Prometheus Query Language (PromQL)
Prometheus Query Language (PromQL) 是一种强大的查询语言，用于从Prometheus时间序列数据库中提取数据，PromQL具有丰富的表达式，允许用户执行各种操作，包括数据选择、过滤、聚合和逻辑运算等，以下是一些常用的PromQL特性：
1. 数据选择
在PromQL中，可以使用度量名称、标签选择器以及时间范围来选择数据。
http_requests_total: 选择名为http_requests_total的度量。
{job="apiserver"}: 使用标签选择器，选择job标签值为apiserver的所有度量。
[5m]: 选择过去5分钟的数据。
2. 过滤
可以使用过滤器表达式对数据进行过滤。
http_requests_total{status_code=~"2.."}: 选择状态码为2xx的http_requests_total度量。
{instance=~"10..*.80"}: 使用正则表达式匹配instance标签值以10开头且以80结尾的所有度量。
3. 聚合
PromQL支持多种聚合函数，如求和、平均值、最大值、最小值等。
sum(http_requests_total): 计算http_requests_total度量的总和。
avg(http_requests_total): 计算http_requests_total度量的平均值。
4. 逻辑运算
PromQL支持逻辑运算符，如and、or以及unless等。
A and B: 如果A和B都为真，则结果为真。
A or B: 如果A或B为真，则结果为真。
A unless B: 如果A为真且B为假，则结果为真；否则结果为假。
5. 函数
PromQL提供了一系列内置函数，用于对数据进行处理和转换。
increase(http_requests_total[5m]): 计算过去5分钟内http_requests_total度量的增长量。
rate(http_requests_total[5m]): 计算过去5分钟内http_requests_total度量的平均速率。
6. 时间序列操作
PromQL支持对时间序列数据进行操作，如偏移、缩放以及时间比较等。
http_requests_total offset 5m: 将http_requests_total度量的时间序列向后偏移5分钟。
http_requests_total / 10: 将http_requests_total度量的值缩放10倍。
http_requests_total > 10: 选择http_requests_total度量值大于10的时间点。
7. 子查询
PromQL支持子查询，可以在一个查询中使用另一个查询的结果。
sum(http_requests_total) by (instance): 按instance标签对http_requests_total度量进行分组求和。
8. 表达式组合
PromQL允许将多个表达式组合在一起，形成更复杂的查询。
sum(http_requests_total) by (instance) / sum(http_requests_total) * 100: 计算各个实例的http_requests_total度量占总量的百分比。
通过以上特性，PromQL能够灵活地处理和分析时间序列数据，满足各种监控和告警需求。
相关问答FAQs
Q1: 如何在PromQL中查询最近5分钟的请求总数？
A1: 使用以下查询语句可以获取最近5分钟的请求总数：
sum(http_requests_total[5m])这里，sum()函数用于计算度量的总和，[5m]表示过去5分钟的时间范围，http_requests_total是需要查询的度量。
Q2: 如何使用PromQL查询某个实例在过去1小时内每秒的平均请求数？
A2: 可以使用以下查询语句获取过去1小时内每秒的平均请求数：
rate(http_requests_total[1h])这里，rate()函数用于计算度量的平均速率，[1h]表示过去1小时的时间范围，http_requests_total是需要查询的度量。
