國慶假期發生了兩件小事，其一是我默默度過 `35` 周歲生日，其二是玩了下` grafana` `併在節後第一天被工程師 M 稱贊：相當專業。為什麼學、如何做到、以及必要的提醒。 ...
國慶假期發生了兩件小事，其一是我默默度過 35 周歲生日，其二是玩了下grafana `併在節後第一天被工程師 M 稱贊：相當專業。
1、我為什麼要玩 grafana 呢？
數月前我提交了一份數據後臺需求給工程師 M，他選用和部署了 grafana 這個第三方開源的工具，僅用兩三天就完成了這份需求。這效率相當快，令我對 M 和 grafana 印象深刻。但我仍不滿足，M提交的成品所有數據都圖形化的而我更想要表格樣式的數據。為了進一步整合其它數據進行統計分析，我還需手動導出數據，並寫了複雜的 python 腳本用 pandas 做統計分析，每周至少運行一次。我常常冒出新的數據需求，它們並不大，但走一遍需求評審、排期開發驗收的流程，似乎還挺麻煩的。
這些都還只算鋪墊，真正的導火索是國慶假期前的 sprint 總結會上提及我們幾個產品的數據將整合到 grafana 統一實現。 CTO 曾對我提及如果我懂些 sql 語句，可以自己寫。——哈？我懂點 sql 語句的吖，這不剛整理了一份筆記《【總結】python如何與mysql實現交互及常用sql語句》嘛。我處於 “sql 不過如此，放馬過來啊”的大無畏狀態-_-||
國慶假期來了，那就玩玩兒看唄。
2、短時間如何上手 grafana ？
M之前為了開發我的需求，已經完成了 grafana 的部署，並設置好了數據源。這次他專門創建了一個練慣用的 dashboard 並開通編輯許可權給我。特別說明，我的編輯許可權僅有數據源的查詢權，沒有增刪改的許可權，這對數據源是安全的。另外，M 已有的實現也讓初次上手的我可以照葫蘆畫瓢。這些是我比完全零準備的 grafana 新手占便宜的地方。
我並不想把 M 已經開發的需求重新實現一遍，我想要實現自己的數據需求。——想要什麼數據，以什麼樣式呈現，我腦子裡的需求俯拾即是。
學習過程具體分為三個部分：
- A：熟悉和瞭解
grafana在 dashboard 上如何添加、編輯圖表等模塊，就是瞭解這個工具如何使用。 - B：熟悉和瞭解 數據源（我們產品的資料庫），有哪些表，有哪些欄位之類。
- C：實現數據需求的 sql 語句該如何寫。
A 部分，搜了兩篇 grafana 如何使用之類的文章，大概瀏覽下即可。總是照著別人整理的步驟圖按部就班，學習體驗不好。大部分時候，我都是直接鼓搗。這種開源的可視化的工具，自己嘗試一下就能快速熟悉起來。
B 部分，當個伸手黨，讓工程師幫忙把所有表格 describe 導出也 OK 的；M給我的是一份表格的類定義文件。通過 A 部分的探索，我很快發現，在 dashboard 上創建一個模塊，如果選擇折線圖類型，sql 語句編輯區可以任人挑選表格名稱，這樣有哪些數據表格就清楚了；如果選擇表格類型，並使用select * from table_name limit 50 ，就能呈現該表的部分數據，這樣該表格有哪些欄位也就清楚了。
C 部分，我把 M 之前實現的 sql 語句單獨拷貝到 jupyter notebook 里，自己拆解為更基礎的知識點，然後一點點熟悉瞭解。一個小技巧是，對於新手來說 sql 語句的易讀相當重要，能直接降低複雜度。所以我採用 markdown 語法如下，語法呈現就很清晰了：
以上三個部分無需按順序進行。自己對哪個模塊更感興趣，就先開始哪個；過程中也可交叉輪換進行。接下來就是通過實現自己的數據需求，反覆重覆鞏固並深入 以上 3 個部分，直至產生令自己滿意的產出。為此投入的時間開銷24~48H 足夠啦，完全不耽誤假期陪家人、睡懶覺、看電影。
3、對職場分工保持清醒
最後需要強調一下，我很清楚自己並不想要取代工程師完成數據後臺的開發。比如：
1、一些複雜需求，我自己寫sql，很難，學起來也慢。這些我會陸續收集羅列出來，走排期，請工程師幫忙，不會自己硬鑽進去。
2、即便最終我完成了非常多的圖表，但實際上我只考慮實現，不考慮性能（也暫無能力考慮），所以即便是我寫出來的功能，也需要工程師把關和優化。
即便如此，我直接接觸數據源並動手用 grafana 實現，也有很顯著的好處：
1、我更清楚原始數據已採集了哪些，哪些指標是我可以定義和統計的，哪些是需要工程師進一步支持的。
2、一些相對簡單的、對業務有幫助的數據監控/統計，我能直接實現。無需 整理描述需求-和工程師溝通-工程師理解後實現-我再驗收這樣複雜的過程。
3、作為需求的發起者，我那些不成熟的需求，自己動手過程中迭代起來也會非常效率。
當然這些想法是需要和工程師、上級溝通清楚的，這樣才不至於產生誤解吖。如果我的筆記對你有幫助，那就點贊或留言告訴我吧！
