Grafana是一款强大的数据可视化工具，尤其在监控系统中被广泛应用。它支持对接各种数据源，包括时序数据库，如InfluxDB，这些数据库擅长存储和处理监控数据。然而，时序数据库在处理多表连接（join）操作时相对复杂，这在构建统计报表时可能造成困难。为了解决这个问题，Grafana引入了transformation功能，允许用户对查询结果进行处理，生成所需的统计报表。
transformation功能允许用户对查询结果进行一系列操作，例如重命名列、合并时间序列、执行计算等。这些操作按照设定的顺序逐个应用，形成类似数据处理流水线的效果。在Panel编辑器的"Transformation"标签下，用户可以添加并配置不同的transformation。Grafana提供了多种transformation类型，具体的介绍和使用方法可以在官方文档中找到。
为了更好地利用transformation，Grafana采用了数据帧（Data frame）的概念，这是一种通用的数据结构，可以适应各种数据类型，包括时间序列和表格形式。当查询结果以time series格式返回时，如果一个查询产生了多个field，建议将其转换为table格式，因为time series会生成多个data frame，这在处理上可能较为复杂。
以下是一个示例，说明如何使用transformation创建统计报表：
1. **合并不同数据源**：假设我们有来自InfluxDB的两个measurement，分别是`cpu_physical_total`和`mem`，分别记录CPU和内存的性能数据。我们创建两个查询获取这些数据，原始结果是两个独立的data frame。通过使用Outer join transformation，我们可以根据时间戳将这两个data frame合并成一个，这样在同一行内就可以看到同一时间点的CPU和内存利用率。
2. **统计信息计算**：对于统计报表，我们通常关注的是最大值、最小值和平均值等聚合信息，而不是每个时间点的具体值。在这种情况下，可以使用Reduce transformation。将Mode设为Series to rows，Calculation设为min, max, mean，这样每个field的值会被转化为一行，包含该序列的最大值、最小值和平均值，时间列不再显示。
3. **多主机报表**：为了生成多主机的报表，我们需要在查询语句中包含主机名信息。我们可以修改查询，分别从内存表和CPU表中提取主机名和利用率，然后使用相应的transformation进行处理，以展示不同主机的统计信息。
Grafana的transformation功能极大地扩展了其在报表生成上的灵活性，使用户能够在不支持复杂查询的数据源上也能创建出丰富的统计报表。通过巧妙地组合和配置transformation，用户可以根据实际需求自定义报表内容，从而实现更高效的数据分析和监控。
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