启动参数
- 负偏移量: 启动时增加
--enable-feature=promql-negative-offset - 时间修饰符: @ 启动时增加
--enable-feature=promql-at-modifier
数据类型分类
- 即时向量: Instant-vector
- 范围向量: Range-vector
- 标量: Scalar
- 字符串(未启用)
查询
指标名
// 结果为即时向量, 所有该指标的结果, label 不同或 label 结果不同, 会作为不同结果
node_network_receive_bytes_total指标名+label 条件
// 用 label 作为条件限制, 结果也是即时向量
node_network_receive_bytes_total{device="eth0",instance="10.20.122.117:9796"}
// 条件匹配支持
// = 完全等于
// != 完全不等于
// =~ 正则匹配满足条件的
// !~ 正则匹配不满足条件的
// 等价于上边示例的另一种写法, 当指标名和关键字重复时可用
{__name__="node_network_receive_bytes_total", device="eth0", instance="10.20.122.117:9796"}指标+范围
// 以当前时间为准, 用时间判断取结果的个数
node_network_receive_bytes_total[10m]
// 范围支持
// ms 毫秒
// s 秒
// m 分钟
// h 小时
// d 天
// w 一周(7 天)
// y 一年(365 天)
// 也支持周期内间隔取值, 这样的写法只支持 instant-vector 类型
node_network_receive_bytes_total[10m:1m]
// 套用函数示例
rate(node_network_receive_bytes_total[5m])[10m:1m] // rate 结果是个 instant-vector指标+偏移量
// 偏移关键字 offect, 默认向左偏移
node_network_receive_bytes_total offset 10m
// 可以通过参数开启向右偏移
node_network_receive_bytes_total offset -10m指标+修饰符
// 修饰符关键字 @, 根据时间戳为基准时间取值
node_network_receive_bytes_total @ 1630253194.254
// 也支持范围向量
node_network_receive_bytes_total[10m] @ 1630253194.254
// 同样支持函数
// start()
// end()
// 如果使用聚合函数, 需要将@放在函数内
sum(node_network_receive_bytes_total[10m] @ 1630253194.254)运算
算数运算
- 加:
+ - 减:
- - 乘:
* - 除:
/ - 取余:
% - 幂运算:
^
比较运算
- 等于:
== - 不等于:
!= - 大于:
> - 小于:
< - 大于等于:
>= - 小于等于:
<=
逻辑运算 ???
- 与:
and - 或:
or - 非:
unless
优先级
// 由上到下
// ^
// *, /,%
// +, -
// ==, !=, <=, <, >=,>
// and, unless
// or
// 相同级别运算符是左结合
2 * 3 % 2 --> (2 * 3) % 2
// ^ 是右结合
2 ^ 3 ^ 2 --> 2 ^ (3 ^ 2)聚合运算
aggregation (针对符合条件的所有指标进行聚合)
-
sum(总和),min(最小值),max(最大值),avg(平均值) count(计算向量个数),count_values(计算具有相同值的个数)
// count_values, 是计算值相同的个数, 参数为新 label 的名称
// 示例: em2, em3, em4 值都为 0, 只有 em1 有值
count_values("zero", node_network_receive_bytes_total{device=~"em[1234]"})
// 结果
// {zero="903732593307"} 1
// {zero="0"} 3-
topk(值最大的 k 个元素),bottomk(值最小的 k 个元素) group(结果向量中的所有值都是 1)
// group 结果都为 1
// 最好和 by 连用, 否则结果是 "{} 1", 意义不大
group by(cpu, mode) (node_cpu_seconds_total)-
stddev（计算维度上的总体标准偏差） -
stdvar（计算维度上的总体标准方差） -
quantile（在维度上计算 φ-分位数 (0 ≤ φ ≤ 1)
aggregation_over_time (针对一个指标范围时间的结果内进行聚合)
- sum_over_time, min_over_time, max_over_time, avg_over_time
- count_over_time
- last_over_time (距离基准点最近的结果)
- present_over_time (在 2.29 后添加) ??? 改为 2.29 后测试
- quantile_over_time
- stddev_over_time
- stdvar_over_time
配合 without 和 by
// by, 根据某一列做聚合
sum by(device) (node_network_receive_bytes_total{device=~"em[1234]"})
// without, 去除某一列做聚合
sum without(device) (node_network_receive_bytes_total{device=~"em[1234]"})函数运算
类型变换
- vector
// 将 scalar 变成没有时间标识的 instant-vector
vector(0)- scalar
// 将单个"流"的值转为 scalar, 如果"流"有多个, 则结果为 NaN
// 用 code 做限制, 只有一个结果
scalar(promhttp_metric_handler_requests_total{code="200"}) --> 2756
// 如果不做限制
scalar(promhttp_metric_handler_requests_total) --> NaN增长相关
delta 和 rate
idelta 和 irate
increase
排序
// 正序
sort(changes(up[1d]))
// 倒序
sort_desc(changes(up[1d]))Label 相关
- label_join
// 将多个 label 拼接为一个新的 label, 并定义连接符号
// label_join(instant-vector, newLabel, stepStr, label1, label2)
label_join(up, "foo", ",", "instance", "job") --> up{foo="localhost:9100,xxx", instance="localhost:9100", job="xxx"}- label_replace
// 将一个 label 根据正则重写为新的 label
label_replace(instant-vector, newLabel, regxIndex, oldLabel, regx)
label_replace(up, "foo", "$1", "instance", "(\\w+):.*") --> up{foo="localhost", instance="localhost:9100", job="xxx"}设置上下限
- clamp
// 设置上下限
// clamp(instant-vector, min, max)
clamp(vector(100), 1, 10) --> 10
clamp(vector(-100), 1, 10) --> 1- clamp_max
// 设置上限
// clamp_max(instant-vector, max)
clamp_max(vector(100), 10) --> 10- clamp_min
// 设置下限
// clamp_min(instant-vector, min)
clamp_min(vector(-1), 10) --> 10日期和时间相关
- time 和 timestamp
// time 直接使用, 当前时间的时间戳
time()
// 返回 instant-vector 的时间戳, timestamp(instant-vector)
timestamp(up)- 日期
// 年, year(unix)
// 月, month(unix)
// 日, day_of_month(unix), 1-31
// 周几, day_of_week(unix), 0-6, 0是星期日
// 时, hour(unix), 是 UTC 时间, 需要进行时区计算(北京+8)
// 分, minute()
// 时间戳所在月多少天, days_in_month(), 28-31取整 和 四舍五入
- ceil
// 向上取整
// ceil(instant-vector)
ceil(vector(40.1)) --> 41- floor
// 向下取整
// floor(instant-vector)
floor(vector(40.9)) --> 40- round
// 四舍五入
// round(instant-vector, scalar)
// 一般用法
round(vector(40.4)) --> 40
round(vector(40.5)) --> 41
// 补充: 四舍五入后, 找到最接近该整数的且是s公倍数的数, s 默认为 1
round(vector(40.4), 3) --> 39 // 四舍五入结果为 40, 最接近 40 的 3 的公倍数为 39, 结果为 39
round(vector(40.4), 4) --> 40
round(vector(40.4), 5) --> 40
round(vector(40.4), 6) --> 42 // 只找距离最近的最小公倍数, 不需要小于该结果次数统计
- 变换次数
// changes(range-vector)
changes(up[1d])- Counter 类型重置次数
// resets(range-vector)
resets(up[1d])计算
// abs, 取绝对值
abs(vector(-1)) --> 1
// sgn, 返回符号正负, 正为1, 负为-1, 0为0
sgn(vector(1)) --> 1
sgn(vector(-1)) --> -1
sgn(vector(0)) --> 0判断是否为空
// absent, 判断 instant-vector 是否为空, 为空则返回1, 不为空返回空
absent(up{job="prometheus"}) --> 空
absent(up{job="xxxxx"}) --> {job="xxxxx"} 1
// absent_over_time, 判断 range-vector 是否为空,
absent_over_time(up{job="prometheus"}[1m]) --> 空
absent_over_time(up{job="xxxxx"}[1m]) --> {job="xxxxx"} 1其他
- 计算对数
ln()
log2()
log10() - 计算平方根
sqrt() - 指数函数
exp() - 直方图分布
histogram_quantile() - 求导数
deriv() - 没看懂
holt_winters()
predict_linear()