grafana postgreSQL 교육 HeatMap

2022-07-25-grafana-postgreSQL-교육-HeatMap

목차

01.HeatMap기본과 옵션

01.1 HeatMap 그리기

Time Series 포맷인 경우

Time series buckets 포맷인 경우

02.HeatMap예시

03.개인 대시보드 작성

01.HeatMap기본과 옵션

  • heatmap을 위한 테이블 구성

    drop table carShop;
    
    create table carShop (
    	sale_date timestamp,
    	car_name text,
    	car_money numeric,
    	option_money numeric
    );
    
    insert into carShop values
    ('2022-01-01','투싼',3776,300)
    , ('2022-01-01','그랜저',3294,500)
    , ('2022-01-01','스타리아',4412,1000)
    , ('2022-01-01','넥쏘',7219,100)
    , ('2022-02-01','투싼',3776,100)
    , ('2022-02-01','그랜저',3294,400)
    , ('2022-02-01','스타리아',4412,500)
    , ('2022-02-01','넥쏘',7219,0)
    , ('2022-02-01','베뉴',2236,100)
    , ('2022-02-01','아이오닉5',6135,1500)
    , ('2022-02-01','아반떼 하이브리드',2892,100)
    , ('2022-02-01','소나타 하이브리드',3706,10)
    , ('2022-03-01','코나',3058,10)
    , ('2022-03-01','아반떼',2806,40)
    , ('2022-03-01','싼타페 하이브리드',4497,50)
    , ('2022-03-01','팰리세이드',3748,90)
    , ('2022-03-01','베뉴',2236,100)
    , ('2022-03-01','아이오닉5',6135,1500)
    , ('2022-03-01','아반떼 하이브리드',2892,100)
    , ('2022-03-01','소나타 하이브리드',3706,10)
    , ('2022-04-01','투싼',3776,100)
    , ('2022-04-01','그랜저',3294,400)
    , ('2022-04-01','스타리아',4412,500)
    , ('2022-04-01','넥쏘',7219,0)
    , ('2022-04-01','베뉴',2236,100)
    , ('2022-04-01','아이오닉5',6135,1500)
    , ('2022-04-01','아반떼 하이브리드',2892,100)
    , ('2022-04-01','소나타 하이브리드',3706,10);
  • heatMap은 어떻게 표현하는지에 따라 다르지만 대개 githubs나 gitlab에서 예시를 찾아볼 수 있음

    image-20220802144528582

  • 진하기에 따라서 좀더 뭔가를 더 했음을 표시할 수 있는 것으로 사용함

01.1 HeatMap 그리기

Time Series 포맷인 경우

image-20220802144907465

SELECT
  $__time(sale_date)
  ,car_name
  ,car_money as " "
 -- ,option_money
FROM carShop 

image-20220802144931580

  • 시간기준으로 표시가 된다.

    • 위의 경우 시간 별 어느정도 분포를 가지고 있는지 확인하기위해서는 좋지만
    • 어떤 아이템인지 모르기 때문에 아래방법을 통해 좀더 직관적으로 데이터를 보자.

Time series buckets 포맷인 경우

image-20220802144652698

SELECT
  $__time(sale_date)
  ,car_name
  ,car_money as " "
 -- ,option_money
FROM carShop 

image-20220802144733631

  • Data format의 Format이 기본적으로 Time Series로 되어 있음

    • Time series buckets로 변경하면 위와 같이 볼 수 있음

02.HeatMap예시

  • 마일스톤 일정 대시보드 참고

03.개인 대시보드 작성

image-20220802145343555

-- exercise 쿼리
SELECT
  year as "Time",
  name,
  minute as "exercise"
FROM
  exercise
WHERE year in ($year) AND name in ($exercise_sort)
order by year;

-- home_exercise 쿼리
SELECT
  year as "Time",
  name,
  minute as "home_exercise"
FROM
  home_exercise
WHERE year in ($year) AND name in ($exercise_sort)
order by year;

Written by@[KyeongMinPark]
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