フロー構築
さて、準備が整ったらNoderedのフローを構築していきましょう。
ノードの一覧から画像のようにフローを作成しました。
やっていることはこんな感じです。
- 10分毎に処理を実行
- 各センサーからデータを取得してデータベースに書き込む
- データベースからデータを取得する
- データをチャートに表示するように整形する
- チャートに渡して表示する
クリップボード(コピーしてNoderedに貼り付けると同じのができます)
コピー:右上のドロワーをクリック→[読み込み]→[クリップボード]→下のJSONを貼り付ける
[{"id":"e810a0b3.f3ec38","type":"function","z":"fe3fcd41.22fef","name":"温度・湿度","func":"var temp = [];\nvar hum = [];\n\nfor(var i = 0; i < msg.payload.length; i++)\n{\n var n = msg.payload[i];\n \n var time = n.register_at;\n // y軸とx軸の設定 それぞれ取得したデータを設定\n temp.push({\"y\":n.temperature, \"x\":time.toString()});\n hum.push({\"y\":n.humidity, \"x\":time.toString()});\n}\nmsg.payload = [{\"series\":[\"温度[℃]\",\"湿度[%]\"],\"data\":[temp,hum], \"labels\":[\"test\"]}];\nreturn msg;","outputs":1,"noerr":0,"x":611,"y":322,"wires":[["f2018d3a.5014b8","358a5d7c.9ce102"]]},{"id":"c740f89b.d467f8","type":"inject","z":"fe3fcd41.22fef","name":"定期実行","topic":"","payload":"","payloadType":"date","repeat":"600","crontab":"","once":true,"onceDelay":"10","x":128,"y":179,"wires":[["baa536f8.a514b","ef91a84.a68eed8"]]},{"id":"baa536f8.a514b","type":"exec","z":"fe3fcd41.22fef","command":"(例)sudo python3 /home/pi/python/bme280db/bme280db.py","addpay":true,"append":"","useSpawn":"false","timer":"","oldrc":false,"name":"環境データ取得","x":429,"y":169.5,"wires":[["4c0b3340.37224c"],[],[]]},{"id":"4c0b3340.37224c","type":"debug","z":"fe3fcd41.22fef","name":"","active":false,"tosidebar":true,"console":false,"tostatus":false,"complete":"false","x":691,"y":155,"wires":[]},{"id":"ef91a84.a68eed8","type":"MSSQL","z":"fe3fcd41.22fef","mssqlCN":"2d4a26c3.ec7902","name":"Azure接続","query":"(クエリを記述)\nSelect *\nFrom **********","outField":"payload","x":379,"y":282,"wires":[["e810a0b3.f3ec38","2796d5ef.8f52aa"]],"inputLabels":["msg.payload"]},{"id":"358a5d7c.9ce102","type":"debug","z":"fe3fcd41.22fef","name":"","active":false,"tosidebar":true,"console":false,"tostatus":false,"complete":"false","x":817,"y":370,"wires":[]},{"id":"f2018d3a.5014b8","type":"ui_chart","z":"fe3fcd41.22fef","name":"","group":"e9bee9b8.1c9bd","order":0,"width":0,"height":0,"label":"Labo 温度/湿度","chartType":"line","legend":"true","xformat":"HH:mm:ss","interpolate":"bezier","nodata":"","dot":false,"ymin":"","ymax":"","removeOlder":1,"removeOlderPoints":"","removeOlderUnit":"86400","cutout":0,"useOneColor":false,"colors":["#D62728","#1F77B4","#FF7F0E","#2CA02C","#98DF8A","#D62728","#FF9896","#9467BD","#C5B0D5"],"useOldStyle":false,"x":833,"y":294,"wires":[[],[]],"inputLabels":["msg.payload"]},{"id":"2796d5ef.8f52aa","type":"function","z":"fe3fcd41.22fef","name":"気圧","func":"var pres = [];\n\nfor(var i = 0; i < msg.payload.length; i++) \n{\n var n = msg.payload[i];\n var time = n.register_at;\n // y軸とx軸の設定 それぞれ取得したデータを設定\n pres.push({\"y\": n.pressure, \"x\": time.toString()});\n}\nmsg.payload = [{\"series\": [\"気圧[hPa]\"], \"data\": [pres], \"labels\": [\"test\"]}];\nreturn msg;","outputs":1,"noerr":0,"x":580,"y":455,"wires":[["96de0c0d.83b22","97548ee1.546e5"]]},{"id":"96de0c0d.83b22","type":"ui_chart","z":"fe3fcd41.22fef","name":"","group":"e9bee9b8.1c9bd","order":0,"width":0,"height":0,"label":"Labo 気圧","chartType":"line","legend":"true","xformat":"HH:mm:ss","interpolate":"bezier","nodata":"","dot":false,"ymin":"","ymax":"","removeOlder":1,"removeOlderPoints":"","removeOlderUnit":"3600","cutout":0,"useOneColor":false,"colors":["#FF7F0E","#AEC7E8","#FF7F0E","#2CA02C","#98DF8A","#D62728","#FF9896","#9467BD","#C5B0D5"],"useOldStyle":false,"x":769,"y":431,"wires":[[],[]],"inputLabels":["msg.payload"]},{"id":"97548ee1.546e5","type":"debug","z":"fe3fcd41.22fef","name":"","active":false,"tosidebar":true,"console":false,"tostatus":false,"complete":"false","x":769.5,"y":495,"wires":[]},{"id":"2d4a26c3.ec7902","type":"MSSQL-CN","z":"","name":"任意の名前","server":"***********.database.windows.net","encyption":true,"database":"データベース名"},{"id":"e9bee9b8.1c9bd","type":"ui_group","z":"","name":"Labo","tab":"af51bbaf.922318","disp":true,"width":"12","collapse":false},{"id":"af51bbaf.922318","type":"ui_tab","z":"","name":"Labo環境データ","icon":"dashboard"}]
Injectノードの設定
フローの最初のノードです。実行タイミングなどを指定します。
今回はNoderedがスタートして10秒後に1回実行。その後は10分間隔で実行するように設定しました。
MSSQLノードの設定
ノードをダブルクリックすると編集画面が開きます。
ここでは取得したいデータのクエリを記述しましょう。
クエリ編集画面でペンマークをクリックすると、接続設定の画面が開くのでデータベースの情報を入力します。
execノードの設定
このノードで環境データを取得するPythonを実行するコマンドを記述します。
例えばこんな感じです。
チャートの設定
チャートはこんな感じです。てきとーでいいよ
設定を開いて受け取るデータを記述しましょう。[msg.payload]
さて、これで完璧ですね。
10分待たずとも、Injectノードの左端をクリックするとタイミング関係なく実行してくれます。
チャートを確認してみましょう。右端の[ダッシュボード]タブをクリックし、その下のよくわからないボタンをクリックします。
問題なくデータが取れればチャートにはこんな感じに表示されます。
いい感じです！
ここまで来るのに死ぬほど手間がかかりましたけど、形になると達成感が半端ないです。
手順も分かったので、次は今回の半分以下の時間で実現できますね。
さーて、お次は照度センサーを搭載して明るさの測定とかやってみたいですね！！！
