Ursprünglich hatte ich beim Auslesen des Smartmeters immer wieder mal falsche Werte in der Datenbank. Die Ursache konnte ich zwar korrigieren, die falschen Werte machen sich aber nicht so gut in der Statistik. Erst nachdem ich einige Zeit damit verbracht habe die Statistik-Daten direkt in der Datenbank zu korrigieren, habe ich entdeckt, dass falsche Statistik-Werte einfach in Home-Assistant geändert werden können.

In den Entwicklerwerkzeugen, im Reiter "Statistik" können die einzelnen Statistik-Werte korrigiert werden:

Daten von falschen Einträgen direkt in der Datenbank bearbeiten

Bei der Integration meiner Wasseruhr habe ich die Einheit von m³/h auf Liter geändert und dabei falsche Werte in die Datenbank gespielt. Die SQLite-Datenbank kann über Linux-Board mitteln mit dem Befehl sqlite ausgelesen und bearbeitet werden.

 Zunächst verbinde ich mich in den Docker-Container von Home Assistant: 

docker exec -it home-assistant /bin/bash

Im Docker-Container kann mit folgendem Befehlen sqlite installiert und die Datenbank verbunden werden:

bash-5.1# apk add sqlite
bash-5.1# sqlite3 /config/home-assistant_v2.db

Die Verbindung auf die Datenbank erlaubt es beliebige Datenbank-Queries auszuführen. Als Beispiel können bestimmte Einträge mit "select" ausgegeben oder mit "delete" gelöscht werden:

sqlite> select * from states where entity_id = "sensor.water_value" and last_updated < "2022-12-22 22:56:48.421279";
sqlite> delete from states where entity_id = "sensor.water_value" and last_updated < "2022-12-22 22:56:48.421279";
sqlite> delete from states where entity_id = "sensor.water_state" and state > "890100";

Siehe auch: Home Assistant SQlite - Statistik-Daten ändern

Daten direkt in der SQLite-Datenbank mit VSCode ändern

Etwas konfortabler als sqlite ist die VSCode-Extension SQLite-Editor:

Informationen zu VSCode, siehe: "die 4 besten Tools um Text-Dateien zu vergleichen" und "PowerShell Editoren im Vergleich: ISE, Visual Studio Code"

Mit der VSCode-Extension SQLite3 Editor, können die Datenbank-Dateien einfach im Editor geöffnet werden:

Per Dropdown können die einzelnen Tabellen der Datenbank ausgewählt und angezeigt werden:

Zudem kann eine eigene SQL-Query für die Abfrage verwendet werden.

Als Beispiel wollte ich die Werte eines bestimmten Sensors in einem bestimmten Zeitraum genauer ansehen:

SELECT * FROM "states" where entity_id = "sensor.meter01_active_energy_plus" and last_updated > "2023-01-14 06:00" and last_updated < "2023-01-14 12:00";

Ausgeführt werden die Queries durch Drücken von Umsch + ENTER:

Metadata_id herausfinden

Anzeige aller Statistik-Daten eines Sensors:

SELECT * FROM "statistics_short_term" where metadata_id = "86"

Update eines einzelnen Werts mittels Query

update "statistics_short_term" set state="95197.0" where id=744412;

Update der Spalte "SUM" in Statistics

Achtung: Vor dem Ausführen muss die metadata_id angepasst werden, im Beispiel 86:

Alle SUM-Werte auf NULL:

update "statistics"  SET SUM = null where metadata_id = "86";

Den ersten Wert mit 0 befüllen:

update "statistics"  SET SUM = 0 where rowid IN (SELECT rowid
                FROM statistics
                WHERE metadata_id = "86"
                LIMIT 1);

Update

WITH t (id) AS (SELECT rowid
                FROM statistics
                WHERE SUM IS NULL
                AND metadata_id = "86")
Update "statistics" SET SUM = (
(SELECT SUM FROM "statistics" where metadata_id = "86" and SUM != "null" ORDER BY "ID" DESC LIMIT 1) +  
(STATE - (SELECT state FROM "statistics" where metadata_id = "86" and SUM != "null" ORDER BY "ID" DESC LIMIT 1))
)
where rowid IN (SELECT id FROM t)

Tabelle statistics_short_term

Alle SUM-Werte auf NULL:

update "statistics_short_term"  SET SUM = null where metadata_id = "86";

Der Update in SQLite kann über die rowid erfolgen, was das Update-Statement im Vergleich zu SQL etwas aufwändiger macht.

Der Anfangswert kann dann wie folgt befüllt werden:

update "statistics_short_term"  SET SUM = "2058.0" where rowid IN (SELECT rowid
                FROM statistics_short_term
                WHERE metadata_id = "86"
                LIMIT 1);

Folgendes Query befüllt die restlichen SUM-Werte erneut

WITH t (id) AS (SELECT rowid
                FROM statistics_short_term
                WHERE SUM IS NULL
                AND metadata_id = "86")
Update "statistics_short_term" SET SUM = (
(SELECT SUM FROM "statistics_short_term" where metadata_id = "86" and SUM != "null" ORDER BY "ID" DESC LIMIT 1) +  
(STATE - (SELECT state FROM "statistics_short_term" where metadata_id = "86" and SUM != "null" ORDER BY "ID" DESC LIMIT 1))
)
where rowid IN (SELECT id FROM t)

Worst Case: Statistikdaten neu aufbauen

Nachdem der Home Assistant Recorder die Details der letzten 10 Tage in die Datenbank schreibt und diese von der History-Integration behandelt werden, können die Statistikdaten der letzten 10 Tage von den Details rekonstruiert werden. Durch das Löschen der History-Tabellen in der Datenbank befüllt Home Assistant diese beim nächsten Start mit den Daten der letzten 10 Tagen neu.

Home-Assistant stoppen:

docker-compose down

Dann mittels SQLite die folgenden Tabellen löschen:

Delete FROM "statistics_runs";
Delete FROM "statistics";
Delete FROM "statistics_short_term";

Home-Assistant wieder starten: 

docker-compose up -d

Die letzten Statistikdaten werden jetzt im Hintergrund wieder aufgebaut:

Die Tabelle "statistics_runs" zeigt den Fortschritt:

Die Daten enthalten initial nur 2 Einträge pro Tag ..

Fazit

Einzelne Werte können sehr einfach direkt in Home-Assistant geändert werden. Die von Home-Assistant verwendete SQLite-Datenbank hat im Vergleich zu SQL oder MySQL einige Limitationen, dennoch kann die Datenbank direkt aufgerufen und bearbeitet werden. Als Alternative zu SQLite kann in Home-Assistant auch MySQL als Datenbank verwendet werden, siehe: Home Assistant Datenbank MySQL vs. SQLite.