echarts详细教程(在Grafana中使用Echarts的方式)
Grafana一直以来都是云原生领域中做图表展示的扛把子。 其内置的图表已经可以满足大部分场景了,但说实话,Grafana的图表使用率最高的莫过于Line(折线图)了。 其他图适用场景有限,不如折线图使用广泛。
但即便如此,折线图有时也无法适用所有场景。 有时我们想使用第三方图表,却受限于Grafana有限的Plugins机制造成无法低成本引入。 好在,Grafana 8官方支持了Echarts图表。
Grafana支持Echarts图表原理不难理解,Grafana通过Query从数据源查询数据,然后将数据作为function (data, theme, echartsInstance, echarts) {}的参数传入到一段js代码中。 这个函数需要返回echarts实例,grafana再使用返回的这个实例进行UI渲染。
也就是说,Grafana引入Echarts的原理大致如下:
// data 是query查询到的数据
function (data, theme, echartsInstance, echarts) {
// logic code
return {
// echarts instance
}
}
我们如果想使用echarts,那么只需要完成两件事:
- 对data进行数据整合处理
- 返回echarts实例对象
为了尽可能简单描述问题,我们以基础折线图为例。
最终效果如下:
为了实现这样的效果,我们首先来看一下数据结构。 再原始数据库中保存的数据如下所示:
time |
month |
value |
2021-10-01 |
2021-10-01 |
13000 |
2021-11-01 |
2021-11-01 |
14300 |
2021-12-01 |
2021-12-01 |
13500 |
2022-01-01 |
2022-01-01 |
12500 |
2022-02-01 |
2022-02-01 |
15500 |
2022-03-01 |
2022-03-01 |
13800 |
time是datetime类型,用来筛选时间段。 month是x轴用来进行分类的字段,value则是最终需要显示的值。
query语句可以这样组织:
SELECT
(intDiv(toUInt32(date), 10800) * 10800) * 1000 as t,
month,
max(value)
FROM default.grafana2
WHERE date >= toDateTime(1631111854) AND date <= toDateTime(1646750254)
group by t, month
ORDER BY t
如此这般操作之后,grafana就会从数据库中查询到数据。 然后grafana需要将数据作为参数放入echarts函数中。
那么在echarts中,data应该是什么样的呢?
我们在函数中,输出一下data:
可以看到,在series中保存的便是我们在数据库中的数据。 其中name是我们用来准备做X轴分类展示的month,而fields则保存的是每个时间点所对应的具体value。
通过观察也可以看到,在value的数组中,只有相对应的时间戳中才会出现值。也就是说第一组是[13000, null, null, null, null],第二组是[null, 14300, null, null, null]
而我们准备实现的echarts图表需要的数据是这样的:
{
xAxis: {
type: 'category',
boundaryGap: false,
// data 是X轴数据
data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
},
yAxis: {
type: 'value'
},
series: [
{
// data 是Y轴数据
data: [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320],
type: 'line',
areaStyle: {}
}
]
}
所以我们需要将grafana传入的data数据进行拆分,转化成echarts可以识别的数据。
逻辑处理grafana的数据是耦合在data对象里面的,所以需要遍历data分别取出X轴和Y轴的数据。代码如下:
let id=[];
let value=[];
const series = data.series.map((s) => {
const sData = s.fields.find((f) => f.type === 'number').values.buffer;
const sTime = s.fields.find((f) => f.type === 'time').values.buffer;
id.push(s.name);
sData.map((d, i) => {
if (d){
value.push(d)
}
})
});
id保存的是X轴数据, value保存的是Y轴数据。 根据echarts的要求,就可以分别传入X轴和Y轴了。
return {
xAxis: {
type: 'category',
boundaryGap: false,
data: id,
tooltip: {
show: true,
},
axisPointer: {
type: 'shadow'
}
},
series: [{
data: value,
type: 'line',
seriesLayoutBy: 'row',
label: {
show: true,
position: 'top'
},
areaStyle: {},
emphasis: {
focus: 'series'
},
}]
}
通过这样已经可以实现echarts的折线图了。 但我们还可以继续再往前走一走。 参考echarts的参数说明 可以添加tooltip、toolbox的feature、legend等。 完整配置如下:
let id=[];
let value=[];
const series = data.series.map((s) => {
const sData = s.fields.find((f) => f.type === 'number').values.buffer;
const sTime = s.fields.find((f) => f.type === 'time').values.buffer;
id.push(s.name);
sData.map((d, i) => {
if (d){
value.push(d)
}
})
});
return {
darkMode: 'auto',
color:'#0f8ad1',
tooltip: {
trigger: 'axis',
axisPointer: {
type: 'cross',
crossStyle: {
color: '#999'
}
}
},
grid: {
left: '3%',
right: '4%',
bottom: '3%',
containLabel: true
},
toolbox: {
feature: {
dataView: { show: true, readOnly: false },
magicType: { show: true, type: ['line', 'bar'] },
restore: { show: true },
saveAsImage: { show: true }
}
},
xAxis: {
type: 'category',
boundaryGap: false,
data:id,
tooltip:{
show:true,
},
axisPointer: {
type: 'shadow'
}
},
yAxis: {
type: 'value'
},
legend: {
data: id,
},
series: [
{
data: value,
type: 'line',
seriesLayoutBy: 'row',
label: {
show: true,
position: 'top'
},
areaStyle: {},
emphasis: {
focus: 'series'
},
}
]
};
Grafana引入echarts的关键在于数据转换。只要将grafana的数据剥离开,分成X轴和Y轴数据,然后按照echarts的规范赋值就可以完成引入了。
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