**用户**”，输入 user/service 账户的电子邮件地址。
+ 对于 **API 令牌**，请输入为用户生成的 API 令牌。
## 查询 Jira 数据来源
在 Jira 查询编辑器中，您可以选择字段并查询问题。
Jira 数据来源向 Jira 查询问题，这些问题可以代表 Jira 中的错误、用户故事、支持票证或其他任务
**筛选和查看问题**
1. 选择**字段**，选择下拉列表，然后使用预键入从 Jira 实例中的任何字段（包括自定义字段）中进行选择。一些值得尝试的字段：
+ **摘要**：问题名称
+ **长篇故事名称**：问题所属的长篇故事
+ **故事点估计**：团队为某个问题估算的故事点数量
1. 对问题进行筛选或排序。为此，请输入任何有效的 JQL 表达式，根据问题的任何字段（例如**项目**、**任务接收者**或**冲刺**）对 Atlassian 查询语言 JQL 的问题进行筛选或排序。
从这里，您可以将数据显示在表中，也可以使用 Grafana 转换来操作问题数据、运行计算或将数据转换为时间序列图。有关更多信息，请参阅 [应用转换](panel-transformations.md#apply-a-transformation)。
## 时间序列查询
要显示时间序列数据，请选择**日期**字段和数值字段，然后切换到图形可视化。例如：**冲刺开始日期**、**故事点估计值**。
前面的例子本身并不是很有用。数值字段可以（而且很可能）通过转换计算。使用**分组依据**转换可以按照**冲刺开始日期**进行分组并汇总**故事点估计值**，从而可视化每个冲刺一段时间内的故事点数。有关转换的更多信息，请参阅 [应用转换](panel-transformations.md#apply-a-transformation)。
## 模板和变量
要添加新的 Jira 查询变量，请参阅 [添加查询变量](variables-types.md#add-a-query-variable)。使用您的 Jira 数据来源作为数据来源。
您可以在控制面板上定义变量并在 JQL 表达式中引用它们。例如，您可以创建项目状态控制面板并在项目之间进行选择，或者创建长篇故事状态控制面板并选择不同的长篇故事，或者创建任务状态控制面板并选择不同的任务接收者。
要获取项目、长篇故事、任务接收者等对象的动态列表以供您选择，请创建一个 Query 类型的变量。Quary 类型的变量使用 JQL 查询问题并返回项目、长篇故事、任务接收者或任何与问题相关的内容。以下是示例：
**创建 Assignee 变量以按分配人获取问题状态**
1. 添加名为 **assignee** 且类型为 **Query** 的变量。
1. 选择**字段：Assignee**。
1. （可选）添加 JQL 筛选器 **project = 'your project'**。
1. 选择**运行**以查看任务接收者列表。
1. 选择**更新**将变量添加到控制面板。
1. 向控制面板添加一个新面板，然后编辑 JQL 以使用您的新变量 **assignee = \$1assignee** 进行筛选。
现在，从下拉列表中进行选择时，您只能看到分配给该用户的问题。
多值变量允许选择多个选项，可用作 IN 子句的一部分。例如，**assignee IN (\$1assignee)**。
## 使用 Grafana 中的转换来回答常见问题
宏是引用控制面板时间窗口的变量，因此您只能在控制面板窗口的范围内筛选问题。有 2 个宏：
+ **\$1\$1\$1timeFrom**
+ **\$1\$1\$1timeTo.**
以下示例 JQL 查询筛选了在控制面板时间窗口内创建的问题：`createdDate >= $__timeFrom AND createdDate <= $__timeTo`
## 充分利用数据来源
使用 Grafana 的转换和其他内置功能可以帮助您有目的地查看 Jira 数据。
### 使用转换来增强 JQL
虽然 Grafana 中有许多转换可供选择，但以下内容提供了一个强大的增强功能，为 JQL 提供了一些 SQL 功能。 features/power
**Group By** 此转换提供了一项不属于标准 Jira JQL 语法的关键功能：分组。使用 **Group By** 转换，您可以按冲刺或其他问题字段进行分组，并按组进行聚合，以获得诸如速度和故事点估计值与冲刺中实际完成情况的对比等指标。
**Outer Join** 与 SQL 联接类似，您可以通过公共字段将 2 个或多个查询联接在一起。这提供了一种合并来自查询的数据集并使用其他转换来计算来自多个查询/数据集的值的方法。
**从计算添加字段** 与 SQL 表达式类似，此转换允许根据其他字段的计算向数据集中添加新字段。计算中使用的字段可以来自单个查询，也可以来自与您联接在一起的查询。您也可以将计算链接在一起，并通过已计算字段来执行计算。
### 使用 Grafana 中的转换来回答常见问题
您可以使用转换来可视化、聚合、分组和联接数据集，还可以使用许多其他类型的转换将简单结果转换为复杂问题的答案。
**如何显示每次冲刺的速度？**
1. 选择字段：**冲刺名称**、**故事点估计**。
1. 添加 JQL 筛选器：`project = "Your Project" AND type != epic AND status = done order by created ASC`
1. 添加**分组依据**转换：
+ 冲刺名称 \$1 分组依据
+ 故事点估计 \$1 计算 \$1 总计
1. 选择**条形仪**可视化。
**如何显示冲刺中已完成内容与估计的内容？**
1. 添加查询。首先，选择字段：**冲刺名称**、**冲刺开始日期、**、**故事点估计**。
然后添加一个 JQL 筛选器：`project = 'Your Project' AND type != epic`
1. 添加第二个查询。首先，选择字段：**冲刺名称**、**冲刺开始日期、**、**故事点估计**。
然后添加一个 JQL 筛选器：`project = 'Your Project' AND type != epic AND status = done`
1. 添加**分组依据**转换：
+ 冲刺名称 \$1 分组依据
+ 冲刺开始日期 \$1 分组依据
+ 故事点估计 \$1 计算 \$1 总计
1. 选择**图形**可视化。
**我的项目中完成问题的平均时间是多少？**
1. 添加查询。首先，选择字段：**创建时间**、**状态类别更改时间**。
然后添加一个 JQL 筛选器：`project = 'Your Project' AND type != epic AND status = done`
1. 添加转换：**从计算中添加字段**
+ 模式 = 减少行
+ 计算 = 差异
1. 添加转换：**从计算中添加字段**
+ 模式 = 二进制运算
+ 运算 = 差异 / 86000000
+ 别名 = 天数
1. 添加转换：**整理字段**
+ 隐藏其他字段
1. 添加转换：**按值筛选数据**
+ 筛选器类型 = 包含
+ 条件 = 任意匹配
+ 字段 = 天数 \$1 匹配 = 大于 \$1 值 = 1
1. 添加转换：**减少**
+ 模式 = 序列到行
+ 计算 = 均值
1. 选择**统计**可视化。
# 连接到 MongoDB 数据来源
通过 MongoDB 数据来源，您可以在 Amazon Managed Grafana 中可视化来自 MongoDB 的数据。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 用法
### 查询编辑器
查询编辑器支持与 MongoDB Shell 相同的语法，但有一些限制：\$1 只能运行一条命令/查询。\$1 仅支持读取命令：**查找**和**聚合** \$1 不支持大*多数* Object 构造函数（支持除外）**ISODate**
编辑器通过以下方式扩展了 MongoDB Shell 的语法：
+ **数据库选择**：您可以提供数据库名称，来代替普通的“db”：
**注意**
您仍然可以使用“db”。它将引用连接字符串中的默认数据库。
```
sample_mflix.movies.find()
```
+ **聚合排序**：通常，排序在聚合管道中的一个步骤中进行，但是 MongoDB Atlas 免费套餐不允许排序。我们扩展了语法，允许使用免费套餐的用户进行排序。
**注意**
MongoDB 不会使用这种语法执行排序。排序发生在从集合中查询结果之后。
```
sample_mflix.movies.aggregate({}).sort({"time": 1})
```
+ 在空白编辑器中，按 **Ctrl \$1 空格键**将显示所有可用数据库的选择。
+ 在数据库后输入一个点，将显示该数据库所有可用集合的选择。
+ 在集合后输入一个点，将显示可用的查询方法。
+ 在查询方法后输入一个点，将显示其他功能：排序/限制。
#### 运行查询
按 **Cmd \$1 S** 运行查询
### 时间序列
在可视化时间序列数据时，插件需要知道使用哪个字段作为时间。只需将字段投影为别名为“time”的字段即可。该字段的数据类型必须是日期。
您可以将非日期数据类型强制转换为日期数据类型。这样做将允许使用非日期字段作为时间序列时间。以下示例说明如何使用 mongo dateFromParts DB \$1 管道运算符将 int 字段 “year” 转换为预计为 “时间” 的日期。
```
sample_mflix.movies.aggregate([
{"$match": { "year": {"$gt" : 2000} }},
{"$group": { "_id": "$year", "count": { "$sum": 1 }}},
{"$project": { "_id": 0, "count": 1, "time": { "$dateFromParts": {"year": "$_id", "month": 2}}}}
]
).sort({"time": 1})
```
### 诊断
[诊断命令](https://docs.mongodb.com/manual/reference/command/nav-diagnostic/)
目前支持以下诊断命令：“统计信息”、“服务器状态”、“状态”、“getLog”、“”、“Connection replSetGet Status”、“buildInfo”、connPoolStats “dbStats”、“hostInfo”、“HostInfo”、“LockInfo”
示例：
```
admin.connectionStatus() // run the connectionStatus command
admin.connectionStatus({"authInfo.authenticatedUserRoles": 1}) // run and only return the "authInfo.authenticatedUserRoles" field
admin.connPoolStats({arg: "pool"}) // run the connPoolStats command and pass 1 argument
admin.serverStatus({args: {repl: 0, metrics:0}}) // run the serverStatus command and pass multiple args
```
### 宏
您可以在查询中引用控制面板的时间范围。
+ ` $__timeFrom `：引用控制面板开始时间的宏
+ ` $__timeTo `：引用控制面板结束时间的宏
```
$__timeTo - ``` sample_mflix.movies.find({released: {$gt:
"$__timeFrom"}}).sort({year: 1})
```
#### 模板变量
MongoDB 支持“复合变量”的概念，让您可以将一个变量用作多个变量，以执行复杂的多键筛选。
要创建复合变量，请使用以下划线分隔变量的命名约定（必须以下划线开头）：`_var1_var2`。查询时，响应格式必须为：`val1-val2`
**示例：我想根据电影名称和年份筛选结果。**
1. 创建一个类型为 Query 的变量：`_movie_year`
1. 设置该变量查询，让其返回一个包含电影年份属性的项目数组，如下所示。
```
// Example sample_mflix.movies.aggregate([
{"$match": {year: {"$gt": 2011}}},
{"$project": {_id: 0, movie_year: {"$concat":
["$title", " - ", {"$toString":"$year"}]}}}
])
```
```
// [{"movie-year": "Ted - 2016"},
{"movie-year": "The Terminator -
1985"}]
```
1. 现在，您可以在查询中使用语法“\$1\$1variable”，将“Movie”和“Year”作为单独的模板变量引用。
##### 使用临时筛选条件
除了可以使用任意名称的标准“临时筛选条件”类型变量外，还必须创建第二个辅助变量。该变量应为“常量”类型，名称为“mongodb\$1adhoc\$1query”，其值必须与查询编辑器兼容。查询结果将用于填充可选择的筛选条件。您可以选择隐藏该变量，因为它没有其他用途。
```
sample_mflix.movies.aggregate([
{"$group": { "_id": "$year"}},
{"$project": { "year": "$_id","_id":
0 }} ] )
```
# 连接到 New Relic 数据来源
本节介绍了 New Relic [APM](https://newrelic.com/products/application-monitoring) 和 Grafana 的[见解](https://newrelic.com/products/insights)。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 功能
+ 模板变量
+ 指标名称
+ 指标值
+ Annotations
+ 别名
+ 指标名称
+ 指标值
+ 临时筛选条件
+ 当前不支持
+ 警报
## 配置
添加数据来源，填写您的[管理员 API 密钥](https://docs.newrelic.com/docs/apis/get-started/intro-apis/types-new-relic-api-keys#admin)、[个人 API 密钥](https://docs.newrelic.com/docs/apis/get-started/intro-apis/types-new-relic-api-keys#personal-api-key)和[账户 ID](https://docs.newrelic.com/docs/accounts/install-new-relic/account-setup/account-id) 的字段。
## 用法
### 服务类型
+ **指标**；用于通过 New Relic 的 [REST API](https://docs.newrelic.com/docs/apis/rest-api-v2) 查询 New Relic API。
+ **见解**；用于通过 [NRQL](https://docs.newrelic.com/docs/insights/nrql-new-relic-query-language/nrql-resources/nrql-syntax-components-functions) 查询 New Relic 见解。
### Aliases
您可以将纯文本与以下变量组合以生成自定义输出。
| 变量 | 说明 | 示例值 |
| --- | --- | --- |
| \$1\$1\$1nr\$1metric | 指标名称 | CPU/User 时间 |
| \$1\$1\$1nr\$1metric\$1value | 指标值 | average\$1value |
例如：
```
Server: $__nr_server Metric: $__nr_metric
```
### 模板和变量
1. 为控制面板创建模板变量。有关更多信息，请参阅 [模板和变量](templates-and-variables.md)。
1. 选择“查询”类型。
1. 选择“New Relic”数据来源。
1. 使用相对 [REST API](https://docs.newrelic.com/docs/apis/rest-api-v2) 端点（不包括文件扩展名）制定查询。
可用应用程序列表：
```
applications
```
应用程序的可用指标列表：
```
applications/{application_id}/metrics
```
### NRQL 宏
为了改善创建 New Relic Query Language（NRQL）查询时的编写体验，编辑器支持预定义的宏：
+ `$__timeFilter`（或 `[[timeFilter]]`）将根据您的控制面板时间范围对 `SINCE <from> UNTIL <to>` 进行插值。
示例：
```
SELECT average(value) FROM $event_template_variable
$__timeFilter TIMESERIES
```
有关如何使用宏和模板变量的更多提示，请参阅编辑器的帮助部分。
### 警报事件
选择您的 New Relic 数据来源并设置其他筛选器。如果未设置任何筛选器，则将返回所有事件。
如果要按*实体 ID* 筛选事件，请使用模板变量，因为您可以选择实体名称而不是 ID。例如，要筛选特定应用程序的事件，请创建一个变量 `_$app_`，该变量用于检索应用程序列表并将其用作*实体 ID* 筛选器。
### 部署事件
*应用程序 ID* 是必填字段。
# 连接到 Oracle 数据库数据来源
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 添加数据来源
在 Grafana 的左侧面板上选择**数据来源**。
选择“添加数据来源”：
输入 **oracle** 以查找数据来源。
输入 Oracle 服务器详细信息。
输入主机名（或 IP 地址）以及端口号，并输入用于连接的用户名和密码。
切换 tnsnames 选项后，可以使用 tnsnames.ora 配置文件中找到的任何有效条目以及基本身份验证。
与上一示例类似，但使用 Kerberos 进行身份验证。有关如何将操作系统或 Docker 容器配置为使用 Kerberos 的详细信息，请参阅 Kerberos 特定的设置指南。
（可选）更改用于连接到 Oracle 服务器并由时区感知型宏所使用的时区。默认设置为 UTC。
保存并测试数据来源，您应该会看到一条绿色消息，上面写着“数据库连接正常”
## 用法
### 宏
为了简化语法并允许动态部分（如日期范围筛选器），查询可包含宏。列名称必须位于双引号（`"`）内。
| 宏示例 | 说明 |
| --- | --- |
| \$1\$1\$1\$1time(dateColumn)\$1 \$1 将替换为表达式，以将列重命名为 `time`。例如，`dateColumn as time` \$1\$1\$1\$1timeEpoch(dateColumn)\$1 | 将替换为一个表达式，以将列重命名为 time，并将该值转换为 Unix 时间戳（以毫秒为单位）。 |
| \$1\$1\$1\$1timeFilter(dateColumn)\$1 \$1 将替换为使用指定列名的时间范围筛选条件。例如，`dateColumn BETWEEN TO\$1DATE('19700101','yyyymmdd') \$1 (1/24/60/60/1000) \$1 1,500,376,552,001 AND TO\$1DATE('19700101','yyyymmdd') \$1 (1/24/60/60/1000) \$1 1500376552002` \$1\$1\$1\$1timeFrom()\$1 | 将替换为当前活动时间选择的开始时间（已转换为 DATE 数据类型）。例如 TO\$1DATE('19700101','yyyymmdd') \$1 (1/24/60/60/1000) \$1 1500376552001。 |
| \$1\$1\$1\$1timeTo()\$1 \$1 将替换为当前活动时间选择的结束时间（已转换为 `DATE` 数据类型）。\$1\$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,"5m")\$1 | 将替换为 GROUP BY 子句中可用的表达式。 |
| \$1\$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,"5m"[, fillvalue])\$1 | 将替换为 GROUP BY 子句中可用的表达式。如果 fillValue 为 NULL 或浮点值，则会自动用该值填充时间范围内的空序列。例如，timeGroupcreatedAt, ′1m′, 0.\$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,"5m", 0)\$1。 |
| \$1timeGroup(dateColumn, ‘5m’, NULL) \$1 \$1SameasabovebutNULLwillbeusedasvalueformissingpoints。\$1\$1\$1timeGroup(dateColumn,"5m", previous)\$1 | 与上面相同，但如果未看到任何值却使用 NULL，则该序列中的前一个值将用作填充值。 |
| \$1\$1\$1\$1 unixEpochFilter (dateColumn) \$1 \$1 将替换为使用指定列名的时间范围过滤器，时间以 unix 时间戳（以毫秒为单位）表示。例如，`dateColumn >= 1500376552001 和 dateColumn <= 1500376552002` \$1\$1\$1\$1 () \$1 unixEpochFrom | 将替换为当前活动时间选择的开始时间，作为 Unix 时间戳。例如 1500376552001。 |
| \$1\$1\$1\$1unixEpochTo()\$1 | 将替换为当前活动时间选择的结束时间，作为 Unix 时间戳。例如 1500376552002。 |
该插件还支持使用大括号 `{}`。当需要在参数内进行查询时，请使用此表示法。
**注意**
每个查询使用一种表示法类型。如果查询需要大括号，则查询中的所有宏都必须使用大括号。
```
$__timeGroup{"dateColumn",'5m'}
$__timeGroup{SYS_DATE_UTC("SDATE"),'5m'}
$__timeGroup{FROM_TZ(CAST("SDATE" as timestamp), 'UTC'), '1h'}
```
在面板编辑模式下，查询编辑器有一个**生成式 SQL** 链接，并在查询运行后显示。选择链接之后，将会展开并显示运行的原始插值 SQL 字符串。
### 表查询
如果**格式化为**查询选项设置为**表**，则基本上可以执行任何类型的 SQL 查询。表面板将自动显示查询返回的任何列和行的结果。您可以使用常规 `as` SQL 列选择语法来控制表面板列的名称。
### 时间序列查询
如果将**格式化为**设置为**时间序列**，例如在图形面板中使用，查询必须返回名为 `time` 的列，该列返回 SQL 日期时间或任何表示 Unix 纪元（秒）的数字数据类型。Grafana 将没有明确时区的 DATE 和 TIMESTAMP 列解释为 UTC。除 `time` 和 `metric` 之外的任何列都被视为值列。您可以返回一个名为 `metric` 的列，该列用作值列的指标名称。
以下代码示例显示了多个 `metric` 列。
```
SELECT
$__timeGroup("time_date_time", '5m') AS time,
MIN("value_double"),
'MIN' as metric
FROM test_data
WHERE $__timeFilter("time_date_time")
GROUP BY $__timeGroup("time_date_time", '5m')
ORDER BY time
```
### 更多查询 — 使用 oracle-fake-data-gen
```
SELECT
$__timeGroup("createdAt", '5m') AS time,
MIN("value"),
'MIN' as metric
FROM "grafana_metric"
WHERE $__timeFilter("createdAt")
GROUP BY $__timeGroup("createdAt", '5m')
ORDER BY time
```
以下代码示例显示了“伪造数据”时间序列。
```
SELECT
"createdAt",
"value"
FROM "grafana_metric"
WHERE $__timeFilter("createdAt")
ORDER BY "createdAt" ASC
```
```
SELECT
"createdAt" as time,
"value" as value
FROM "grafana_metric"
WHERE $__timeFilter("createdAt")
ORDER BY time ASC
```
以下示例显示了一个有用的表结果。
```
select tc.table_name Table_name
,tc.column_id Column_id
,lower(tc.column_name) Column_name
,lower(tc.data_type) Data_type
,nvl(tc.data_precision,tc.data_length) Length
,lower(tc.data_scale) Data_scale
,tc.nullable nullable
FROM all_tab_columns tc
,all_tables t
WHERE tc.table_name = t.table_name
```
### 模板化
您可以在指标查询中使用变量来代替服务器、应用程序和传感器名称等硬编码的内容。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。通过这些下拉框可以轻松更改控制面板中显示的数据。
#### 查询变量
如果添加 `Query` 类型的模板变量，则可以编写一个 Oracle 查询，该查询可以返回测量名称、键名或键值等显示为下拉选择框的内容。
例如，如果在模板变量 *Query* 设置中指定了这样的查询，则会有一个变量，其中包含表中 `hostname` 列的所有值。
```
SELECT "hostname" FROM host
```
查询可以返回多列，Grafana 会自动根据这些列创建一个列表。例如，以下查询将返回一个列表，其中包含来自 `hostname` 和 `hostname2` 的值。
```
SELECT "host.hostname", "other_host.hostname2" FROM host JOIN other_host ON host.city = other_host.city
```
要在查询中使用依赖于时间范围的宏（如 `$__timeFilter("time_column")`），需要将模板变量的刷新模式设置为*时间范围更改时*。
```
SELECT "event_name" FROM event_log WHERE $__timeFilter("time_column")
```
另一种选择是可以创建 key/value 变量的查询。该查询应返回名为 `__text` 和 `__value` 的两列。`__text` 列值应该是唯一的（如果它不是唯一的，则使用第一个值）。下拉列表中的选项包含文本和值，允许将友好名称作为文本，将 id 作为值。以下示例代码显示了一个以 `hostname` 作为文本，以 `id` 作为值的查询。
```
SELECT "hostname" AS __text, "id" AS __value FROM host
```
您还可以创建嵌套变量。例如，您还有一个名为 `region` 的变量。然后，您可以让主机变量仅显示来自当前所选区域的主机，并使用以下查询（如果 `region` 是多值变量，则使用 `IN` 比较运算符而不是 `=` 与多个值匹配）。
```
SELECT "hostname" FROM host WHERE region IN('$region')
```
#### 在查询中使用变量
仅当模板变量是 `multi-value` 时，才会引用模板变量值。
如果该变量是多值变量，则使用 `IN` 比较运算符而不是 `=` 与多个值匹配。
共有两种语法：
`$` 名为 `hostname` 的模板变量的示例：
```
SELECT
"atimestamp" as time,
"aint" as value
FROM table
WHERE $__timeFilter("atimestamp") AND "hostname" IN('$hostname')
ORDER BY "atimestamp" ASC
```
`[[varname]]` 名为 `hostname` 的模板变量的示例：
```
SELECT
"atimestamp" as time,
"aint" as value
FROM table
WHERE $__timeFilter("atimestamp") AND "hostname" IN('[[hostname]]')
ORDER BY atimestamp ASC
```
# 连接到 Salesforce 数据来源
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
Salesforce 数据来源使您能够在 Amazon Managed Grafana 中可视化来自 Salesforce 的数据。
要使用此数据来源，您必须拥有 [Salesforce](https://www.salesforce.com/) 账户和 [Salesforce 连接的应用程序](https://help.salesforce.com/articleView?id=sf.connected_app_overview.htm&type=5)。
## 已知限制条件
+ 尚不支持临时筛选条件。
+ 目前仅支持 SOQL 查询和可通过 SOQL 访问的数据。目前尚不支持 SOSL 和 SAQL 查询格式。
## 必需的设置
以下设置是必需的。
**注意**
该插件目前使用 OAuth 2.0 用户名密码流程。未使用连接的应用程序中所需的回调 URL。因此，您可以将其设置为任何有效的 URL。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Enable OAuth settings | 您必须勾选此项才能启用 OAuth。 |
| Callback URL | 尚未在此插件中使用，因此您可以指定任何有效的 URL。 |
| Selected OAuth Scopes (minimum requirements) | 访问和管理您的数据（api）。 |
| Require Secret for Refresh Token Flow | 可以启用或禁用此选项。 |
## 添加数据来源
1. 在 Amazon Managed Grafana 工作区中打开 Grafana 控制台，并确保您已登录。
1. 在**配置**（齿轮图标）下的侧边菜单中，选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
**注意**
如果您在侧边菜单中看不到**数据来源**链接，则表示您当前的用户没有 `Admin` 角色。
1. 从数据来源列表中选择 **Salesforce**。
1. 输入以下信息：
+ 对于**用户名**，输入要用于连接和查询 Salesforce 的 Salesforce 账户的用户名。
+ 对于**密码**，输入该用户的密码。
+ 对于**安全令牌**，输入该用户的安全令牌。
+ 对于**使用者键**，输入要连接到 Salesforce 的使用者键。您可以从 Salesforce 连接的应用程序处获取。
+ 对于**使用者密钥**，输入要连接到 Salesforce 的使用者密钥。您可以从 Salesforce 连接的应用程序处获取。
+ 对于**使用沙盒**，如果您要使用 Salesforce 沙盒，请选择此选项。
## 查询 Salesforce 数据来源
查询编辑器支持查询生成器和 SOQL 编辑器模式。SOQL 代表 [Salesforce 对象查询语言](https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.soql_sosl.meta/soql_sosl/sforce_api_calls_soql.htm)。
### 查询生成器（SOQL 生成器）
查询生成器是一个用户友好的界面，用于生成 SOQL 查询。如果您不熟悉如何编写 SOQL 查询，则可以使用此模式生成 SOQL，从而查询 Salesforce 对象。查询生成器中的 **FROM** 字段指的是 Salesforce 中的一个或多个实体。您需要首先选择 **FROM** 字段，然后才能在查询生成器中进行任何其他操作。选择 **FROM** 字段后，需要选择生成器模式。SOQL 生成器当前支持以下模式。
+ `List`：列出选定表/salesforce 中的项目及其字段。使用此模式可以获得诸如“显示本财季创造的商机列表及其名称、价值和阶段”的结果。
+ `Aggregate`：汇总实体中的项目。使用此模式可以获得诸如“统计上个月创造的商机”的结果。或“按阶段名称分组的商机的总价值是多少？”
+ `Trend`：显示一段时间内的汇总结果。使用此模式可以获得诸如 “计算机会数量” 之类的结果 CreatedDate。或“按商机截止日期分组的总价值是多少。”
在查询编辑器中选择 `Entity/FROM` 和**模式**后，使用以下选项生成查询。
| **字段** | **适用于** | **描述** |
| --- | --- | --- |
| SELECT | ALL | 选择要查看的字段列表。对于汇总视图或趋势视图，还可选择要汇总值的方式。 |
| WHERE | ALL | （可选）指定筛选条件。系统会根据您选择的条件筛选结果。 |
| ORDER BY | LIST, AGGREGATE | （可选）选择字段名称和所需的结果排序顺序。 |
| LIMIT | LIST, AGGREGATE | （可选）限制返回的结果数。默认值为 100。 |
| GROUP BY | AGGREGATE | （可选）如果要按任何特定字段拆分汇总值，请选择该字段。 |
| TIME FIELD | TREND | 指定要按其对结果进行分组的日期字段。结果是根据 Grafana 的时间选择器范围进行筛选的。 |
在查询编辑器中配置上述字段时，还将在查询编辑器下方看到生成的 SOQL 的预览。如果您在查询生成器中因任何限制而导致操作被阻止，则可以安全地切换到 SOQL 编辑器，您可以在其中自定义生成的 SOQL 查询。
### SOQL 编辑器
原始 SOQL 编辑器提供了通过原始 SOQL 查询来查询 Salesforce 对象的选项。SOQL 编辑器提供自动完成建议，例如每个表的可用实体和相应的字段。在 SELECT 或 WHERE 之后使用 Ctrl \$1 空格键查看每个表的可用实体。如果在实体名称后输入一个点，则可以看到可用字段。
**快捷键**
使用 CTRL \$1 空格键显示代码完成功能，它会显示可用的上下文选项。
CMD \$1 S 运行查询。
**按时间序列查询**
通过将日期字段的别名设置为时间，将指标字段别名设置为指标，然后按指标和日期分组，以这种方式进行时间序列查询。以下是示例：
```
SELECT sum(Amount) amount, CloseDate time, Type metric from Opportunity
group by Type, CloseDate
```
**宏**
要按控制面板时间范围进行筛选，可以在 SOQL 查询中使用宏：
+ `$__timeFrom`：将替换为当前活动时间选择的开始时间（已转换为`time`数据类型）。
+ `$__timeTo`：将替换为当前活动时间选择的结束时间（已转换为`time`数据类型）。
+ `$__quarterStart`— 会计季度的开始（源自 “ SalesForce 会计年度设置”）。
+ `$__quarterEnd`— 会计季度结束（源自 “ SalesForce 会计年度设置”）。
```
SELECT UserId, LoginTime from LoginHistory where LoginTime > $__timeFrom
```
## 模板和变量
要添加新的 Salesforce 查询变量，请参阅[添加查询变量](variables-types.md#add-a-query-variable)。使用 Salesforce 数据来源作为您的数据来源。您可在此处使用任何 SOQL 查询。
如果要使用 name/value 配对，例如用户 ID 和用户名，请从 SOQL 查询中返回两个字段。第一个字段将用作 ID。当您想在查询编辑器 SOQL 中按键（ID 等）进行筛选时，请执行此操作。
通过使用变量语法在 SOQL 查询中使用该变量。有关更多信息，请参阅 [变量语法](templates-and-variables.md#variable-syntax)。
# 连接到 SAP HANA 数据来源
[SAP HANA](https://www.sap.com/products/technology-platform/hana.html) 是一种高性能的内存数据库，可加快数据驱动的实时决策和操作。它由 SAP 开发和销售。SAP HANA 数据来源插件可帮助您将 SAP HANA 实例与 Grafana 连接起来。
借助 SAP HANA Grafana Enterprise 插件，您可以在 Grafana 中将您的 SAP HANA 数据，与 Grafana 中的所有其他数据来源以及上下文中的日志和指标数据一起可视化。该插件包括内置的查询编辑器，它支持注释，并允许您设置警报阈值，控制访问权限，设置权限等。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 功能
+ **查询编辑器**：该插件带有内置的 SQL 查询编辑器，具有语法突出显示功能，使您能够可视化时间序列或表数据，并自动完成基本的 Grafana 宏。
+ **数据来源权限**：控制谁可以在 Grafana 中查看或查询 SAP HANA 数据。
+ **注释**：在任何 Grafana 图表上叠加 SAP HANA 事件或数据，将事件与其他图表数据关联起来。
+ **警报**：在 SAP HANA 中设置基于警报的指标存储。
+ **查询变量**：在 Grafana 中创建基于 SAP HANA 数据的模板变量，并在 SAP HANA 查询中包含变量以使控制面板具有交互性。
## 添加数据来源
1. 在 Amazon Managed Grafana 工作区中打开 Grafana 控制台，并确保您已登录。
1. 在**配置**（齿轮图标）下的侧边菜单中，选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
**注意**
如果您在侧边菜单中看不到**数据来源**链接，则表示您当前的用户没有 `Admin` 角色。
1. 从数据来源列表中选择 **SAP HANA**。
1. 在配置编辑器中，输入以下信息：
+ 对于**服务器地址**，提供 SAP HANA 实例的地址。示例：`xxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxx.hana.trial-us10.hanacloud.ondemand.com`。
+ 对于**服务器端口**，提供 SAP HANA 实例的端口。
+ 对于**用户名**，输入用于连接到 SAP HANA 实例的用户名。
+ 对于**密码**，输入该用户的密码。
+ （可选）如果您想跳过 TLS 验证，请启用**跳过 TLS 验证**。
+ （可选）如果您需要提供客户端证书和密钥，请启用 **TLS 客户端身份验证**。
+ （可选）如果您要启用自签名 TLS 证书的验证，请启用**使用 CA 证书**。
+ （可选）对于**默认架构**，输入要使用的默认架构。如果省略此项，则需要在每个查询中指定架构。
**访问权和权限**
要将 Grafana 连接到 SAP HANA，请使用专用凭证。仅向用户提供所需的权限。首先，使用用户名和密码创建一个受限用户。以下查询是创建受限用户的示例。此查询还会禁用强制密码更改。
```
CREATE RESTRICTED USER PASSWORD NO FORCE_FIRST_PASSWORD_CHANGE;
```
接下来，允许用户通过诸如 Grafana 之类的客户端连接系统，连接时会涉及以下内容：
```
ALTER USER ENABLE CLIENT CONNECT;
```
最后，允许用户访问所需的视图、表和架构。
```
ALTER USER GRANT ROLE PUBLIC;
GRANT SELECT ON SCHEMA TO ;
```
**用户级权限**
单击数据来源配置页面中的“权限”选项卡以启用数据来源权限，从而限制对 SAP HANA 的访问权限。在权限页面上，管理员可以启用权限并将查询权限限制为特定的用户和团队。
## 查询编辑器
SAP HANA Grafana 插件附带一个 SQL 查询编辑器，您可以在其中输入任何 HANA 查询。如果您的查询返回时间序列数据，则可以将其格式化为时间序列，以便在图表面板中对其进行可视化。查询编辑器为支持的 Grafana 宏提供自动完成功能，并突出显示 SQL 查询的语法。
## Annotations
您可以使用 SAP HANA 查询作为 Grafana 注释的来源。您的注释查询应至少返回一个时间列和一个文本列。有关注释的详细信息，请参阅[Annotations](dashboard-annotations.md)。
**从 SAP HANA 创建注释**
1. 选择**控制面板设置**齿轮图标。
1. 从左侧菜单中选择**注释**、**新建**。
1. 从**数据来源**下拉菜单中，选择您的 SAP HANA 数据来源实例。
1. 在**查询**字段中，输入至少返回一个时间字段和一个文本字段的 SAP HANA 查询。
1. 在**格式化为**下拉菜单中，选择**时间序列**。
1. 为每个注释配置**从**字段。
## 模板和变量
要添加新的 SAP HANA 查询变量，请参阅[添加查询变量](variables-types.md#add-a-query-variable)。使用 SAP HANA 数据来源作为数据来源。
以下示例查询将返回来自 `users` 表的 `username` 唯一列表。
```
select distinct("username") from "users"
```
**注意**
确保在变量查询中只选择一列。如果您的查询返回两列，则第一列将用作显示值，第二列将用作变量的实际值。如果您的查询返回的列超过两列，则它们将被拒绝。
### 模板和变量
您可以在查询中使用任何 Grafana 变量。以下示例说明如何在查询中使用单个/多个变量。
```
-- For example, following query
select * from "users" where "city" = ${city}
-- will be translated into
select * from "users" where "city" = 'london'
--- where you can see ${city} variable translated into actual value in the variable
```
与文本类似，变量也适用于数值字段。在下面的示例中，`${age}` 是一个文本框变量，它接受数字，然后与表中的数值字段进行比较。
```
select * from "users" where "age" > ${age}
--- wil be translated into
select * from "users" where "age" > '36'
```
如果您的变量返回多个值，则可以在 SAP HANA 查询的 `in` 条件中使用它，如下所示。请注意变量周围的方括号，以使 `where in` 条件在 SAP HANA 中有效。
```
select * from "users" where "city" in (${cities})
--- will be translated into
select * from "users" where "city" in ('london','perth','delhi')
--- where you can see ${cities} turned into a list of grafana variables selected.
--- You can also write the same query using shorthand notation as shown below
select * from "users" where "city" in ($cities)
```
### 宏
+ `$__timeFilter()`：在原始查询中使用 Grafana 的时间范围时，将其应用于指定列。适用于date/timestamp/long时间列。
+ `$__timeFilter(, )`：同上。但是可以指定存储在数据库中的 time\$1column 的格式。
+ `$__timeFilter(, "epoch", )`：同上，但可以在时间列处于纪元时使用。格式可以是“s”、“ms”和“ns”之一。
+ `$__fromTimeFilter()`：同上，但可以在时间列处于纪元时使用。格式可以是“s”、“ms”和“ns”之一。
+ `$__fromTimeFilter(, )`：同上，但能够指定 comparison\$1predicate。
+ `$__fromTimeFilter(, )`：同上，但可以指定时间列的格式。
+ `$__fromTimeFilter(, , )`：同上，但能够指定 comparison\$1predicate。
+ `$__toTimeFilter()`：根据 Grafana 的“到”时间返回时间段的时间条件。
+ `$__toTimeFilter(, )`：同上，但能够指定 comparison\$1predicate。
+ `$__toTimeFilter(, )`：同上，但可以指定时间列的格式。
+ `$__toTimeFilter(, )`：同上，但能够指定 comparison\$1predicate。
+ `$__timeGroup(, )`：将时间列扩展为间隔组。适用于date/timestamp/long时间列...
**\$1\$1\$1timeFilter() 宏**
以下示例解释了该 `$__timeFilter()` 宏：
```
- In the following example, the query
select ts, temperature from weather where $__timeFilter(ts)
--- will be translated into
select ts, temperature from weather where ts > '2021-02-24T12:52:48Z' AND ts < '2021-03-24T12:52:48Z'
--- where you can see the grafana dashboard's time range is applied to the column ts in the query.
```
**\$1\$1\$1timeFilter(, ) 宏**
在某些情况下，数据库中的时间列以自定义格式存储。以下示例解释了 `$__timeFilter(, )` 宏，它有助于基于 Grafana 的时间选择器筛选自定义时间戳：
```
SELECT TO_TIMESTAMP("TS",'YYYYMMDDHH24MISS') AS METRIC_TIME , "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TS","YYYYMMDDHH24MISS") -- TS is in 20210421162012 format
SELECT TO_TIMESTAMP("TS",'YYYY-MON-DD') AS METRIC_TIME , "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TS","YYYY-MON-DD") -- TS is in 2021-JAN-15 format
```
在宏中，该格式可以是与您的时间戳列匹配的有效 HANA 格式之一。例如，当您的数据以 `20210421162012` 格式存储时，`YYYYMMDDHH24MISS` 是一种有效的格式。
**\$1\$1\$1timeFilter(, "epoch" ) 宏**
在某些情况下，时间戳作为纪元时间戳存储在数据库中。以下示例对 `$__timeFilter(, "epoch" )` 宏进行了说明，该宏有助于基于 Grafana 的时间选择器筛选纪元时间戳。在宏中，格式可以是 ms、s 或 ns 之一。如果未指定格式，则 s 将被视为默认格式。
```
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP") AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch") -- Example : TIMESTAMP field stored in epoch_second format 1257894000
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP") AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch","s") -- Example : TIMESTAMP field stored in epoch_second format 1257894000
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP"/1000) AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch","ms") -- Example : TIMESTAMP field stored in epoch_ms format 1257894000000
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP"/1000000000) AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch","ns") -- Example : TIMESTAMP field stored in epoch_nanoseconds format 1257894000000000000
```
您可以使用 epoch\$1s、epoch\$1ms 或 epoch\$1ns 之一作为第二个参数，而不是使用 \$1\$1\$1TimeFilter 的第三个参数。
```
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP"/1000) AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch","ms")
-- is same as
SELECT ADD_SECONDS('1970-01-01', "TIMESTAMP"/1000) AS "METRIC_TIME", "VALUE" FROM "SCH"."TBL" WHERE $__timeFilter("TIMESTAMP","epoch_ms")
```
**\$1\$1\$1 fromTimeFilter () 和 \$1\$1\$1 toTimeFilter () 宏**
`$__fromTimeFilter()` 宏根据 Grafana 时间选择器的“从”时间扩展到时间段的条件。
这将接受三个参数。第一个参数是时间字段名称。您可以传递 comparison\$1predicate 或时间列的格式作为第二个参数。如果您想同时传递这两个参数，那么格式就是第二个参数，并使用 comparison\$1predicate 作为第三个参数。
****如果未指定格式，插件将假定时间列为 timestamp/date 类型。如果您的时间列以除时间戳/日期之外的任何其他格式存储，则将该格式作为第二个参数传递。 可以是 epoch\$1s、epoch\$1ms、epoch\$1ns 或任何其他自定义格式之一，例如。 YYYY-MM-DD
**** 可选参数。如果未传递，插件将使用 > 作为比较谓词。 可以是 =、\$1=、 <>、<、<=、>、>、>=
`$__toTimeFilter()`工作原理与 \$1\$1\$1 fromTimeFilter () 相同。它不会使用 Grafana 的“从”时间，而是会使用 Grafana 的“到”时间。此外，默认比较谓词将为 <。
**\$1\$1\$1timeGroup(, )**
例如，在查询中，宏 \$1\$1\$1TimeGroup(timecol,1h) 扩展为 SERIES\$1ROUND("timecol", 'INTERVAL 1 HOUR')。
以下示例解释了 `$__timeGroup(, ) macro.`
```
SELECT $__timeGroup(timestamp,1h), "user", sum("value") as "value"
FROM "salesdata"
WHERE $__timeFilter("timestamp")
GROUP BY $__timeGroup(timestamp,1h), "user"
ORDER BY $__timeGroup(timestamp,1h) ASC
```
这将被转换为以下查询，其中 `$__timeGroup(timestamp,1h)` 扩展为 `SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 HOUR')`。
```
SELECT SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 HOUR') as "timestamp", "user", sum("value") as "value"
FROM "salesdata"
WHERE "timestamp" > '2020-01-01T00:00:00Z' AND "timestamp" < '2020-01-01T23:00:00Z'
GROUP BY SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 HOUR'), "user"
ORDER BY "timestamp" ASC
```
**注意**
对 \$1\$1\$1TimeGroup 宏使用分组依据时，请确保您的选择、排序依据字段与您的分组依据字段的名称相同。否则，HANA 可能无法识别查询。
如果您不想在 \$1\$1\$1timeGroup() 函数中对间隔进行硬编码，那么您可以通过将 \$1\$1\$1interval 指定为间隔来将其留给 Grafana。Grafana 将根据控制面板的时间范围计算该间隔。示例查询：
```
SELECT $__timeGroup(timestamp, $__interval), sum("value") as "value"
FROM "salesdata"
WHERE $__timeFilter("timestamp")
GROUP BY $__timeGroup(timestamp, $__interval)
ORDER BY $__timeGroup(timestamp, $__interval) ASC
```
该查询将根据控制面板的时间范围转换为以下查询。
```
SELECT SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 MINUTE'), sum("value") as "value"
FROM "salesdata"
WHERE "timestamp" > '2019-12-31T23:09:14Z' AND "timestamp" < '2020-01-01T23:17:54Z'
GROUP BY SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 MINUTE')
ORDER BY SERIES_ROUND("timestamp", 'INTERVAL 1 MINUTE') ASC
```
### 警报
**要在 Grafana 中设置 SAP HANA 警报**
1. 在控制面板中创建图表面板。
1. 以时间序列格式创建 SAP HANA 查询。
1. 选择**警报**选项卡并指定警报标准。
1. 选择**测试规则**以测试警报查询。
1. 指定警报收件人、消息和错误处理。
1. 保存控制面板。
#### 针对非时间序列数据发出警报
要针对非时间序列数据发出警报，请使用 `TO_TIMESTAMP('${__to:date}')` 宏将非时间序列指标转换为时间序列。这会将您的指标转换为单点时间序列查询。查询的格式如下所示
```
SELECT TO_TIMESTAMP('${__to:date}'), FROM
```
在以下示例中，表中有四个字段，分别是用户名、年龄、城市和角色。此表不提供任何时间字段。我们希望在具有开发角色的用户数量少于三时发出通知。
```
SELECT TO_TIMESTAMP('${__to:date}'), count(*) as "count" FROM (
SELECT 'John' AS "username", 32 AS "age", 'Chennai' as "city", 'dev' as "role" FROM dummy
UNION ALL SELECT 'Jacob' AS "username", 32 AS "age", 'London' as "city", 'accountant' as "role" FROM dummy
UNION ALL SELECT 'Ali' AS "username", 42 AS "age", 'Delhi' as "city", 'admin' as "role" FROM dummy
UNION ALL SELECT 'Raja' AS "username", 12 AS "age", 'New York' as "city", 'ceo' as "role" FROM dummy
UNION ALL SELECT 'Sara' AS "username", 35 AS "age", 'Cape Town' as "city", 'dev' as "role" FROM dummy
UNION ALL SELECT 'Ricky' AS "username", 25 AS "age", 'London' as "city", 'accountant' as "role" FROM dummy
UNION ALL SELECT 'Angelina' AS "username", 31 AS "age", 'London' as "city", 'cxo' as "role" FROM dummy
) WHERE "role" = 'dev'
```
# Connect 连接到 ServiceNow 数据源
这是用于连接 ServiceNow实例 ServiceNow 的数据源。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 功能
+ 查询
+ 统计 API 查询
+ 表 API 查询
+ 事件、变更和任何其他表
+ 警报
+ 注释（测试版功能）
+ 模板变量
## 配置
在 Grafana 的左侧面板上选择数据来源。
选择“添加数据来源”：
输入 **servicenow** 以查找数据来源插件：
输入 ServiceNow 网址：
选择**保存并测试**。您应该会看到一条绿色消息，上面写着 “ServiceNow 连接正常”。
### 控制面板示例
预制控制面板包含在插件中，可通过控制面板选项卡下面的数据来源配置页面导入。
## 用法
在查询编辑器中返回数据的方法有两种。
+ TableAPI
+ AggregateAPI
用户目前可以在查询预定义表之间进行选择，如下所示：
+ 更改
+ 意外事件
或者，截止到 `v1.4.0`，使用**其他（自定义表）**选项的由 API 驱动的表和字段列表。此选项将允许您查询用于设置数据源的用户可用的任何表中的 ServiceNow 数据。
**自定义表**选项应支持所有与预定义表列表相同的功能。
### TableAPI 查询
TableAPI 返回适合在表面板中显示的数据。它允许按顺序选择要显示的字段以及筛选选项。查询编辑器还提供了一个用于限制查询返回的行数的字段。
显示上次查询结果的表面板示例。
#### 显示
*显示*行为要显示的字段提供了一个选择器。也可以指定多个字段。这些字段将按指定的确切顺序返回。
#### 显示值
*显示值*标志将使查询返回人性化值或显示值，而不是数值。
例如，如果没有此标志，则严重性 `1` 会仅显示 `1`。如果启用了该标志，则显示的值将为 `1 - High`。
根据 [ServiceNow API文档](https://developer.servicenow.com/dev.do#!/reference/api/orlando/rest/c_TableAPI)，这可能会对性能产生负面影响。
**注意**
[...] 指定显示值可能会导致性能问题，因为它不是直接从数据库读取数据，并且可能包括引用其他字段和记录。
#### 筛选器（通用）
*筛选器*行使用户能够根据多个字段和值标准缩小显示行的范围。
所有筛选器都与 *AND* 或 *OR* 运算相结合。
不使用自定义表时，以下字段可用（此列表将来会扩展）。
```
Active
Asset
Group
Assigned To
Escalation
Issue Number
Description
Priority
State
Type
Change Risk
Change State
Start Date
End Date
On Hold
```
选择自定义表时，将自动从 ServiceNow API 填充字段。
##### 日期筛选条件
| 时间字段 | 运算符 | 值 |
| --- | --- | --- |
| 打开时间 | At or Before Today Not Today Before At or Before After At or After | timestamp javascript:gs.daysAgo(30) |
| 活动到期时间 | | |
| 关闭时间 | | |
| 到期日 | | |
| 预计开始时间 | | |
| 重新打开时间 | | |
| 解决时间 | | |
| 工作结束时间 | | |
| 工作开始时间 | | |
| 忽略时间 | | |
有关其他日期值，请参阅： https://developer.servicenow.com/app.do\$1\$1/api\$1doc？ v=newyork&id=r\$1sgsys-dateGenerate\$1s\$1s
##### 运算符（通用，基于字符串）
+ Starts With
+ Ends With
+ like
+ Not Like
+ Equals
+ Not Equals
+ Is Empty
##### 运算符（基于时间）
+ Today
+ Not Today
+ Before
+ At or Before
+ 晚于
+ At or After
##### 值
值选择取决于选择的筛选器的类型。
+ 布尔过滤器有 True/False 选项
+ 文本筛选器将允许键入任何值
+ 升级、优先级有一组固定的数值
#### 排序依据
*排序依据*行使用户能够根据多个字段和值标准缩小显示行的范围。
所有筛选器均与 *AND* 运算相结合。将添加对其他运算符的支持。
#### 限制
可以指定行限制以防止返回太多数据。默认值为 25。
#### 时间字段
`Time Field` 是将您查询到的数据转换为时间序列的原因。将您的数据作为时间序列进行处理意味着所选“时间字段”中未落到控制面板/面板时间范围内的值将不会显示。
使用的默认时间字段是“打开时间”，但可以将该字段更改为任何包含时间值的可用字段。
提供了一个特殊值“忽略时间”，以允许结果“到目前为止”，并使筛选器能够控制显示哪些数据。
### AggregateAPI 查询（统计信息）
AggregateAPI 将始终返回指标，其中包含以下聚合：平均值、最小值、最大值、总和。筛选也可用于缩小查询范围。
#### 显示
*显示*行为要显示的指标提供了一个选择器。也可以指定多个指标。
#### 筛选器（通用）
聚合*筛选器*提供了根据字段和值标准缩小显示指标范围的功能，类似于表选项。
所有筛选器均与 *AND* 运算相结合。将添加对其他运算符的支持。
统计筛选器选项与 TableAPI 相同。
#### 聚合
指标聚合有四种类型，外加一个“计数”：
+ 平均值
+ 最小值
+ 最大值
+ 总和
+ 计数：计数将返回查询返回的指标的“数量”
##### 分组依据
此选择器可以将指标拆分为较小的聚合。按“优先级”分组将返回带有优先级“标签”的指标，其中的唯一值已分隔开。
### 模板化
您可以使用变量代替查询中的硬编码名称。变量显示为控制面板顶部的下拉选择框。您可以使用这些下拉框来更改控制面板上显示的数据。
请参阅**查询变量**部分中的示例，了解如何添加查询变量并使用模板值引用该变量。
#### 查询变量
如果添加 `Query` 类型的模板变量，则可以编写一个查询，该查询可以返回目录名称、键名或键值等显示为下拉选择框的项目。
例如，可以通过在模板变量 *Query* 设置中指定这样的查询，来获取包含 `categories` 的所有值的变量。
选择**查询**设置时，将显示**筛选器**部分，允许您选择**类型**和**字段**。目前，**类型**仅限于事件和更改。选择类型时，系统会为您提供适用于该类型的字段列表。选择**类型**和**字段**后，底部将显示值的预览，显示该类型/字段的可用选项。这些值将显示在控制面板的下拉列表中，您可以将其与模板一起使用来筛选控制面板的面板上的数据。
例如，如果您添加一个名为 *category* 的变量，然后选择“类型 = 事件”和“字段 = 类别”，那么将看到类型的选项列表。如果您随后向面板添加筛选器，并选择类别等于 \$1\$1category\$1，则面板数据将仅显示从控制面板下拉列表中选择的该类别的数据。
导入**按类别划分的事件**控制面板以查看示例。
#### 在查询中使用变量
共有两种语法：
`$` 名为 `hostname` 的模板变量的示例：
`[[varname]]` 名为 `hostname` 的模板变量的示例：
## 警报
支持标准 Grafana Alerting。图形面板中定义的任何查询都可用于生成警报。
以下是查询示例和警报。此查询将返回所有未解决的重大高优先级事件的图形：
当有超过五件未解决的重大高优先级事件时，将启动此警报：
测试警报规则将显示警报规则的输出，选择状态历史记录将显示警报从正常过渡到待处理再到警报的过程。
当警报处于待定状态时，图形视图将显示一条垂直线，顶部的心形图标将变为橙色。
满足警报条件后，该规则将变为红色。
在图形视图中，将出现红色垂直线，顶部的心形图标将变为红色。
### 为警报编写事件
**测试版功能**
+ 为您的 ServiceNow 数据源配置通知渠道。
这将配置一个 [Grafana 通知](https://grafana.com/docs/grafana/latest/alerting/notifications/)渠道，该渠道使用您配置的用户在实例上为此数据 ServiceNow 源创建事件。
此操作要求 ServiceNow 数据源用户具有写入事件的权限。
## Annotations
截至该数据来源的 `v1.4.0`，Grafana 注释仍是一项**测试版功能**。注释使您能够在图表上叠加事件。
“注释”查询支持与标准查询编辑器相同的选项，但有一些细微的区别：
+ 只能选择一个“显示”列。这可能会在将来的改进中得到修复。
+ 时间字段为必填项。
## 常见问题解答
### 如果我们没有 ITSM 角色插件会怎样？
**需要管理员访问权限才能执行以下操作**
选项 1：授予 Grafana 用户管理员权限以允许访问所有表。
选项 2：创建角色并应用 ACLs 于 Grafana 必须访问的所有表。
需要管理员访问权限才能执行以下操作。
1. 已登录的管理员需要提升对 security\$1admin 的访问权限级别。
1. 在右上方的导航窗格中，选择个人资料图标。个人资料图标带有下拉插入符号指示器。
1. 从下拉列表中，选择**提升角色**。
1. 在显示的模态中，选中 **security\$1admin** 复选框。
1. 选择确定。
1. 使用您想要的任何命名约定创建一个新角色。
1. 导航到左侧导航栏中的“角色”部分：“系统安全”=>“用户和组”=>“角色”
1. 选择顶部的**新建**。
1. 输入角色的名称和相关说明。
1. 选择**提交**。
1. 创建新用户或修改具有所需角色的现有用户。
1. 您在步骤 2 中创建的角色
1. personalize\$1dictionary
1. personalize\$1choices
1. cmdb\$1read（这将授予对所有 cmdb 表的读取访问权限）
1. ACLs 为所需的表和字段创建表。
1. 为 sys\$1db\$1object 表创建 ACL。
1. 在第二个搜索标题列的**名称**中，输入 **sys\$1db\$1object**，然后按 **Enter**。
1. 筛选结果应显示**表**。选择**表**以导航到记录。
1. 在选项卡部分，选择**控件**。
1. 在页面的下半部分，确保选择了**访问控制**选项卡。
1. 要创建新 ACL，请选择**新建**。
1. 更改**操作**选择以进行读取。
1. 在屏幕下方的**需要角色**部分中，选择（双击）**插入新行**，然后搜索您创建的角色。
1. 选择您创建的角色后，选择绿色复选标记。
1. 选择屏幕下方的**提交**以创建 ACL，然后在出现模态时选择**继续**。
1. ACLs 为特定的 sys\$1db\$1object 字段创建。必须对以下每个字段重复以下步骤：“名称”、“标签”、“显示名称”和“扩展”表。
1. 如果您仍处于 sys\$1db\$1object 的表记录视图中，在最靠近屏幕顶部的选项卡组中选择**列**选项卡。
1. 找到文件名并选择该文件名。
1. 在下方的选项卡部分，在**访问控制**选项卡上选择**新建**。
1. 将操作改为读取。
1. 在底部的“需要角色”表格中选择（双击）以插入一行文本。
1. 搜索并选择您创建的角色，并选择绿色复选标记。
1. 选择**提交**。
1. 请确保对所有必填字段重复这些步骤：“名称”、“标签”、“显示名称”和“扩展” 表。
1. 在“更改”、“事件”表以及要从 Grafana 查询的任何其他非 CMDB 表上重复 4.1 中的步骤。不要重复 4.2 中的步骤；只有在 sys\$1db\$1object 中才需要执行该步骤。
# 连接到 Snowflake 数据来源
借助 Snowflake Enterprise 数据来源，您可以将您的 Snowflake 数据与 Grafana 中的所有其他数据来源以及上下文中的日志和指标数据一起可视化。该数据来源包括强大的预输入查询编辑器，支持复杂的注释，可设置警报阈值，控制访问权限和权限等。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 概述
### 什么是 Snowflake？
Snowflake 提供基于云的数据存储和分析服务，通常称为 “数据 warehouse-as-a-service”，为数据仓库、数据湖、数据工程、数据科学、数据应用程序开发和数据共享提供解决方案。在过去的几年中 Snowflake 广受欢迎，原因在于它能够使用基于云的硬件和软件以经济实惠的方式存储和分析数据；最近，Snowflake 实现了有史以来最大规模的软件 IPO。如今，许多公司都在使用 Snowflake 作为其主要数据库来存储应用程序和业务数据，例如交易计数、活跃用户会话甚至是时间序列和指标数据。
### 充分利用 Snowflake 和 Amazon Managed Grafana
**无需移动 Snowflake 数据即可对其进行可视化**：Grafana 独特的架构可直接在数据所在的位置查询数据，而不是移动数据并支付冗余存储和摄取费用。
**编写来自不同来源的面板：**使用预构建和自定义的控制面板，将来自许多不同数据来源的数据整合到一个窗格中。
**在用户级别转换和计算：**用户可以转换数据，并对他们看到的数据执行各种计算，从而减少数据准备工作。
**在面板中进行合并、计算和可视化**：创建混合数据来源面板，其中显示来自 Snowflake 和其他来源的相关数据。
### 功能
**查询编辑器：**该查询编辑器是一款 Smart SQL 自动完成编辑器，使您能够可视化时间序列或表数据、处理 SQL 语法错误以及自动完成基本的 SQL 关键字。
**数据来源权限**：控制谁可以在 Grafana 中查看或查询 Snowflake 数据
**注释：**在任何 Grafana 图上叠加 Snowflake 事件，将事件与其他图形数据关联起来
**警报：**在 Snowflake 中设置基于警报的指标存储
**查询变量：**基于 Snowflake 数据在 Grafana 中创建模板变量，并在 Snowflake 查询中包含变量以制作交互式控制面板。
**多指标查询：**编写一个返回多个指标的查询，每个指标都在自己的列中
## Snowflake 插件入门
以下是开始使用 Grafana 中的 Snowflake 插件的五个快速步骤：
### 步骤 1：设置 Snowflake 数据来源
要配置数据来源，请选择**配置**、**数据来源**、**添加数据来源**、Snowflake。
添加您的身份验证详细信息，即可查询数据来源！
以下配置字段可用。
| Name | 说明 |
| --- | --- |
| Account | Snowflake 账户。 |
| 用户名 | 服务账户的用户名。 |
| 密码 | 服务账户的密码。 |
| 架构（可选） | 设置查询的默认架构。 |
| 仓库（可选） | 为查询设置默认仓库。 |
| 数据库（可选） | 为查询设置默认数据库。 |
| 角色（可选） | 担任查询角色。 |
### 步骤 2：为您的 Snowflake 数据编写查询
在控制面板中创建一个面板，然后选择一个 Snowflake 数据来源开始使用查询编辑器。
+ 日期/时间可以出现在查询中的任何地方，前提是它被包含在内。
+ 必须包含数字列。这可以是聚合或 int/float 列。
+ 或者，如果您的时间序列数据针对不同的指标进行了格式化，则可以包含字符串列来创建单独的数据序列。
#### Snowflake 查询的布局
```
select
,
,
,
<...>
from
where
$__timeFilter() // predefined where clause for time range
and $ = 1 // custom variables start with dollar sign
```
#### 按间隔分组的时间序列的 SQL 查询格式
```
select
$__timeGroup(created_ts, '1h'), // group time by interval of 1h
,
,
from
where
$__timeFilter() // predefined where clause for time range
and $ = 1 // custom variables start with dollar sign
group by
```
#### 表的 SQL 查询格式
```
select
, // optional if result format option is table
from
where
$__timeFilter(time_column) // macro for time range, optional if format as option is table
and $ = 1 // custom variables start with dollar sign
```
### 步骤 3：创建和使用模板变量
#### 使用模板变量
您还可以在查询中包含模板变量，如以下示例所示。
```
select
from
WHERE column >= '$variable'
```
以下示例演示了如何在查询中使用多值变量。
```
select
from
WHERE regexp '${variable:regex}'
```
#### 使用 Snowflake 数据来源创建变量
在控制面板设置中，选择**变量**，然后选择**新建**。
使用“查询”变量类型，选择 Snowflake 数据来源作为“数据来源”。
**重要**
确保在变量查询中只选择一列。
示例：
```
SELECT DISTINCT query_type from account_usage.query_history;
```
将为您提供以下变量：
```
All DESCRIBE USE UNKNOWN GRANT SELECT CREATE DROP SHOW
```
### 第 4 步：设置警报
您可以针对特定的 Snowflake 指标或您创建的查询设置警报。
在查询编辑器中选择警报选项卡按钮，然后选择**创建警报**。
### 步骤 5。创建注释
注释允许您在图表上叠加事件。
要创建注释，请在控制面板设置中选择**注释**和**新建**，然后选择 Snowflake 作为数据来源。
由于注释是事件，因此它们需要至少一个时间列和一个描述事件的列。
以下示例代码显示了一个查询，用于注释所有失败的 Snowflake 登录。
```
SELECT
EVENT_TIMESTAMP as time,
EVENT_TYPE,
CLIENT_IP
FROM ACCOUNT_USAGE.LOGIN_HISTORY
WHERE $__timeFilter(time) AND IS_SUCCESS!='YES'
ORDER BY time ASC;
```
And
+ 时间：`TIME`
+ 标题：`EVENT_TYPE`
+ 文本：`CLIENT_IP`
这将在您的控制面板上叠加所有失败的 Snowflake 登录的注释。
## 其他功能
### 使用“显示名称”字段
此插件使用“选项”面板的“字段”选项卡中的“显示名称”字段，根据图例键的名称、标签或值来缩短或更改图例键。其他数据来源使用自定义 `alias` 功能来修改图例键，但是 Display Name 函数是更一致的操作方式。
### 数据来源权限
在数据来源配置页面中选择**权限**选项卡以启用数据来源权限，从而限制对 Snowflake 的访问权限。在权限页面上，管理员可以启用权限并将查询权限限制为特定的用户和团队。
### 了解您的 Snowflake 账单和使用情况数据
在 Snowflake 数据来源中，您可以导入账单和使用情况控制面板，控制面板中显示有用的账单和使用情况信息。
在 Snowflake 数据来源配置页面中添加控制面板：
此控制面板使用 ACCOUNT\$1USAGE 数据库，并要求查询者具有 ACCOUNTADMIN 角色。要安全地执行此操作，请创建一个新的 Grafana 数据来源，该数据来源中包含具有 ACCOUNTADMIN 角色的用户。然后在变量中选择该数据来源。
# 连接到 Splunk 数据来源
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 配置
### 数据来源配置
配置数据来源时，请确保 URL 字段使用 `https` 并指向您配置的 Splunk 端口。默认 Splunk API 点是 8089，而不是 8000（这是默认的 Web UI 端口）。启用*基本身份验证*并指定 Splunk 用户名和密码。
#### 浏览器（直接）访问模式和 CORS
Amazon Managed Grafana 不支持浏览器直接访问 Splunk 数据来源。
### 高级选项
#### 流模式
如果您想在搜索结果可用时获取到这些结果，请启用流模式。这是实验性功能，在您真正需要它时再启用。
#### 轮询结果
运行搜索，然后定期检查结果。在后台，此选项在 `exec_mode` 设置为 `normal` 的情况下运行 `search/jobs` API 调用。在本例中，API 请求会返回作业 SID，然后 Grafana 会不时检查任务状态以获得任务结果。对于速度较慢的查询，此选项可能比较有用。默认情况下，此选项处于禁用状态，Grafana 将 `exec_mode` 设置为 `oneshot`，允许在同一 API 调用中返回搜索结果。在 [Splunk 文档](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/RESTREF/RESTsearch#search.2Fjobs)中查看有关 `search/jobs` API 端点的更多信息。
#### 搜索轮询间隔
此选项允许调整 Amazon Managed Grafana 轮询 Splunk 以获取搜索结果的频率。从 [min, max) 间隔中随机选择下一次轮询的时间。如果您运行大量的搜索，那么增大这些值是有意义的。提示：如果搜索作业执行需要很长时间，则增大 *Min*，如果您运行大量并行搜索（Grafana 控制面板上有很多 Splunk 指标），则增大 *Max*。默认间隔为 [500, 3000) 毫秒。
#### 自动取消
如果指定该选项，则作业将在处于不活动状态达一定秒数后自动取消（0 表示从不自动取消）。默认值为 30。
#### 状态存储桶
要生成的最多状态存储桶。0 表示不生成时间轴信息。默认值为 300。
#### 字段搜索模式
使用可视化查询编辑器时，数据来源会尝试获取所选来源类型的可用字段列表。
+ 快速：使用预览中第一个可用的结果
+ 完整：等待作业完成并获得完整结果。
#### 默认最早时间
某些搜索无法使用控制面板的时间范围（例如模板变量查询）。此选项有助于始终阻止搜索，这可能会减慢 Splunk 的速度。语法是一个整数和一个时间单位 `[+|-]`。例如 `-1w`。[时间单位](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/Search/Specifytimemodifiersinyoursearch)可以是 `s, m, h, d, w, mon, q, y`。
#### 变量搜索模式
模板变量查询的搜索模式。可能的值：
+ fast：关闭事件搜索的字段发现。没有用于统计搜索的事件或字段数据。
+ smart：打开事件搜索的字段发现。没有用于统计搜索的事件或字段数据。
+ verbose：所有事件和字段数据。
## 用法
### 查询编辑器
#### 编辑器模式
查询编辑器支持两种模式：原始模式和可视化模式。要在这些模式之间切换，请选择编辑器右侧的汉堡图标，然后选择*切换编辑器模式*。
#### 原始模式
对时间序列数据使用 `timechart` 命令，如以下代码示例所示。
```
index=os sourcetype=cpu | timechart span=1m avg(pctSystem) as system, avg(pctUser) as user, avg(pctIowait) as iowait
index=os sourcetype=ps | timechart span=1m limit=5 useother=false avg(cpu_load_percent) by process_name
```
查询支持模板变量，如以下示例所示。
```
sourcetype=cpu | timechart span=1m avg($cpu)
```
请记住，Grafana 是面向时间序列的应用程序，您的搜索应返回时间序列数据（时间戳和值）或单个值。您可以阅读有关 [timechart](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/SearchReference/Timechart) 命令的信息，也可以在官方 [Splunk 搜索参考](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/SearchReference/WhatsInThisManual)中找到更多搜索示例
#### Splunk 指标和 `mstats`
Splunk 7.x 提供了 `mstats` 命令来分析指标。要使图表和 `mstats` 一起能正常运行，应将其与 `timeseries` 命令结合使用，并且必须设置 `prestats=t` 选项。
```
Deprecated syntax:
| mstats prestats=t avg(_value) AS Value WHERE index="collectd" metric_name="disk.disk_ops.read" OR metric_name="disk.disk_ops.write" by metric_name span=1m
| timechart avg(_value) span=1m by metric_name
Actual:
| mstats prestats=t avg(disk.disk_ops.read) avg(disk.disk_ops.write) WHERE index="collectd" by metric_name span=1m
| timechart avg(disk.disk_ops.read) avg(disk.disk_ops.write) span=1m
```
阅读 [Splunk 搜索参考](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/SearchReference/Mstats)中有关 `mstats` 命令的更多信息。
#### 格式化为
有两种支持的结果格式模式：*时间序列*（默认）和*表*。表模式适合在想要显示聚合数据时与“表”面板一起使用。这适用于原始事件（返回所有选定的字段）和 `stats` 搜索函数，后者返回类似表的数据。示例：
```
index="os" sourcetype="vmstat" | fields host, memUsedMB
index="os" sourcetype="ps" | stats avg(PercentProcessorTime) as "CPU time", latest(process_name) as "Process", avg(UsedBytes) as "Memory" by PID
```
结果类似于 Splunk UI 中的*统计数据*选项卡。
阅读 [Splunk 搜索参考](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/SearchReference/Stats)中有关 `stats` 函数用法的更多信息。
#### 可视化模式
此模式提供 step-by-step搜索创建。请注意，此模式会创建 `timechart` Splunk 搜索。只需选择索引、来源类型和指标，然后根据需要设置按字段拆分即可。
##### 指标
您可以通过选择指标行右侧的*加号*按钮来添加多个要搜索的指标。指标编辑器包含常用聚合列表，但您可以在此处指定任何其他函数。只需选择 agg 段（默认情况下为 `avg`），然后键入所需的内容即可。从下拉列表中选择感兴趣的字段（或输入字段），然后根据需要设置别名。
##### Split by 和 Where
如果您设置了 Split by 字段并使用*时间序列*模式，则 Where 编辑器将可用。选择*加号*并选择运算符、聚合和值，例如 *Where avg in top 10*。注意，此 *Where* 子句是 *Split by* 的一部分。查看 [timechart 文档](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/SearchReference/timechart#where_clause)中的更多信息。
#### 选项
要更改默认的 timechart 选项，请选择最后一行处的**选项**。
在 [timechart 文档](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/SearchReference/timechart)中查看有关这些选项的更多信息。
#### 呈现的 Splunk 搜索
选择左侧的目标字母可折叠编辑器并显示呈现的 Splunk 搜索。
### Annotations
如果您想在图表上显示 Splunk 警报或事件，请使用注释。注释可以是预定义的 Splunk 警报，也可以是常规的 Splunk 搜索。
#### Splunk 警报
指定警报名称，或将该字段留空以获取所有已触发的警报。支持模版变量。
#### Splunk 搜索
使用 Splunk 搜索来获取所需的事件，如以下示例所示。
```
index=os sourcetype=iostat | where total_ops > 400
index=os sourcetype=iostat | where total_ops > $io_threshold
```
支持模版变量。
如果要使用字段值作为注释文本，则可以使用**事件字段作为文本**选项。以下示例显示了日志中的错误消息文本。
```
Event field as text: _raw
Regex: WirelessRadioManagerd\[\d*\]: (.*)
```
正则表达式允许提取消息的一部分。
### 模板变量
模板变量功能支持返回值列表的 Splunk 查询，例如使用 `stats` 命令。
```
index=os sourcetype="iostat" | stats values(Device)
```
此查询返回 `iostat` 来源中的 `Device` 字段值列表。然后，您可以使用这些设备名称进行时间序列查询或注释。
Grafana 中可以使用两种可能的变量查询类型。第一种类型是简单查询（如前所述），它返回一个值列表。第二种类型是可以创建 key/value 变量的查询。该查询应返回名为 `_text` 和 `_value` 的两列。`_text` 列值应该是唯一的（如果它不是唯一的，则使用第一个值）。下拉列表中的选项将具有文本和值，因此您可以将友好名称作为文本，将 ID 作为值。
例如，此搜索会返回包含列 `Name`（Docker 容器名称）和 `Id`（容器 ID）的表。
```
source=docker_inspect | stats count latest(Name) as Name by Id | table Name, Id
```
要使用容器名称作为变量的可见值并使用 ID 作为其实际值，应修改查询，如以下示例所示。
```
source=docker_inspect | stats count latest(Name) as Name by Id | table Name, Id | rename Name as "_text", Id as "_value"
```
#### 多值变量
可以在查询中使用多值变量。插值搜索将取决于变量使用上下文。插件支持许多这样的上下文。假设有一个变量 `$container`，其中已选择值 `foo` 和 `bar`：
+ `search` 命令的基本筛选器
```
source=docker_stats $container
=>
source=docker_stats (foo OR bar)
```
+ 字段值筛选器
```
source=docker_stats container_name=$container
=>
source=docker_stats (container_name=foo OR container_name=bar)
```
+ 包含 `IN` 运算符和 `in()` 函数的字段值筛选器
```
source=docker_stats container_name IN ($container)
=>
source=docker_stats container_name IN (foo, bar)
source=docker_stats | where container_name in($container)
=>
source=docker_stats | where container_name in(foo, bar)
```
#### 多值变量和引号
如果变量用引号（双引号或单引号）括起来，则其值也将被引号括起来，如以下示例所示。
```
source=docker_stats container_name="$container"
=>
source=docker_stats (container_name="foo" OR container_name="bar")
source=docker_stats container_name='$container'
=>
source=docker_stats (container_name='foo' OR container_name='bar')
```
# 连接到 Splunk 基础设施监控数据来源
为 Splunk 基础设施监控（以前称为 SignalFx）提供支持。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 添加数据来源
1. 在 Amazon Managed Grafana 工作区中打开 Grafana 控制台，并确保您已登录。
1. 在**配置**（齿轮图标）下的侧边菜单中，选择**数据来源**。
1. 选择**添加数据来源**。
**注意**
如果您在侧边菜单中看不到**数据来源**链接，则表示您当前的用户没有 `Admin` 角色。
1. 从数据来源列表中选择 **Splunk 基础设施监控**。
1. 输入以下信息：
+ 在**访问令牌**中，输入您的 SignalFx 账户生成的令牌。有关更多信息，请参阅[身份验证令牌](https://docs.signalfx.com/en/latest/admin-guide/tokens.html)。
+ **领域**是一种独立的部署环境，用于托管您的组织。登录 SignalFx 用户界面后，您可以在个人资料页面上找到您的领域名称。
## 使用 查询编辑器
查询编辑器接受[ SignalFlow](https://dev.splunk.com/observability/docs/signalflow/)程序/查询。
对于标签，SignalFlow 标签 `publish(label = 'foo')` 将作为元数据应用于结果：**"label":"foo"**
对于查询类型模板变量，没有**查询**字段。相反，您可以从以下查询类型中选择一种：
+ Dimensions
+ Metrics
+ 标签
支持临时筛选条件，允许使用维度进行全局筛选。
支持 Grafana 注释。创建注释时，请使用 “ SignalFlow警报” 或 “事件” 查询。
获取检测器警报的示例：
```
alerts(detector_name='Deployment').publish();
```
按类型获取自定义事件的示例：
```
events(eventType='simulated').publish();
```
# 连接到 Wavefront 数据源（Wavefront 的 VMware Tanzu 可观测性）
Wavefront（Wavefront 的 Tanz VMware u 可观测性）数据源使 Amazon Managed Grafana 用户能够查询和可视化他们直接从 Wavefront 收集的数据，并轻松将其与任何其他指标、日志、跟踪或其他数据源一起可视化。这种灵活的单一窗格视图使跟踪系统运行状况和调试问题变得更加容易。
**注意**
此数据来源仅适用于 Grafana Enterprise。有关更多信息，请参阅 [管理对 Enterprise 插件的访问](upgrade-to-enterprise-plugins.md)。
此外，在支持版本 9 或更高版本的工作区中，此数据来源可能需要您安装相应的插件。有关更多信息，请参阅 [使用插件扩展您的工作区](grafana-plugins.md)。
## 什么是 Wavefront？
[Wavefron](https://www.wavefront.com) t 是由 VMware开发的云监控和分析工具。Wavefront 是一项云托管服务，你可以在其中发送来自 CollectD、Statsd、JMX、Ruby 的记录器或其他工具的时间序列（指标）数据。 AWS借助 Wavefront，用户可以对这些系列执行数学运算、渲染图表以查看异常 KPIs、跟踪和创建警报。
## 利用 Wavefront 和 Grafana 最大限度利用您的技术堆栈
虽然从表面上看，Grafana 和 Wavefront 听起来很相似，但许多组织同时使用 Wavefront 和 Grafana 作为其可观测性工作流的关键部分。
**无需移动数据来源即可实现可视化：**Grafana 的独特架构可直接查询数据所在的位置，而不是移动数据并为冗余存储和摄取付费。
**编写来自不同来源的面板：**使用预构建和自定义的控制面板，将来自许多不同数据来源的数据整合到一个窗格中。
**在用户级别转换和计算：**用户可以转换数据，并对他们看到的数据执行各种计算，从而减少数据准备工作。
**在面板中合并、计算和可视化：**创建混合数据来源面板，显示来自 Waveferont 和其他来源（例如 Prometheus 和 InfluxDB）的相关数据。
## 文档
### 功能
+ 时间序列可视化
+ 表可视化
+ 热图可视化
+ 单一统计可视化
+ 引导式查询编辑器
+ 原始 WQL 查询编辑器
+ 事件数据注释
+ 模板变量
+ 临时筛选条件
+ 警报
### 配置
配置 Wavefront 数据来源相对简单。完成配置只需要两个字段：`API URL` 和 `Token`。
+ `API URL` 是用于访问 wavefront 环境的 URL。示例：`https://myenvironment.wavefront.com`。
+ `Token` 必须由用户账户或服务账户生成。
1. 要创建基于用户账户的令牌，请登录 Wavefront 环境，选择页面右上角的齿轮，选择您的用户名（例如 `me@grafana.com`），选择用户页面顶部的 **API 访问**选项卡，然后复制现有密钥或选择**生成**。
1. 要创建基于服务账户的令牌，请登录 Wavefront 环境，选择页面右上角的齿轮，然后选择账户管理。在左侧导航栏中，选择**账户、组和角色**，选择顶部的**服务账户**选项卡，然后选择**创建新账户**。输入服务账户的名称。可根据个人喜好输入。复制**令牌**部分下提供的令牌。
1. 最后一步是确保在**权限**下选中**账户、组和角色**复选框。
获得令牌后，将其添加到 `Token` 配置字段，这样就设置完成！
最终的配置页面应如下所示：
### 用法
#### 使用 查询编辑器
Wavefront 查询编辑器有两种模式：**查询生成器**和**原始查询**。要切换两种模式，请使用查询表单右上角的选择器：
在**查询生成器**模式下，有四个选项可供选择：
1. 您要查询哪些指标？
1. 您想对该指标执行哪种聚合？
1. 您想如何筛选指标查询结果？
1. 是否要对结果应用其他函数？
指标选择器是一个分类层次结构。选择一个类别，然后再次选择以深入查看子类别。重复此过程，直到达到所需的指标。
选择指标后，将自动为您填充可用的筛选条件和筛选条件值。
在**原始查询**模式下，您将看到一个标有**查询**的字段。这让您可以执行任何 [WQL](#wavefront-references) 查询。
#### 使用筛选条件
Wavefront 插件将动态查询每个指标的相应筛选条件。
要添加筛选条件，请在 Wavefront 查询编辑器上选择**筛选条件**标签旁边的 **\$1**，选择要筛选的字段，然后选择要作为筛选依据的值。
#### 使用函数
函数提供了另一种聚合、操作和计算指标响应数据的方法。要查看可用函数，请选择**查询生成器**上函数标签旁边的下拉列表。根据您选择的函数，您将能够执行进一步的操作，例如按字段设置分组或应用阈值。用户能够将多个函数链接在一起，以执行高级计算或数据操作。
#### 添加查询模板变量
1. 要为控制面板创建新的 Wavefront 模板变量，请选择控制面板右上角的设置齿轮。
1. 在左侧窗格中，选择**变量**。
1. 在变量页面的右上角，选择**新建**。
1. 为要创建的模板变量输入**名称**和**标签**。**名称**是您将在查询中用来引用模板变量的值。**标签**是一个人性化名称，用于在控制面板选择面板上显示模板变量。
1. 为类型字段选择**查询**类型（默认为选中）。
1. 在**查询选项**标题下，在**数据来源**下拉列表中选择 **Wavefront**。
1. 有关应在**查询**字段中输入的内容的详细信息，请参阅[模板变量查询结构](#template-variable-query-structure)。
1. 如果要从查询中筛选任何返回值，请在**正则表达式**输入字段中输入正则表达式。
1. 通过在**排序**下拉列表中选择排序类型，应用您可能有的任何排序首选项。
1. 验证配置后，选择**添加**以添加模板变量，然后选择左侧导航面板上的**保存控制面板**以保存更改。
#### 模板变量查询结构
metric lists: metrics: ts(…)
source lists: sources: ts(…)
source tag lists: sourceTags: ts(…)
匹配的源标签列表: matchingSourceTags: ts (...)
tag name lists: tagNames: ts(…)
tag value lists: tagValues(): ts(…)
**备注**
+ 每个查询类型末尾的 s 是可选的
+ 支持全部小写。您可以使用 tagnames 或 tagNames，但不能使用 TAGNAMES。
+ : 两边的空格是可选的
**WARNING**
Wavefront 插件目前不支持 `Multi-value` 和 `Include All option`。
#### 使用模板变量
完成[添加新模板变量](#wavefront-adding-a-query-template-variable-1)的步骤后，您现在可以在控制面板中使用模板变量来创建动态可视化。
1. 使用控制面板右上角的面板 \$1 图标，添加新的控制面板面板。
1. 选择要用于查询的聚合。
1. 选择**筛选条件**标签旁边的 \$1 图标，然后选择与您的模板变量匹配的键类型。例如，`host=` 表示主机筛选条件。
1. 在筛选条件的**值**输入字段中输入您创建的模板变量的名称。
1. 保存控制面板。
现在，您应该能够循环浏览模板变量的不同值，并动态更新面板！
#### 使用临时筛选条件
要使用临时筛选条件，必须创建两个模板变量。第一个是辅助变量，用于选择指标，以便为该指标名称填充临时筛选条件。另一个是实际的临时筛选条件变量。
**重要**
所需的辅助变量必须命名为 `metriclink`。该变量可以是包含您要使用的指标列表的自定义变量，也可以是使用[模板变量查询结构](#template-variable-query-structure)的基于查询的变量。如果只想用单个指标中的值填充临时筛选条件字段，可以隐藏 `metriclink` 模板变量。
创建 `metriclink` 变量后，您现在可以按照[添加查询模板变量](#wavefront-adding-a-query-template-variable-1)中详述的相同步骤添加临时筛选条件。不同之处在于，您将选择**临时筛选条件**作为**类型**，并且查询不需要输入。
#### 添加注释
1. 要为控制面板创建新的 Wavefront 注释，请选择控制面板右上角的设置齿轮。
1. 在左侧面板中，选择**注释**。
1. 在注释页面的右上角，选择**新建**。
1. 输入注释的名称（这将用作控制面板上切换开关的名称）。
1. 选择 Wavefront 的**数据来源**。
1. 默认情况下，注释最多可返回 100 个警报事件。若要更改，请将**限制**字段设置为所需的值。
1. 选择**添加**。
#### 使用注释
打开注释后，您现在应该会看到与给定时间段相关的警报事件和问题。
如果您将鼠标悬停在可视化的注释部分底部，将显示一个弹出窗口，其中显示警报名称，并提供指向 Wavefront 中警报的直接链接。
#### 使用“显示名称”字段
此数据来源使用“选项”面板的“字段”选项卡中的“显示名称”字段，根据其名称、标签或值来缩短或更改图例键。其他数据来源使用自定义 `alias` 功能来修改图例键，但是 Display Name 函数是更一致的操作方式。
### 参考
+ [WQL（Wavefront 查询语言）](https://docs.wavefront.com/query_language_reference.html)
# 使用 Grafana 版本 10
****
本文档主题专为支持 **Grafana 10.x 版本**的 Grafana 工作区而设计。
对于支持 Grafana 9.x 版本的 Grafana 工作区，请参阅[使用 Grafana 版本 9](using-grafana-v9.md)。
对于支持 Grafana 8.x 版本的 Grafana 工作区，请参阅[使用 Grafana 版本 8](using-grafana-v8.md)。
创建 Grafana 工作区时，您可以选择使用哪个版本的 Grafana。以下主题介绍了如何使用运行 Grafana 版本 10 的 Grafana 工作区。
**Topics**
+ [Grafana 10 中的控制面板](v10-dashboards.md)
+ [Grafana 10 中的面板和可视化](v10-panels.md)
+ [Grafana 10 中的 Explore](v10-explore.md)
+ [Grafana 10 版本中的关联](v10-correlations.md)
+ [Grafana 10 版本中的警报](v10-alerts.md)
# Grafana 10 中的控制面板
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本文档主题专为支持 **Grafana 10.x 版本**的 Grafana 工作区而设计。
对于支持 Grafana 9.x 版本的 Grafana 工作区，请参阅[使用 Grafana 版本 9](using-grafana-v9.md)。
对于支持 Grafana 8.x 版本的 Grafana 工作区，请参阅[使用 Grafana 版本 8](using-grafana-v8.md)。
控制面板是一组由一个或多个[面板](v10-panels.md)组成的集合，这些面板整理和排列成一行或多行。Grafana 随附各种面板，让您可以轻松构造正确的查询并自定义可视化，从而创建满足您需求的完美控制面板。每个面板都可以与任何配置的 [连接到数据来源](AMG-data-sources.md) 中的数据交互。
控制面板快照是静态的。无法从快照中重新执行查询和表达式。因此，如果更新查询或表达式中的任何变量，也不会更改控制面板数据。
**Topics**
+ [使用控制面板](v10-dash-using-dashboards.md)
+ [构建控制面板](v10-dash-building-dashboards.md)
+ [管理控制面板](v10-dash-managing-dashboards.md)
+ [管理播放列表](v10-dash-managing-playlists.md)
+ [共享控制面板和面板](v10-dash-sharing.md)
+ [变量](v10-dash-variables.md)
+ [评测控制面板使用情况](v10-dash-assess-dashboard-usage.md)
+ [控制面板问题排查](v10-dash-troubleshoot.md)
+ [在 Grafana 10 中搜索控制面板](v10-search.md)
# 使用控制面板
****
本文档主题专为支持 **Grafana 10.x 版本**的 Grafana 工作区而设计。
对于支持 Grafana 9.x 版本的 Grafana 工作区，请参阅[使用 Grafana 版本 9](using-grafana-v9.md)。
对于支持 Grafana 8.x 版本的 Grafana 工作区，请参阅[使用 Grafana 版本 8](using-grafana-v8.md)。
本主题概述了控制面板的功能和快捷方式，并介绍了如何使用控制面板搜索。
## 功能
您可以使用控制面板自定义数据的表示形式。下图显示了 Amazon Managed Grafana 工作区中的控制面板界面。
![\[该图显示了 Amazon Managed Grafana 工作区中控制面板的界面，其中突出显示了不同功能的按钮。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/grafana/latest/userguide/images/AMG-dashboard-overview-v10.png)
| 功能 | 说明 |
| --- | --- |
| **1。主页** | 选择 Grafana 主页图标，重定向到 Grafana 实例中配置的主页。 |
| **2。标题** | 选择控制面板标题时，可以搜索当前文件夹中包含的控制面板。 |
| **3。共享控制面板** | 使用此选项通过链接或快照共享当前控制面板。您还可以从共享模式中导出控制面板定义。 |
| **4。添加新面板** | 使用此选项向当前控制面板添加面板、控制面板行或库面板。 |
| **5。保存控制面板** | 选择“保存”图标以保存对控制面板的更改。 |
| **6。控制面板见解** | 选择查看有关控制面板的分析，包括有关用户、活动和查询计数的信息。。有关更多信息，请参阅 [评测控制面板使用情况](v10-dash-assess-dashboard-usage.md)。 |
| **7。控制面板设置** | 使用此选项可以更改控制面板名称、文件夹或标签，管理变量和注释查询。有关控制面板设置的更多信息，请参阅 [修改控制面板设置](v10-dash-modify-settings.md)。 |
| **8。时间选取器下拉列表** | 用于选择相对时间范围选项，设置自定义绝对时间范围。 单击**更改时间设置**按钮，可以在时间范围控件中更改**时区**和**会计年度**设置。 时间设置按控制面板保存。 |
| **9。缩小时间范围** | 用于缩小时间范围。有关如何使用时间范围控件的更多信息，请参阅 [设置控制面板时间范围](#v10-dash-setting-dashboard-time-range)。 |
| **10。刷新控制面板** | 选择可立即触发查询并刷新控制面板数据。 |
| **11。刷新控制面板时间间隔** | 选择控制面板自动刷新时间间隔。 |
| **12。视图模式** | 选择以在大屏幕（如电视或信息亭）上显示控制面板。视图模式会隐藏不相关的信息，例如导航菜单。 |
| **13。控制面板面板** | 控制面板的主要构件是面板。要添加新面板、控制面板行或库面板，请选择**添加面板**。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/grafana/latest/userguide/v10-dash-using-dashboards.html) |
| **14。图形图例** | 直接从图例中更改序列颜色、y 轴和序列可见性。 |
| **15。控制面板行** | 控制面板行是控制面板中的逻辑分隔线，用于将面板分组在一起。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/grafana/latest/userguide/v10-dash-using-dashboards.html) |
## 键盘快捷键
Grafana 有许多键盘快捷键可供选择。要显示所有可用的键盘快捷键，请按 **?** 或键盘上的 **h** 键。
+ `Ctrl+S` 保存当前控制面板。
+ `f` 打开控制面板查找器/搜索。
+ `d+k` 切换自助服务模式（隐藏菜单）。
+ `d+e` 展开所有行。
+ `d+s` 打开控制面板设置。
+ `Ctrl+K` 打开命令调色板。
+ `Esc` 在全屏视图或编辑模式下退出面板。还可以通过控制面板设置返回控制面板。
**聚焦面板**
要使用针对特定面板的快捷方式，请将指针悬停在面板上。
+ `e` 切换面板编辑视图
+ `v` 切换面板全屏视图
+ `ps` 打开面板共享功能
+ `pd` 复制面板
+ `pr` 删除面板
+ `pl` 切换面板图例
## 设置控制面板时间范围
Grafana 提供了多种方法来管理可视化数据的时间范围，包括控制面板、面板和警报。
本节介绍了支持的时间单位和相对范围、常用时间控件、控制面板范围的时间设置以及面板特定的时间设置。
**时间单位和相对范围**
Grafana 支持以下时间单位：`s (seconds)`、`m (minutes)`、`h (hours)`、`d (days)`、`w (weeks)`、`M (months)`、`Q (quarters)` 和 `y (years)`。
减号运算符可以回退时间（相对于当前日期和时间或 `now`）。如果要显示单位的完整周期（日、周或月），请在末尾附加 `/