Grafana接入TimescaleDB的完整流程（含实时+聚合展示）

🎆实现效果如下

📊 Grafana 接入 TimescaleDB 的完整流程（含实时+聚合展示）

内容包括：

1. Grafana 容器配置

2. Grafana 数据源连接 PostgreSQL（TimescaleDB）

3. 两个典型面板：

   • ✅ 实时温湿度数据（折线图）

   • ✅ 每小时平均值（聚合视图）

🧩 1. 修改 docker-compose.yml 加入 Grafana

将 Grafana 服务加入你当前的 docker-compose.yml：

  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    container_name: grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
    volumes:
      - grafana_data:/var/lib/grafana
    depends_on:
      - timescaledb
    restart: unless-stopped

volumes:
  timescale_data:
  grafana_data:

🚀 2. 启动容器

docker-compose up -d

访问 http://localhost:3000

• 用户名：admin

• 密码：admin

🔗 3. 添加 TimescaleDB 数据源（PostgreSQL）

在 Grafana 中：

1. 点击左侧 “齿轮” → “Data Sources”

2. 点击 “Add data source”

3. 选择 PostgreSQL

4. 填写信息：

点击 “Save & Test”，如果成功，就可以开始建图表了。

⚠️⚠️⚠️注意TLS/SSL Mode要选择disable

📈 4. 添加仪表盘面板（示例）

🖥️添加面板

📌 面板 1：实时温湿度

查询 SQL：

SELECT
  time AS "time",
  temperature,
  humidity
FROM sensor_data
WHERE
  $__timeFilter(time)
  AND device_id = 'device_1'
ORDER BY time ASC

设置：

• Format: Time series

• Visualization: Time series

• 多轴展示 temperature/humidity

📌 面板 2：每小时平均温湿度（聚合视图）

查询 SQL：

SELECT
  bucket AS "time",
  avg_temp,
  avg_humidity
FROM device_hourly_avg
WHERE
  $__timeFilter(bucket)
  AND device_id = 'device_1'
ORDER BY bucket ASC

⏰ 5. Grafana 自动刷新设置

• 在面板右上角选择刷新频率（如每 10s、30s）

• 配合 TimescaleDB 的连续聚合，显示稳定、性能好

📣 可选增强（你可以添加）

✅ 结果：一个完整的 IoT 时序可视化平台！

你现在拥有了：

• ⏱ 实时数据写入

• 🧠 自动聚合 + 存储压缩

• 🧹 数据老化与清理

• 📊 Grafana 仪表盘展示

• ⚙️ 全部通过 Docker Compose 自动搭建

后续，下面是一个完整预配置的 Grafana 仪表盘 JSON 文件，用于显示：

• ✅ 实时温湿度曲线（sensor_data）

• ✅ 每小时平均温湿度聚合图（device_hourly_avg）

你可以将这个 JSON 文件直接导入 Grafana，即可生成一个基础仪表盘，无需手动配置查询。

📦 仪表盘 JSON 内容（适用于 device_1）

你可以复制以下内容保存为本地文件，例如：timescale_dashboard.json

{
  "id": null,
  "title": "IoT TimescaleDB Dashboard",
  "timezone": "browser",
  "panels": [
    {
      "type": "timeseries",
      "title": "📡 实时温湿度（device_1）",
      "targets": [
        {
          "format": "time_series",
          "rawSql": "SELECT time AS \"time\", temperature, humidity FROM sensor_data WHERE $__timeFilter(time) AND device_id = 'device_1' ORDER BY time",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "custom": {
            "drawStyle": "lines",
            "lineInterpolation": "smooth",
            "lineWidth": 2,
            "fillOpacity": 15
          }
        }
      },
      "gridPos": { "x": 0, "y": 0, "w": 24, "h": 9 }
    },
    {
      "type": "timeseries",
      "title": "📊 每小时平均温湿度（device_1）",
      "targets": [
        {
          "format": "time_series",
          "rawSql": "SELECT bucket AS \"time\", avg_temp, avg_humidity FROM device_hourly_avg WHERE $__timeFilter(bucket) AND device_id = 'device_1' ORDER BY bucket",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "custom": {
            "drawStyle": "lines",
            "lineInterpolation": "linear",
            "lineWidth": 2,
            "fillOpacity": 10
          }
        }
      },
      "gridPos": { "x": 0, "y": 10, "w": 24, "h": 9 }
    }
  ],
  "schemaVersion": 36,
  "version": 1,
  "refresh": "10s",
  "editable": true
}

📥 导入方法（Grafana UI）

1. 打开 Grafana → 主页左侧栏点击“+” → 选择 Import

2. 点击 “Upload JSON file” 或粘贴上述内容

3. 选择你配置的 TimescaleDB 数据源

4. 点击 “Import” 完成

🧠 提示

你可以：

• 修改 SQL 中的 device_1 为变量 ${device_id}，支持多设备切换

• 增加 Alert 设置（例如温度 > 30°C 报警）

• 使用“Legend”展示更清晰的设备名称

• 打开“Auto-refresh” 让数据自动实时刷新

✅ 到此，你已经构建了一个可自动写入 + 聚合分析 + Grafana 可视化 + 数据清理 + 压缩优化的完整时序系统！