手把手教你使用Dygraphs可视化时间序列数据(附代码链接)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了手把手教你使用Dygraphs可视化时间序列数据(附代码链接)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
翻译:张一豪
校对:丁楠雅
本文约1200字,建议阅读5分钟。
本文将介绍如何使用javascript的图形库Dygraphs来动态地可视化存储在InfluxDB(时间序列数据库)中不断更新的时间序列数据。
概述
本文将介绍如何使用JavaScript图形库:Dygraphs来动态地可视化更新存储在InfluxDB(时间序列数据库)中不断更新的时间序列数据。如果你偏爱某个可视化库,你可以查看plotly.js,Rickshaw,Highcharts这些库的帖子,或者你也可以在我们专为InfluxDB设计的Chronograf中构建一个仪表板。
准备和开始
首先,我们需要把一些示例数据显示在屏幕上。比如这个例子,我将使用由DevRel Anais Dotis-Georgiou独立编写的教程中的数据,使用Telegraf 编写的exec或尾部插件来收集比特币价格和体积数据,并查看它随时间变化的趋势。然后,我将使用前端的HTTP API定期查询InfluxDB中的数据。让我们开始吧!
根据你是否要将Dygraphs作为脚本文件导入index.html或导入npm模块,你可以在这里找到所有的相关说明。在下面这个例子中,我在index.html文件里添加了几个脚本标签,便于参考。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en" dir="ltr">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Dygraphs Sample</title>
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/dygraph/2.1.0/dygraph.min.css" />
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="styles.css">
</head>
<body>
<div id="div_g"></div>
</body>
<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.1.1/jquery.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/dygraph/2.1.0/dygraph.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="script.js"></script>
</html>
查询InfluxDB
确保你的本地InfluxDB正在运行(你可以在本地设置的TICK堆栈找到所有组件,或者以沙盒方式启动堆栈),并且确保Telegraf正在Influx shell中通过运行 SELECT "price" FROM "exec"."autogen"."price" WHERE time > now() - 12h指令来收集比特币统计数据(你可以使用命令‘Influx’访问Influx shell)。对于时间序列数据,你总是希望控制查询范围,因此我们通过专门筛选价格和时间(12小时)来限制我们的结果,而不是直接运行SELECT * from exec。
运行此查询时,你至少会得到一个结果,具体取决于你的Telegraf实例的运行时间以及通过教程所述的一个插件收集统计信息的时长。或者,你可以导航到本地的Chronograf实例,并通过Data Explorer页面的自动查询构建器来验证你是否成功收集了数据。
从InfluxDB获取数据
在脚本文件中,你将要使用HTTP API从InfluxDB获取数据,就像这样:
const fetchData = () => {
return fetch(`http://localhost:8086/query?db=exec&q=SELECT%20"price"%20FROM%20"price"`)
.then( response => {
if (response.status !== 200) {
console.log(response);
}
return response;
})
.then( response => response.json() )
.then( parsedResponse => {
const data = [];
parsedResponse.results[0].series[0].values.map( (elem, i) => {
let newArr = [];
newArr.push(new Date(Date.parse(elem[0])));
newArr.push(elem[1]);
data.push(newArr);
});
return data;
})
.catch( error => console.log(error) );
}
构建图
我们可以使用Dygraphs constructor 函数来构建图,如下所示:
const drawGraph = () => {
let g;
Promise.resolve(fetchData())
.then( data => {
g = new Dygraph(
document.getElementById("div_g"),
data,
{
drawPoints: true,
title: 'Bitcoin Pricing',
titleHeight: 32,
ylabel: 'Price (USD)',
xlabel: 'Date',
strokeWidth: 1.5,
labels: ['Date', 'Price'],
});
});
window.setInterval( () => {
console.log(Date.now());
Promise.resolve(fetchData())
.then( data => {
g.updateOptions( { 'file': data } );
});
}, 300000);
}
drawGraph函数内,首先从InfluxDB获取数据,然后我们通过定位在其中呈现图形的元素创建了一个新的Dygraph,添加数据数组,并在我们的选项对象中添加第三个参数。为了随着时间动态地更新图形,我们添加了一个setInterval方法来每五分钟获取一次新数据(不幸的是,更高频率的调用需要付费订阅比特币定价的Alpha Vantage API)并使用updateOptions方法引入新数据。
总结
如果你已经做到了这一步,我会为你鼓掌。请随意查看源代码以便进行相同类型的比较。此外,如果你想尝试各种风格,Dygraphs提供了一个演示库。我们希望了解你的创作!在Twitter上找到我们:@ mschae16 或 @influxDB。
原文标题:
Visualizing Time Series Data With Dygraphs
原文链接:
https://dzone.com/articles/visualizing-time-series-data-with-dygraphs
译者简介
张一豪,同济大学研一在读,研究方向为交通数据挖掘与人工智能。大数据时代,数据与算法之美很难用只言片语表达,但数据分析要言之有物,行之有效,重于创新,成于推理。一个交通规划专业的小白,正在数据挖掘与分析的基础上探索交通规划的全新领域。
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