03 Tabellen

Tabellen und Tabellenformatierung in Grafana.

Tabellen eignen sich hervorragend für Übersichten: aktuelle Werte, Minima, Maxima und Trends für viele Variablen auf einen Blick. In diesem Tutorial baust du Schritt für Schritt eine Übersichtstabelle wie diese:

Was du lernst

  • Zeitreihendaten mit der Reduce-Transformation in eine Tabelle umwandeln

  • Sparklines für Trendanzeige in Zellen hinzufügen

  • Zellen-Anzeigetypen konfigurieren (farbiger Text, Gauge, farbige Hintergründe)

  • Spalten umbenennen, ausblenden und neu anordnen

  • Sortierung und Tabellenfuß aktivieren

Voraussetzungen


Einfache Tabelle erstellen

Zeitreihendaten werden in Grafana standardmäßig als Diagramm angezeigt. Wechselst du die Visualisierung auf Table, siehst du die Rohdaten: eine Zeile pro Zeitstempel mit allen Variablen als Spalten.

  1. Bearbeite dein Dashboard und klicke auf AddVisualization

  2. Wähle deine ENLYZE-Datenquelle

  3. Wähle einen Standort und eine Maschine

  4. Wähle mehrere Variablen aus (z. B. verschiedene Extruder-Durchsätze)

  5. Wähle im Visualisierungs-Dropdown (oben rechts im Panel-Editor) Table aus

Die Tabelle zeigt jetzt die rohen Zeitreihendaten mit einer Zeile pro Zeitstempel:

circle-info

Diese Rohansicht ist nicht besonders übersichtlich. Im nächsten Schritt wandelst du die Daten mit einer Transformation in eine Zusammenfassung um.


Reduce-Transformation

Die Reduce-Transformation wandelt Zeitreihendaten in zusammenfassende Statistiken um. Aus vielen Datenpunkten pro Variable werden einzelne Werte wie Minimum, Maximum, Mittelwert und der aktuelle Wert.

  1. Wechsle im Panel-Editor zum Tab Transform

  2. Klicke auf + Add transformation und wähle Reduce

  3. Wähle im Feld Calculations die gewünschten Statistiken:

    Berechnung
    Beschreibung

    Last *

    Aktuellster Nicht-Null-Wert

    Min

    Minimalwert im Zeitbereich

    Max

    Maximalwert im Zeitbereich

    Mean

    Durchschnittswert

    Difference

    Differenz zwischen letztem und erstem Wert

    All values

    Array aller Werte (für Sparklines)

Die Tabelle zeigt jetzt eine Zeile pro Variable mit den berechneten Spalten:


Sparklines

Sparklines sind Minidiagramme innerhalb von Tabellenzellen, die den Trend auf einen Blick zeigen.

  1. Stelle in der Reduce-Transformation sicher, dass All values als Berechnung ausgewählt ist

  2. Gehe zum Abschnitt Overrides in der rechten Seitenleiste

  3. Klicke auf + Add field overrideFields with name → wähle "All values"

  4. Klicke auf + Add override propertyCell type → wähle Sparkline

circle-info

Für ein einheitliches Erscheinungsbild kannst du eine feste Farbe für alle Sparklines setzen: Standard optionsColor schemeSingle color.


Zellen-Anzeigetypen

Grafana bietet verschiedene Möglichkeiten, Werte in Tabellenzellen darzustellen. Zellentypen werden über Overrides konfiguriert: Override für die gewünschte Spalte hinzufügen, dann die Eigenschaft Cell type setzen.

Farbiger Text mit Wertzuordnungen

Kombiniere den Zellentyp Colored text mit Value mappings, um Veränderungen visuell hervorzuheben. Zum Beispiel für eine Spalte "Difference":

  1. Füge einen Override für die Spalte hinzu

  2. Setze Cell type auf Colored text

  3. Füge die Eigenschaft Value mappings hinzu und klicke auf Edit value mappings

  4. Wähle als Typ Range und erstelle Bereichszuordnungen. Da Grafana keine Vergleichsoperatoren wie > 0 unterstützt, werden stattdessen große Bereiche verwendet:

    Von
    Bis
    Anzeige
    Farbe

    -10000

    -0,01

    ↓ Down

    Rot

    -0,01

    0,01

    → Stable

    Grün

    0,01

    10000

    ↑ Up

    Blau

circle-info

Statt Colored text kannst du auch Colored background verwenden, um die gesamte Zelle einzufärben. In der fertigen Tabelle am Ende dieses Tutorials siehst du diesen Ansatz in Aktion.

Gauge-Zellen

Der Zellentyp Gauge zeigt einen Balken, der den Wert relativ zu Minimum und Maximum darstellt.

  1. Füge einen Override für die Spalte "Last *" hinzu

  2. Setze Cell type auf Gauge

  3. Konfiguriere Min und Max unter den Override-Eigenschaften


Spaltenorganisation

Die Transformation Organize fields ermöglicht das Umbenennen, Neuanordnen und Ausblenden von Spalten.

  1. Füge im Tab Transform die Transformation Organize fields by name hinzu

  2. Benenne Spalten um, z. B.:

    Original
    Umbenannt

    Field

    Variable

    Last *

    Current

    All values

    Trend

    Difference percent

    Change

  3. Blende unnötige Spalten aus (z. B. "First *"), indem du auf das Augensymbol klickst

  4. Ordne die Spalten per Drag-and-Drop in der gewünschten Reihenfolge an


Die fertige Tabelle

Die einzelnen Schritte ergeben zusammen eine umfassende Übersichtstabelle. Hier ist die vollständige Konfiguration:

Transformationen

  1. Reduce mit: Last *, Min, Max, Mean, All values, Difference percent

  2. Organize fields: Spalten umbenennen (Variable, Current, Minimum, Maximum, Average, Change, Trend) und "First *" ausblenden

  3. Sort by: Alphabetisch nach Variable

Overrides

Spalte
Zellentyp
Zusätzliches

Current

Gauge

Min: 0, Max: auto

Change

Colored background

Value Mappings mit Pfeilen (↓↓ Down, → Stable, ↑↑ Up)

Trend

Sparkline

Feste Farbe (z. B. Blau)

Sortierung

Die Transformation Sort by sortiert die Tabelle alphabetisch nach der Spalte "Variable". Nutzende können zusätzlich auf Spaltenüberschriften klicken, um die Sortierung zu ändern.

Tabellenfuß

Unter TableFooter in der rechten Seitenleiste:

  1. Aktiviere Show table footer

  2. Wähle als Berechnung Sum

  3. Wähle die Spalte "Last *" (angezeigt als "Current")

Der Tabellenfuß zeigt den Gesamtdurchsatz über alle Variablen an.

Ergebnis


Tipps

  • Tabelle vs. Diagramm: Tabellen eignen sich für exakte Werte und den Vergleich vieler Variablen. Diagramme sind besser für Trends über die Zeit.

  • Spalten begrenzen: Zeige maximal 5-8 Spalten an und blende weniger wichtige Daten aus.

  • Sprechende Namen: Technische Spaltennamen wie "Difference percent" in verständliche Bezeichnungen wie "Change" umbenennen.

  • Performance: Sparklines erhöhen den Rendering-Aufwand. Bei großen Datensätzen den Zeitbereich eingrenzen.


Nächste Schritte

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