Seit einiger Zeit nutze ich – wie auch vorgestellt –  das Projekt Volkszähler um meine Messwerte zu erfassen. Der Grund für den Wechsel ist schnell erkennbar: Es ist dem angestaubten RRDTool designtechnisch um Generationen voraus, technisch hatte ich jedoch bereits damals bedenken angemeldet: Die Daten wandern einfach in eine MySQL-Datenbank – rrdtool verwendet hier ein System, welches die zeitliche Auflösung mit dem Alter der Daten senkt und so Speicher spart.

Das Ergebnis war zu erwarten: Über 10GB belegte meine Datenbank zuletzt, also muss Abhilfe geschafft werden. Genau für diesen Zweck findet ich im offiziellen Repo ein Tool namens „vzcompress„, welches unter Angabe der Kanäle und Zeiten per Argument alte Daten nach Zeiträumen zusammenfasst und somit nachträglich den Speicherverbrauch senken kann. Kann. Leider ist das Script nur für Pulssensoren (MeterInterpreter) geeignet, lässt man es auf einen Datenbestand mit absoluten Sensoren (SensorInterpreter) los wird der Datenbestand wegen der in dem Fall unpassenden Zusammenfassungsmethode quasi zerstört.

Also auf in den Kampf: Da sich mein Perl in Grenzen hält habe ich die Funktion in PHP neu implementiert und passend zu meinen Anforderungen erweitert. Das Script liest nun die verfügbaren Kanäle direkt auf den Konfigurationsdateien bzw. der Datenbank aus und unterstützt ein oder mehrere Kompresssionsschemata um ein abgestuftes Komprimieren zu ermöglichen, also z.B.

Newer than 7 Days      Keep Original
Older than 7 Days      Datapoint per 1 Minute
Older than 30 Days     Datapoint per 5 Minutes
Older than 6 Month     Datapoint per 15 Minutes
Older than 1 Year      Datapoint per 30 Minutes

Die bisher bei Volkszähler implementierten Sensoren wählen automatisch eine passende Methode:

	SensorInterpreter = Mittelwert
	MeterInterpreter = Summe
	CounterInterpreter = Maximalwert

Als Zeitstempel wird immer das Ende der zusammengefassten Zeitperiode verwendet. Auf der Konsole können Live-Statusmeldungen ausgegeben werden um den Fortschritt zu verfolgen. Getestet (im Sinne von es sind noch Daten da die stimmen könnten) ist das Ganze gegen MySQL und SensorInterpreter, andere Sensoren sollten funktionieren, bei anderen Datenbanken könnte es Probleme geben, da die SQL-Queries hardcoded sind.

Das Script selbst findet sich auf Github – für den Betrieb muss ggf. noch eine JSON-Datei gepatched werden.
Dank der Mailingsliste konnten bereits ein paar Schnitzer erkannt und zum Teil auch schon behoben werden. Auch einige interessante Verbesserundvorschläge versprechen noch bessere Ergebnisse.