granfna展示mysql数据源 time series查询编辑器

示例：Time series查询

time series在编辑查询的时候有很多grafana默认的设置：

查询必须返回一列time，该列返回SQL日期时间或表示Unix纪元的任何数字数据类型。也就是示例中的time column设置。
除time和metric以外的任何列均被视为值列。也就是示例中select。
返回一个名为metricvalue的列，该列用作度量标准名称。也就是示例中的metric column设置。
如果返回多个值列和名为的列，metric则此列将用作系列名称的前缀（仅在Grafana 5.3+中可用）。

1.Format as

format as 可选择两种：table和Time series。table比较简单，sql的约束也少，基本上就是mysql的查询结果，按表格展示出来。
time series有一些麻烦，本文也重点讲time series

2.宏

宏示例	描述
`$__time(dateColumn)`	将被表达式替换以转换为UNIX时间戳并将列重命名为`time_sec`。例如，UNIX_TIMESTAMP（dateColumn）为time_sec
`$__timeEpoch(dateColumn)`	将被表达式替换以转换为UNIX时间戳并将列重命名为`time_sec`。例如，UNIX_TIMESTAMP（dateColumn）为time_sec
`$__timeFilter(dateColumn)`	将使用指定的列名替换为时间范围过滤器。例如，dateColumn BETWEEN FROM_UNIXTIME（1494410783）和FROM_UNIXTIME（1494410983）
`$__timeFrom()`	将由当前活动时间选择的开始代替。例如，FROM_UNIXTIME（1494410783）
`$__timeTo()`	将被当前活动时间选择的结尾替换。例如，FROM_UNIXTIME（1494410983）
`$__timeGroup(dateColumn,'5m')`	将由GROUP BY子句中可用的表达式替换。例如，* cast（cast（cast（UNIX_TIMESTAMP（dateColumn）/（300）签名）300签名）），
`$__timeGroup(dateColumn,'5m', 0)`	与上述相同，但具有填充参数，因此该系列中的缺失点将由grafana添加，并将0用作值。
`$__timeGroup(dateColumn,'5m', NULL)`	与上述相同，但将NULL用作缺失点的值。
`$__timeGroup(dateColumn,'5m', previous)`	与上面相同，但是如果未看到任何值但将使用NULL，则该系列中的先前值将用作填充值（仅在Grafana 5.3+中可用）。
`$__timeGroupAlias(dateColumn,'5m')`	将替换为与$ __ timeGroup相同，但添加的列别名（仅在Grafana 5.3+中可用）。
`$__unixEpochFilter(dateColumn)`	将使用指定列名的时间范围过滤器替换，时间以Unix时间戳表示。例如，dateColumn> 1494410783和dateColumn <1494497183
`$__unixEpochFrom()`	将被当前活动时间选择的开始替换为Unix时间戳。例如1494410783
`$__unixEpochTo()`	当前活动时间选择的结尾将被替换为Unix时间戳。例如1494497183
`$__unixEpochNanoFilter(dateColumn)`	将被使用指定列名的时间范围过滤器替换，时间以纳秒时间戳表示。例如，dateColumn> 1494410783152415214和dateColumn <1494497183142514872
`$__unixEpochNanoFrom()`	将被当前活动时间选择的开始替换为纳秒时间戳。例如1494410783152415214
`$__unixEpochNanoTo()`	当前活动时间选择的结尾将被替换为纳秒级时间戳。例如1494497183142514872
`$__unixEpochGroup(dateColumn,'5m', [fillmode])`	与$ __ timeGroup相同，但时间存储为Unix时间戳（仅在Grafana 5.3+中可用）。
`$__unixEpochGroupAlias(dateColumn,'5m', [fillmode])`	与上述相同，但还添加了列别名（仅在Grafana 5.3+中可用）。

3.Generated Sql

SELECT UNIX_TIMESTAMP(data_statistic_time) DIV 600 * 600 AS "time",
channel_spec AS metric,
count(data_gather_count) AS "采集量" FROM data_statistic WHERE data_statistic_time BETWEEN FROM_UNIXTIME(1596791926) AND FROM_UNIXTIME(1597396726) GROUP BY 1,2 ORDER BY UNIX_TIMESTAMP(data_statistic_time) DIV 600 * 600