> 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

Готовые рабочие процессы Transformation Builder для распространенных преобразований Navixy. Скачайте, импортируйте и адаптируйте их под ваш сценарий

Navixy предоставляет шаблоны рабочих процессов для распространенных преобразований, доступных в слое Transformation. Каждый шаблон — это заранее созданная конфигурация рабочего процесса Transformation Builder, которую вы можете импортировать, проверить и адаптировать под свой операционный сценарий, прежде чем запланировать ее как пользовательское преобразование 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 записываются результаты, прежде чем зафиксировать это в расписании.

## Как использовать шаблон

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

{% stepper %}
{% step %}
**Скачайте шаблон**

Найдите нужное преобразование в разделе доступных шаблонов ниже и скачайте его YAML-файл.
{% endstep %}

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

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

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

Нажмите **Import** на панели инструментов и выберите загруженный `.yaml` файл. Граф рабочего процесса загружается со всеми узлами и ребрами на месте.
{% endstep %}

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

Изучите граф узлов. Страница каждой трансформации в [Общие преобразования](/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer/common-transformations.md) описывает логику обработки и перечисляет параметры настройки, которые вы можете применить на этом этапе. Нажмите Execute в любой момент, чтобы предварительно просмотреть результаты на ваших актуальных данных (до 100 строк).
{% endstep %}

{% step %}
**Добавьте узел Output**

В шаблоне нет узла Output. Добавьте его из панели узлов и соедините с финальным узлом в графе. Используйте значения узла Output, перечисленные для вашего шаблона в [разделе доступных шаблонов.](#available-templates) разделе ниже. Когда он запускается по расписанию, рабочий процесс записывает в `processed_custom_data`. Он создает отдельную таблицу, отличную от встроенной версии, поддерживаемой Navixy в `processed_common_data`.
{% endstep %}

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

Нажмите **Запланировать** и установите частоту выполнения. Используйте рекомендованный график, указанный для вашего шаблона, в разделе «Доступные шаблоны», или выберите другой интервал, чтобы соответствовать вашим потребностям в отчетности.
{% endstep %}
{% endstepper %}

## разделе доступных шаблонов.

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

### Поездки

Формирует одну строку на каждую Поездка транспортного средства из сырых телематических данных, со временем начала и окончания,\
расстоянием, статистикой скорости и определением зон. См. [Поездки](/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer/common-transformations/trips.md) страница с полной схемой выходных данных, описанием алгоритма и вариантами настройки.

{% file src="/files/b9b51cfef6f6f639669ccc3ec1ea2511c4d14ed0" %}

При добавлении **Выходной узел**, используйте следующую конфигурацию:

| Параметр        | Значение                            |
| --------------- | ----------------------------------- |
| Имя таблицы     | `Поездки`                           |
| Столбец времени | `время начала Поездка`              |
| Первичный ключ  | `device_id`, `время начала Поездка` |
| Режим записи    | `overwrite`                         |

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

### Агрегация Данные датчиков

Создает агрегаты показаний датчиков по временным интервалам с применением декодирования, калибровки уровня топлива и обогащения в читаемом для человека виде. См. страницу агрегации данных датчиков для полной схемы выходных данных, описания алгоритма и параметров настройки.

Шаблон поставляется предварительно настроенным для 5-минутных интервалов, что является распространенным сценарием настройки для панелей мониторинга диагностики. Чтобы изменить размер интервала, отредактируйте литерал interval в узле Custom SQL перед планированием. Значение интервала управляет как размером интервала, так и окном ретроспективного просмотра.

{% file src="/files/46c18f9f8666eddbd2fdecbb58f08cca07d646fe" %}

При добавлении **Выходной узел**, 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` |
| Разбиение по    | `DATE(hour_bucket)`                                   |
| Режим записи    | `append`                                              |

Рекомендуемое расписание: `*/5 * * * *` (UTC, каждые 5 минут), что соответствует предварительно настроенному в шаблоне размеру 5-минутного интервала. Если вы измените интервал, обновите расписание так, чтобы каждый запуск считывал ровно объем данных одного интервала.

## Следующие шаги

* [**Общие преобразования**](/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer/common-transformations.md): Узнайте, что создает каждое преобразование, как оно построено и как настроить логику перед импортом шаблона.
* [**Конструктор трансформаций**](/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer/transformation-builder.md): Полный справочник по визуальному редактору рабочих процессов, типам узлов и параметрам выполнения.
* [**Справочник по YAML рабочего процесса**](/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer/transformation-builder/workflow-yaml-reference.md): Характеристики 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.