Sensori SQL Home Assistant: Recuperare Dati Storici Pressione per Previsioni Meteo

Introduzione

La capacità di confrontare la pressione atmosferica attuale con quella delle ore precedenti rappresenta il primo passo fondamentale per una previsione meteorologica accurata. In questa guida approfondita, esploreremo come implementare sensori SQL in Home Assistant per recuperare automaticamente i dati storici della pressione barometrica dal database interno.

I sensori SQL permettono di interrogare il database di Home Assistant, consentendo di accedere ai valori storici registrati nelle ore precedenti. Questi dati costituiscono la base essenziale per il calcolo del trend barometrico e per l'elaborazione di previsioni meteorologiche affidabili.

Questo secondo articolo della serie sulla previsione meteo tramite trend barometrico si concentra sulla configurazione pratica dei sensori SQL, sia attraverso l'interfaccia grafica che mediante codice YAML, fornendo una soluzione completa per ogni livello di esperienza.

Obiettivi del Tutorial

Al termine di questa guida, avrete implementato tre sensori che forniscono:

Prerequisiti Tecnici

Prima di procedere con l'implementazione, verificate di avere:

• Home Assistant versione 2022.10 o successiva
• Un sensore di pressione atmosferica attivo e funzionante
• Almeno 3-4 ore di dati storici registrati nel database
• Privilegi di amministratore sull'istanza di Home Assistant

Video Tutorial

Per facilitare la comprensione del processo di configurazione, è disponibile un video tutorial che illustra passo dopo passo l'implementazione dei sensori SQL attraverso l'interfaccia grafica di Home Assistant.

Configurazione Tramite Interfaccia Grafica

La configurazione tramite interfaccia grafica rappresenta il metodo più accessibile per gli utenti che preferiscono evitare la modifica diretta dei file di configurazione.

SELECT
  states.state
FROM
  states
INNER JOIN states_meta ON
  states.metadata_id = states_meta.metadata_id
WHERE
  states_meta.entity_id = 'sensor.pressione_atmosferica'
  AND last_updated_ts <= strftime('%s', 'now', '-1 hour')
ORDER BY
  last_updated_ts DESC
LIMIT
  1;

SELECT
  states.state
FROM
  states
INNER JOIN states_meta ON
  states.metadata_id = states_meta.metadata_id
WHERE
  states_meta.entity_id = 'sensor.pressione_atmosferica'
  AND last_updated_ts <= strftime('%s', 'now', '-2 hours')
ORDER BY
  last_updated_ts DESC
LIMIT
  1;

SELECT
  states.state
FROM
  states
INNER JOIN states_meta ON
  states.metadata_id = states_meta.metadata_id
WHERE
  states_meta.entity_id = 'sensor.pressione_atmosferica'
  AND last_updated_ts <= strftime('%s', 'now', '-3 hours')
ORDER BY
  last_updated_ts DESC
LIMIT
  1;

Configurazione Tramite YAML

Per gli utenti che preferiscono gestire la configurazione attraverso file YAML, è possibile aggiungere i sensori direttamente nel file configuration.yaml. Questo approccio permette un controllo più granulare e facilita la gestione centralizzata delle configurazioni.

# Sensori SQL per analisi trend barometrico
sql:
  - name: "Pressione 1h Fa"
    query: >
      SELECT states.state
      FROM states
      INNER JOIN states_meta ON states.metadata_id = states_meta.metadata_id
      WHERE states_meta.entity_id = 'sensor.pressione_atmosferica'
        AND last_updated_ts <= strftime('%s', 'now', '-1 hour')
      ORDER BY last_updated_ts DESC
      LIMIT 1;
    column: "state"
    unit_of_measurement: "hPa"
    device_class: pressure
    state_class: measurement
    scan_interval: 300

  - name: "Pressione 2h Fa"
    query: >
      SELECT states.state
      FROM states
      INNER JOIN states_meta ON states.metadata_id = states_meta.metadata_id
      WHERE states_meta.entity_id = 'sensor.pressione_atmosferica'
        AND last_updated_ts <= strftime('%s', 'now', '-2 hours')
      ORDER BY last_updated_ts DESC
      LIMIT 1;
    column: "state"
    unit_of_measurement: "hPa"
    device_class: pressure
    state_class: measurement
    scan_interval: 300

  - name: "Pressione 3h Fa"
    query: >
      SELECT states.state
      FROM states
      INNER JOIN states_meta ON states.metadata_id = states_meta.metadata_id
      WHERE states_meta.entity_id = 'sensor.pressione_atmosferica'
        AND last_updated_ts <= strftime('%s', 'now', '-3 hours')
      ORDER BY last_updated_ts DESC
      LIMIT 1;
    column: "state"
    unit_of_measurement: "hPa"
    device_class: pressure
    state_class: measurement
    scan_interval: 300

Analisi Tecnica delle Query SQL

Le query implementate utilizzano una struttura SQL ottimizzata che merita un approfondimento tecnico. Vediamo nel dettaglio la composizione e la logica di funzionamento:

SELECT
  states.state                    -- Estrazione del valore dello stato
FROM
  states                          -- Tabella principale degli stati
INNER JOIN states_meta ON         -- Join con la tabella dei metadati
  states.metadata_id = states_meta.metadata_id
WHERE
  states_meta.entity_id = 'sensor...'  -- Filtro per l'entità specifica
  AND last_updated_ts <= strftime('%s', 'now', '-1 hour')  -- Filtro temporale
ORDER BY
  last_updated_ts DESC            -- Ordinamento decrescente
LIMIT
  1;                              -- Selezione del record più recente

SELECT state 
FROM states 
WHERE entity_id = 'sensor.pressione_atmosferica'
  AND last_updated < datetime('now', '-1 hour')
ORDER BY last_updated DESC 
LIMIT 1;

Verifica del Funzionamento

Dopo aver completato la configurazione, è importante verificare che i sensori operino correttamente. Accedete alla sezione Stati degli Strumenti per sviluppatori e cercate i seguenti entity_id:

Implementazione nella Dashboard

Per visualizzare efficacemente i dati storici, è possibile creare una card dedicata nella dashboard:

type: entities
title: Pressione Atmosferica - Analisi Storica
entities:
  - entity: sensor.pressione_atmosferica
    name: "Pressione Attuale"
  - entity: sensor.pressione_1h_fa
    name: "1 ora fa"
  - entity: sensor.pressione_2h_fa
    name: "2 ore fa"
  - entity: sensor.pressione_3h_fa
    name: "3 ore fa"
show_header_toggle: false

type: history-graph
title: Trend Pressione (3 ore)
entities:
  - entity: sensor.pressione_atmosferica
    name: Attuale
  - entity: sensor.pressione_1h_fa
    name: 1h fa
  - entity: sensor.pressione_2h_fa
    name: 2h fa
  - entity: sensor.pressione_3h_fa
    name: 3h fa
hours_to_show: 4

Verifica della Configurazione del Recorder

I sensori SQL dipendono completamente dalla presenza di dati storici nel database di Home Assistant. Il componente Recorder è responsabile della persistenza di questi dati. Prima di procedere, è essenziale verificare che il Recorder sia correttamente configurato e attivo.

configuration.yaml

recorder:
  purge_keep_days: 7  # Mantiene 7 giorni di dati storici
  
  # Inclusione esplicita del sensore di pressione
  include:
    entities:
      - sensor.pressione_atmosferica  # Sostituire con il proprio entity_id

recorder:
  purge_keep_days: 7
  include:
    entity_globs:
      - sensor.*pressure*
      - sensor.*pressione*

Risoluzione dei Problemi Comuni

column: "state"

state

Caso di Studio: Interpretazione dei Dati

Per comprendere l'utilità pratica dei sensori implementati, consideriamo un esempio reale di lettura e interpretazione dei dati alle ore 15:00:

Riepilogo

Questo tutorial ha coperto l'implementazione completa di sensori SQL per il recupero di dati storici di pressione atmosferica in Home Assistant. Gli argomenti trattati includono:

• Configurazione dei sensori SQL tramite interfaccia grafica e codice YAML
• Analisi approfondita delle query SQL ottimizzate con INNER JOIN
• Implementazione di sensori per il recupero di valori storici a 1, 2 e 3 ore
• Procedure di verifica e configurazione del componente Recorder
• Tecniche di visualizzazione dei dati nella dashboard
• Risoluzione sistematica dei problemi più comuni
• Interpretazione pratica dei dati secondo gli standard meteorologici

Conclusioni

La condivisione di esperienze e problematiche contribuisce alla crescita dell'intera community di Home Assistant.

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