概述

本文将介绍如何使用JavaScript图形库：Dygraphs来动态地可视化更新存储在InfluxDB（时间序列数据库）中不断更新的时间序列数据。如果你偏爱某个可视化库，你可以查看plotly.js，Rickshaw，Highcharts这些库的帖子，或者你也可以在我们专为InfluxDB设计的Chronograf中构建一个仪表板。

准备和开始

首先，我们需要把独立编写的教程中的数据，使用Telegraf 编写的exec或尾部插件来收集比特币价格和体积数据，并查看它随时间变化的趋势。然后，我将使用前端的HTTP API定期查询InfluxDB中的数据。让我们开始吧！

根据你是否要将Dygraphs作为脚本文件导入index.html或导入npm模块，你可以在这里找到所有的相关说明。在下面这个例子中，我在index.html文件里添加了几个脚本标签，便于参考。

<!DOCTYPE html><html lang=”en” dir=”ltr”> <head> <meta charset=”utf-8″> <title>Dygraphs Sample</title> <link rel=”stylesheet” href=”https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/dygraph/2.1.0/dygraph.min.css” /> <link rel=”stylesheet” type=”text/css” href=”styles.css”> </head> <body> <div id=”div_g”></div> </body> <script src=”https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.1.1/jquery.min.js”></script> <script src=”https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/dygraph/2.1.0/dygraph.min.js”></script> <script type=”text/javascript” src=”script.js”></script></html>

查询InfluxDB

确保你的本地InfluxDB正在运行（你可以在本地设置的TICK堆栈找到所有组件，或者以沙盒方式启动堆栈），并且确保Telegraf正在Influx shell中通过运行 SELECT “price” FROM “exec”.”autogen”.”price” WHERE time > now() – 12h指令来收集比特币统计数据（你可以使用命令‘Influx’访问Influx shell）。对于时间序列数据，你总是希望控制查询范围，因此我们通过专门筛选价格和时间（12小时）来限制我们的结果，而不是直接运行SELECT * from exec。

运行此查询时，你至少会得到一个结果，具体取决于你的Telegraf实例的运行时间以及通过教程所述的一个插件收集统计信息的时长。或者，你可以导航到本地的Chronograf实例，并通过Data Explorer页面的自动查询构建器来验证你是否成功收集了数据。

从InfluxDB获取数据

在脚本文件中，你将要使用HTTP API从InfluxDB获取数据，就像这样：

const fetchData = () => { return fetch(`http://localhost:8086/query?db=exec&q=SELECT%20″price”%20FROM%20″price”`) .then( response => { if (response.status !== 200) { console.log(response); } return response; }) .then( response => response.json() ) .then( parsedResponse => { const data = []; parsedResponse.results[0].series[0].values.map( (elem, i) => { let newArr = []; newArr.push(new Date(Date.parse(elem[0]))); newArr.push(elem[1]); data.push(newArr); }); return data; }) .catch( error => console.log(error) );}

构建图

我们可以使用Dygraphs constructor 函数来构建图，如下所示：

const drawGraph = () => { let g; Promise.resolve(fetchData()) .then( data => { g = new Dygraph( document.getElementById(“div_g”), data, { drawPoints: true, title: ‘Bitcoin Pricing’, titleHeight: 32, ylabel: ‘Price (USD)’, xlabel: ‘Date’, strokeWidth: 1.5, labels: [‘Date’, ‘Price’], }); }); window.setInterval( () => { console.log(Date.now()); Promise.resolve(fetchData()) .then( data => { g.updateOptions( { ‘file’: data } ); }); }, 300000);}

drawGraph函数内，首先从InfluxDB获取数据，然后我们通过定位在其中呈现图形的元素创建了一个新的Dygraph，添加数据数组，并在我们的选项对象中添加第三个参数。为了随着时间动态地更新图形，我们添加了一个setInterval方法来每五分钟获取一次新数据（不幸的是，更高频率的调用需要付费订阅比特币定价的Alpha Vantage API）并使用updateOptions方法引入新数据。

总结

如果你已经做到了这一步，我会为你鼓掌。请随意查看源代码以便进行相同类型的比较。此外，如果你想尝试各种风格，Dygraphs提供了一个演示库。我们希望了解你的创作！在Twitter上找到我们：@ mschae16 或 @influxDB。

原文标题：Visualizing Time Series Data With Dygraphs原文链接：https://dzone.com/articles/visualizing-time-series-data-with-dygraphs

译者简介

张一豪，同济大学研一在读，研究方向为交通数据挖掘与人工智能。大数据时代，数据与算法之美很难用只言片语表达，但数据分析要言之有物，行之有效，重于创新，成于推理。一个交通规划专业的小白，正在数据挖掘与分析的基础上探索交通规划的全新领域。

— 完 —

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