> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://navixy.com/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://navixy.com/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer/transformation-builder/templates.md).

# Шаблоны

Navixy предоставляет шаблоны рабочих процессов для распространённых преобразований, доступных в слое Transformation. Каждый шаблон — это заранее подготовленная конфигурация рабочего процесса Transformation Builder, которую можно импортировать, изучить и адаптировать под ваш операционный сценарий перед планированием её как пользовательского преобразования в `processed_custom_data`.

Шаблоны — это отправная точка, а не готовый продукт. Каждый шаблон поставляется без узла Output, чтобы Вы могли решить, где и как будут записываться результаты, прежде чем назначать его по расписанию.

## Как использовать шаблон

Приведённые ниже шаги применимы к любому шаблону на этой странице. Значения для узла Output и расписания, специфичные для шаблона, перечислены в разделе [Доступные шаблоны](#available-templates) .

{% stepper %}
{% step %}
**Скачать шаблон**

Найдите нужное преобразование в разделе «Доступные шаблоны» ниже и скачайте его YAML-файл.
{% endstep %}

{% step %}
**Откройте Transformation Builder и подключитесь к своей базе данных**

Запустите [Transformation Builder](/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer/transformation-builder.md) и введите URL-адрес подключения к PostgreSQL. Дождитесь, пока Builder обнаружит доступные таблицы и столбцы.
{% endstep %}

{% step %}
**Импортируйте рабочий процесс**

Нажмите **Import** на панели инструментов и выберите скачанный файл `.yaml` . Граф рабочего процесса загрузится со всеми узлами и связями.
{% endstep %}

{% step %}
**Проверьте и настройте рабочий процесс**

Изучите граф узлов. Страница каждого преобразования в [Common transformations](/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer/common-transformations.md) описывает логику обработки и перечисляет параметры настройки, которые можно применить на этом этапе. Нажмите Execute в любой момент, чтобы просмотреть результаты на основе Ваших реальных данных (до 100 строк).
{% endstep %}

{% step %}
**Добавьте узел Output**

В шаблоне отсутствует узел Output. Добавьте его из панели узлов и подключите к конечному узлу в графе. Используйте значения узла Output, указанные для Вашего шаблона в разделе [Доступные шаблоны](#available-templates) ниже. После планирования рабочий процесс записывает данные в `processed_custom_data`. Он создаёт отдельную таблицу от встроенной версии, поддерживаемой Navixy в `processed_common_data`.
{% endstep %}

{% step %}
**Запланируйте рабочий процесс**

Нажмите **Schedule** и задайте частоту выполнения. Используйте рекомендуемое расписание, указанное для Вашего шаблона в разделе «Доступные шаблоны», или выберите другой интервал в соответствии с Вашими потребностями в отчётности.
{% endstep %}
{% endstepper %}

## Доступные шаблоны

В таблице ниже перечислены доступные шаблоны со значениями, которые Вам нужны для узла Output, и рекомендуемым расписанием. Каждый шаблон содержит ссылку на свою страницу преобразования с описанием алгоритма и рекомендациями по настройке, а также YAML-файл для скачивания.

### Поездки

Формирует по одной строке на каждую поездку транспортного средства на основе необработанных телематических данных, со временем начала и окончания,\
статистикой по расстоянию и скорости, а также определением зон. См. страницу [Поездки](/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer/common-transformations/trips.md) для полного описания схемы выходных данных, алгоритма и параметров настройки.

{% file src="/files/835595895eae3ff64ddacc3c1191d1f77882aee0" %}

При добавлении **узла Output**, используйте следующую конфигурацию:

| Параметр        | Значение                       |
| --------------- | ------------------------------ |
| Имя таблицы     | `trips`                        |
| Столбец времени | `trip_start_time`              |
| Первичный ключ  | `device_id`, `trip_start_time` |
| Режим записи    | `overwrite`                    |

Рекомендуемое расписание: `10 */8 * * *` (UTC, каждые 8 часов), что соответствует частоте обновления встроенного преобразования `processed_common_data.trips` .

### Агрегация данных датчиков

Формирует агрегаты показаний датчиков по временным интервалам с применением декодирования, калибровки топлива и преобразования в читаемый вид. См. страницу «Агрегация данных датчиков» для полного описания схемы выходных данных, алгоритма и параметров настройки.

Шаблон поставляется предварительно настроенным для 5-минутных интервалов, что является распространённым сценарием настройки для диагностических панелей. Чтобы изменить размер интервала, отредактируйте буквальный интервал в узле Custom SQL перед планированием. Значение интервала определяет и размер интервала, и окно ретроспективного просмотра.

{% file src="/files/717624a0df53d5f02caa3b37469506f8a4ef4982" %}

При добавлении **узла Output**, используйте следующую конфигурацию:

| Параметр        | Значение                                              |
| --------------- | ----------------------------------------------------- |
| Имя таблицы     | `sensors_data_by_5min`                                |
| Столбец времени | `hour_bucket`                                         |
| Первичный ключ  | `device_id`, `hour_bucket`, `sensor_name`, `event_id` |
| Разбить по      | `DATE(hour_bucket)`                                   |
| Режим записи    | `append`                                              |

Рекомендуемое расписание: `*/5 * * * *` (UTC, каждые 5 минут), что соответствует размеру 5-минутного интервала, предварительно настроенного в шаблоне. Если Вы измените интервал, обновите расписание соответствующим образом, чтобы каждый запуск считывал ровно один интервал данных.

## Дальнейшие шаги

* [**Common transformations**](/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer/common-transformations.md): Узнайте, что создаёт каждое преобразование, как оно устроено и как настроить логику перед импортом шаблона.
* [**Transformation Builder**](/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer/transformation-builder.md): Полная справка по визуальному редактору рабочих процессов, типам узлов и параметрам выполнения.
* [**Справочник по Workflow YAML**](/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer/transformation-builder/workflow-yaml-reference.md): Спецификация формата YAML, используемого этими файлами шаблонов.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://navixy.com/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer/transformation-builder/templates.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.