쿼리, 변환, 데이터
쿼리, 변환, 데이터
패널과 경고에서 데이터를 다루는 핵심 개념을 정리합니다. 데이터 소스에 쿼리를 보내고, 그 결과를 변환(transformations)으로 가공해 시각화·경고에 활용하는 전체 흐름을 설명해요.
본문
쿼리(Queries)
쿼리는 데이터 소스에서 데이터를 가져오는 요청입니다. 각 데이터 소스는 고유한 쿼리 편집기를 제공하며, 패널에는 하나 이상의 쿼리를 정의할 수 있습니다.
- 패널 편집기의 Queries 탭에서 쿼리를 추가하고 편집합니다.
- 여러 쿼리를 추가해 결과를 결합할 수 있습니다.
- 데이터 소스마다 쿼리 문법과 옵션(형식, 시간 필터, 매크로)이 다릅니다.
변환(Transformations)
변환은 쿼리 결과(원본 데이터)에 수행하는 연산으로, 데이터를 결합하거나 재구성해 시각화에 맞게 만들 수 있습니다. 변환은 데이터 소스에 쿼리를 보내지 않고 그라파나 내부에서 처리됩니다.
대표적인 변환:
- Reduce – 시계열 데이터를 단일 값으로 축약
- Merge – 여러 결과를 열로 병합
- Calculate field – 필드 값을 기반으로 새 필드 계산
- Filter data by value – 값 기준으로 행 필터링
- Rename by regex – 정규식으로 필드 이름 변경
- Organize – 필드 순서·숨김 조정
변환은 파이프라인 형태로 여러 개를 순서대로 적용할 수 있으며, 각 쿼리 결과에 독립적으로 또는 데이터 전체에 적용됩니다.
표현식(Expressions)
표현식은 쿼리 결과를 결합·조작하는 또 다른 쿼리 유형입니다. 수학 연산, 필터링, 집계, 결합(리듀스, 쓰레스홀드, 바이너리 연산 등)을 수행하며, 경고 조건에도 사용됩니다.
데이터 프레임(Data frames)
그라파나는 쿼리 결과를 데이터 프레임으로 처리합니다. 데이터 프레임은 열(필드)과 행으로 구성된 데이터 구조이며, 각 필드는 이름, 타입, 라벨, 구성(표준 옵션, 오버라이드)을 가집니다. 쿼리 검사기에서 데이터 프레임 구조를 JSON으로 확인할 수 있습니다.
여러 값·캐싱
- 대시보드에서 여러 패널이 같은 데이터를 쓰면 Dashboard 데이터 소스로 쿼리를 공유해 성능을 높일 수 있습니다.
- 데이터 소스 쿼리 캐싱을 활성화해 반복 쿼리 비용을 줄일 수 있습니다.