常用图表数据结构说明¶

// 下面是一个折线图(两条折线)的数据demo
{
  "total_hits": -1,
  "interval": 10000,
  "datasource": "raw",
  "column_names": ["count"],
  "series": [
    {
      "values": [
        [1735007600000, 130],
        [1735007590000, 166],
        [1735007580000, 206]
      ],
      "units": [null, null],
      "column_names": ["time", "count"],
      "columns": ["time", "count"]
    },
    {
      "values": [
        [1735007600000, 73],
        [1735007590000, 113],
        [1735007580000, 56]
      ],
      "units": [null, null],
      "column_names": ["time", "count"],
      "columns": ["time", "count"]
    }
  ]
}

字段说明

参数	类型	是否必须	说明
group_by	list		用作 series 数据源中 tags 顺序和数据范围限制,外部函数数据源该值会根据`series 数据`自动填充
group_by[#]	str
column_names	list	必须	数值对应的列名集合,外部函数数据源该值会根据`series 数据`自动填充
column_names[#]	str		数值对应的列名字段，不包含 time
series	list	必须	数据组，长度代表有几组数据(如: 在折线图里代表有几条线)
series[#]	dict		一组数据集合
series[#].tags	dict		数据关联属性（用于展示数据的相关属性展示，table 将其作为列数据展示，别名 key 值的映射）
series[#].columns	list	必须	数据源字段 key 列表,['time', ...]
series[#].columns[#]	str		数据源字段 key，第一列值必须为 'time'
series[#].column_names	list		在获取别名对应的 tags 值时，`column_names` 作为 `columns` 的备用值使用。
series[#].column_names[#]	str
series[#].units	list	必须	数据源字段 key 对应的单位类型,第一列值必须为 null，单位范围 'B', 'MB', 'B/S', 'C', 's', 'ms', 'μs', 'ns', 'sec', 'msec', 'usec', 'nsec', 'percent', 'reqps'
series[#].values	list	必须	二维数组，数组中的每一项代表一条数据。
series[#].values[#]	list		由 `[时间戳, 数据值, ...]` 组成的数据源，长度应跟 `series[#].columns` 一致，（如在折线图中，values 长度为 2，其代表折线图上的一个连接点）
series[#].values[#][#]	str		数据源字段 key 对应的数值，第一列值必须为时间戳值可为 null

外部函数响应结构例子¶

@DFF.API('函数名', category='guance.dataQueryFunc')
def whytest_topology_test():
    data1 = 123
    data2 = 200
    now1 = int(time.time()) * 1000
    now2 = int(time.time()) * 1000
    #
    return {
    "content": [
      {
        "series": [
          {
            "columns": ["time", "data"],
            "values": [
              [now1, data1],
              [now2, data2]
            ],
            "total_hits": -1
          }
        ]
      }
    ]
  }