Grafana 是一個開源的可視化工具，可以與多種資料庫整合，用於監控和分析。以下是常見的資料庫搭配：
1. 時間序列資料庫（Time Series Databases，最常見）
- Prometheus：廣泛用於監控系統和應用程式的性能數據。
- InfluxDB：專為高效處理時間序列數據而設計，適合物聯網和應用監控。
- Graphite：早期的時間序列資料庫，用於收集和顯示時間序列數據。
- OpenTSDB：基於 HBase，適合大規模時間序列數據。
- VictoriaMetrics：高性能的時間序列資料庫，可替代 Prometheus。
2. 關聯式資料庫（Relational Databases）
- MySQL 和 MariaDB：適合需要從結構化資料中生成儀表板的應用。
- PostgreSQL：功能強大且支持 JSON，適合結合傳統和半結構化資料的需求。
- Microsoft SQL Server：用於企業應用程式和傳統數據的可視化。
3. 日誌管理和搜尋引擎
- Elasticsearch：用於日誌分析和搜尋，是監控和排錯的理想選擇。
- Loki（由 Grafana Labs 開發）：專為日誌數據設計，可與 Prometheus 整合。
4. 雲端服務的監控工具
- AWS CloudWatch：整合 AWS 資源監控數據。
- Google Cloud Monitoring（Stackdriver）：用於 GCP 資源。
- Azure Monitor：適合監控 Azure 資源和應用。
5. 其他常用資料來源
- Zabbix：監控系統資源和性能。
- Sensu：監控和事件管理工具。
- Oracle Database：用於企業級應用資料整合。
6. 自訂數據源
- JSON API：Grafana 支援通過 HTTP API 獲取 JSON 格式的數據。
- Google Sheets：利用插件連接 Google 試算表作為資料來源。
總結
如果你的專案偏向即時數據監控，Prometheus 和 InfluxDB 是最常見的選擇。如果需要分析日誌數據，可以考慮 Loki 或 Elasticsearch。而針對更通用的數據分析，則可選擇 PostgreSQL 或 MySQL。
你可以根據專案的數據類型和使用情境選擇最適合的資料庫搭配使用！