4. Grafana使用mysql作为数据源，呈现图表

近期在使用python写一套模拟API请求的监控项目，考虑数据可视化这方面就采用grafana来呈现，下面来看看怎么弄。

首先安装好mysql，将监控的日志数据写入到mysql之中。如下图：

好了，这里就已经准备好了相关的测试模拟数据。那么下面就使用Grafana来配置图表看看。

如果有不清楚Grafana怎么安装的朋友，可以点击 这里 查看如何安装部署。

按照脚本我已经设置好了 admin 的密码为 newpwd 了。

输入用户名 admin 和 密码 newpwd ，点击 Log In 登录系统。

在登陆系统后的首页，就可以进行数据源的添加了。

访问不了 localhost:3306 的原因是因为Grafana是使用docker容器启动的，而容器当然没有部署mysql。

所以，修改mysql访问配置如下：

好了，数据源mysql已经配置好了。下一步就是配置图表的呈现了。

下面来编写一个SQL查询来看看。

从上图看出，从mysql中查询的结果直接就可以从Grafana表格呈现了。

好了，基本上table表格已经呈现，但是单纯这样的一个表格满足不了我的胃口。

那么下面就来再整一个曲线图来看看。

我不是想单独增加一个新的面板，而是想在刚刚创建的table上面创建一个曲线图，那么该怎么做呢？

从上这个图表的配置我一开始也没太理解清楚，配置过后，看着图表呈现就更加好的理解了。

根据图表的内容，我查询的分析如上图。

当然还可以呈现更加多的图表，这里就基本介绍到这里啦。

数据库类型可分为层次型、网状型和关系型。

层次型数据库是把数据根据层次构造（树结构）的方法呈现；网状型数据库是采用网状原理和方法，以网状数据模型为基础建立的数据库；关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库。

数据库的作用

1、实现数据共享：数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。

2、减少数据的冗余度：同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

3、保持数据的独立性：数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。

4、数据实现集中控制：文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

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