把 HA 的長期數據丟到 InfluxDB + Grafana（完整步驟）

charles · 發表於 3 天前

HA 的 recorder 不適合存長期數據。
想看「過去兩年的用電趨勢」，要把資料搬出去。

為什麼不用 HA 自己存

recorder 的設計是「最近的詳細狀態」，不是時序資料庫
purge_keep_days 一過就刪掉
SQLite 查大量歷史資料很慢
HA 的歷史圖表功能有限（不能疊圖、不能做複雜計算）

HA 的「長期統計」其實已經解決一部分

先講清楚：有 state_class 的感測器會自動進 statistics 表，
每小時存一筆（最大/最小/平均），而且不受 purge_keep_days 影響。

所以如果你只是想看「用電量的月趨勢」，HA 內建就夠了。

什麼時候才需要 InfluxDB + Grafana：

要更細的解析度（每分鐘而不是每小時）
要複雜的查詢和計算
要把多個來源的資料疊在一起看
要漂亮的儀表板（Grafana 真的比較好看）
要存很多年

架設 InfluxDB

用前面那篇的 compose 檔就可以。重點設定：

influxdb:
image: influxdb:2
container_name: influxdb
restart: unless-stopped
ports:
- "8086:8086"
volumes:
- /volume1/docker/influxdb/data:/var/lib/influxdb2
- /volume1/docker/influxdb/config:/etc/influxdb2
environment:
- TZ=Asia/Taipei
- DOCKER_INFLUXDB_INIT_MODE=setup
- DOCKER_INFLUXDB_INIT_USERNAME=admin
- DOCKER_INFLUXDB_INIT_PASSWORD_FILE=/run/secrets/influx_pw
- DOCKER_INFLUXDB_INIT_ORG=home
- DOCKER_INFLUXDB_INIT_BUCKET=homeassistant
- DOCKER_INFLUXDB_INIT_RETENTION=520w # 十年

複製代碼

起來之後到 http://NAS:8086，用 admin 登入。

建立一個專用的 API Token：

Load Data → API Tokens → Generate API Token → Custom API Token

對 homeassistant bucket 給 Read + Write
不要用 All Access Token
產生後馬上複製（只顯示一次）

HA 這邊的設定

# configuration.yaml
influxdb:
api_version: 2
ssl: false
host: 192.168.1.20
port: 8086
token: !secret influxdb_token
organization: home
bucket: homeassistant
tags:
source: ha
tags_attributes:
- friendly_name
- device_class
default_measurement: units
# 關鍵：只送你真的要長期保存的
include:
domains:
- sensor
entity_globs:
- sensor.*_energy
- sensor.*_power
- sensor.*_temperature
- sensor.*_humidity
entities:
- binary_sensor.front_door
- climate.living_room
exclude:
entity_globs:
- sensor.*_linkquality
- sensor.*_rssi
- sensor.*_battery_voltage
- sensor.*_last_seen
- sensor.date*
- sensor.time*

複製代碼

一定要用 include，不要全部送。

全部送的後果：

InfluxDB 長得很快（我試過一個月 8GB）
網路流量增加
查詢變慢
而且九成的資料你永遠不會看

我的原則：只送「會想看一年後趨勢」的東西。

實際上大概是：溫度、濕度、用電量、功率、CO2、PM2.5。

驗證有沒有進去

# 在 InfluxDB 的 Data Explorer 裡
from(bucket: "homeassistant")
|> range(start: -1h)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "°C")
|> filter(fn: (r) => r["entity_id"] == "living_room_temperature")

複製代碼

注意：HA 送過去的 measurement 名稱是「單位」
（°C、%、W、kWh），這是預設行為。

想改成用實體名當 measurement：

influxdb:
override_measurement: state

複製代碼

但改了之後查詢語法會不一樣，而且已經存的資料不會變。
一開始就決定好，不要中途改。

Grafana 設定

第一步：加資料來源

Connections → Add new connection → InfluxDB

Query Language：Flux（InfluxDB 2.x 用這個）
URL：http://influxdb:8086（同一個 compose 網路的話用容器名）
Organization：home
Token：剛剛那個
Default Bucket：homeassistant

第二步：做第一個圖表

from(bucket: "homeassistant")
|> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "°C")
|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
|> filter(fn: (r) => r["entity_id"] =~ /.*_temperature/)
|> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
|> yield(name: "mean")

複製代碼

幾個實用的查詢

每日用電量（長條圖）：

from(bucket: "homeassistant")
|> range(start: -30d)
|> filter(fn: (r) => r["entity_id"] == "total_energy")
|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
|> aggregateWindow(every: 1d, fn: max, createEmpty: false)
|> difference()

複製代碼

用 difference() 把「累計值」轉成「每日增量」，
這是累計型感測器最常用的處理。

多個房間的溫度疊圖：

from(bucket: "homeassistant")
|> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "°C")
|> filter(fn: (r) => contains(value: r["entity_id"],
set: ["living_room_temperature",
"bedroom_temperature",
"study_temperature"]))
|> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)

複製代碼

室內外溫差：

indoor = from(bucket: "homeassistant")
|> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
|> filter(fn: (r) => r["entity_id"] == "living_room_temperature")
|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
|> aggregateWindow(every: 10m, fn: mean)
outdoor = from(bucket: "homeassistant")
|> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
|> filter(fn: (r) => r["entity_id"] == "outdoor_temperature")
|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
|> aggregateWindow(every: 10m, fn: mean)
join(tables: {i: indoor, o: outdoor}, on: ["_time"])
|> map(fn: (r) => ({ _time: r._time, _value: r._value_i - r._value_o }))

複製代碼

這個圖很有意思 —— 可以看出冷氣的實際效率，
以及哪些時段隔熱最差。

把 Grafana 嵌回 HA

# 儀表板 YAML
type: iframe
url: >
http://192.168.1.20:3000/d-solo/abc123/home?orgId=1&panelId=2&kiosk&theme=dark
aspect_ratio: 50%

複製代碼

要先在 Grafana 允許嵌入：

environment:
- GF_SECURITY_ALLOW_EMBEDDING=true
- GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED=true
- GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE=Viewer

複製代碼

開了匿名存取的話，一定要確認 Grafana 沒有對外開放。

維運注意事項

1. 磁碟會長

設定保留期限（Retention Policy）：

Load Data → Buckets → 點那個 bucket → Settings → Retention

我的設定：

原始資料保留 90 天
另外建一個 bucket 存降取樣的資料，保留十年

降取樣（Downsampling）：用 InfluxDB 的 Task 定期把
原始資料聚合成每小時一筆，存到另一個 bucket。

// InfluxDB Task
option task = {name: "downsample_hourly", every: 1h}
from(bucket: "homeassistant")
|> range(start: -2h)
|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
|> aggregateWindow(every: 1h, fn: mean, createEmpty: false)
|> to(bucket: "homeassistant_long", org: "home")

複製代碼

2. 備份

docker exec influxdb influx backup /tmp/backup \
-t 你的token
docker cp influxdb:/tmp/backup /volume1/backup/influx-$(date +%F)

複製代碼

Grafana 的儀表板也要備份：
可以用 Export JSON，存進 Git。

3. 時區

容器要設 TZ=Asia/Taipei
Grafana 的使用者偏好也要設時區
不然圖表的 X 軸會差 8 小時

---

老實講，這一套對大多數人來說是過度工程。

如果你只是想看用電趨勢，HA 內建的能源儀表板就很夠了。

值得裝 InfluxDB + Grafana 的情況：

你真的會定期看數據做決策
你想要很細的解析度
你喜歡做圖表（這是正當理由）

我自己裝了之後，最常看的其實只有兩張圖：
每日用電長條圖和室內外溫差。

其他做得很漂亮的圖表，大概一個月看一次。

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