PromQL 基本使用

PromQL (Prometheus Query Language) 是 Prometheus 自己开发的数据查询 DSL 语言，语言表现力非常丰富，内置函数很多，在日常数据可视化以及rule 告警中都会使用到它。

查询结果类型

PromQL 查询结果主要有 3 种类型：

• 瞬时数据 (Instant vector): 包含一组时序，每个时序只有一个点，例如：http_requests_total
• 区间数据 (Range vector): 包含一组时序，每个时序有多个点，例如：http_requests_total[5m]
• 纯量数据 (Scalar): 纯量只有一个数字，没有时序，例如：count(http_requests_total)

查询条件

Prometheus 存储的是时序数据，而它的时序是由名字和一组标签构成的，其实名字也可以写出标签的形式，例如 http_requests_total 等价于 {name=”http_requests_total”}。

一个简单的查询相当于是对各种标签的筛选，例如：

http_requests_total{code="200"}// 表示查询名字为 http_requests_total，code 为 "200" 的数据

查询条件支持正则匹配，例如：

http_requests_total{code!="200"}// 表示查询 code 不为 "200" 的数据http_requests_total{code=～"2.."}// 表示查询 code 为 "2xx" 的数据http_requests_total{code!～"2.."}// 表示查询 code 不为 "2xx" 的数据

操作符

Prometheus 查询语句中，支持常见的各种表达式操作符，例如

算术运算符:

支持的算术运算符有 +，-，*，/，%，^, 例如 http_requests_total * 2 表示将 http_requests_total 所有数据2倍。

比较运算符:

支持的比较运算符有 ==，!=，>，<，>=，<=, 例如 http_requests_total > 100 表示 http_requests_total 结果中大于 100 的数据。

逻辑运算符:

支持的逻辑运算符有 and，or，unless, 例如 http_requests_total == 5 or http_requests_total == 2 表示 http_requests_total 结果中等于 5 或者 2 的数据。

聚合运算符:

支持的聚合运算符有 sum，min，max，avg，stddev，stdvar，count，count_values，bottomk，topk，quantile，, 例如 max(http_requests_total) 表示 http_requests_total 结果中最大的数据。

注意Prometheus 的运算符也有优先级，它们遵从（^）> (*, /, %) > (+, -) > (==, !=, <=, <, >=, >) > (and, unless) > (or) 的原则。

• without用于从计算结果中移除列举的标签，而保留其它标签。by则正好相反，结果向量中只保留列出的标签，其余标签则移除。通过without和by可以按照样本的问题对数据进行聚合

• rate()

  • 此函数计算整个采样周期内每秒的增长率。

    例如：rate(http_requests_total[5m]) 得出的是HTTP在5分钟窗口内，平均每秒的请求率。作为最常见的函数，它以可预测的每秒输出单位产生平滑的rate。

• irate()

  • 即 "瞬时rate"，此函数和rate()一样，计算每秒的增长率，但只对规定采样周期内的最后两个样本进行计算，而忽略前面所有样本

• increase()

  • increase(http_requests_total[5m]) 得出的是5分钟的采样周期内处理完成的HTTP请求的增长量

示例
increase(flink_jobmanager_job_numberOfFailedCheckpoints{env="prod-exclusive",projectCode="platform-v4",type="Flink"}[1h])  ##flink_jobmanager_job_numberOfFailedCheckpoints 1小时的增长量

参考文档

https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/