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PromQL简介

PromQL是prometheus自己开发的数据查询DSL语言，语言表现力非常丰富，支持条件查询、操作符、并且内建了大量内置函数，供我们针对监控数据的各种维度进行查询。

数据类型

PromQL 表达式计算出来的值有以下几种类型：

• 瞬时向量 (Instant vector)：一组时序，每个时序只有一个采样值
• 区间向量 (Range vector)：一组时序，每个时序包含一段时间内的多个采样值
• 标量数据 (Scalar)：一个浮点数
• 字符串 (String)：一个字符串

1、瞬时数据 (Instant vector)

定义：瞬时数据表示的是当前时刻的数据
示例：查询CPU的使用时间 (node_cpu_seconds_total)

2、区间数据 (Range vector)

定义：区间数据表示的是在某一个时间范围内的数据，可以分为以下几种：

➢ Time Durations

表示持续时间，计量单位包含毫秒(ms)、秒(s)、分钟(m)、小时(h)、天(d)、周(w)、年(y)等。
示例：查询CPU1分钟内的使用时间 (node_cpu_seconds_total[1m])

可以看到1分钟内，每个指标有4个值，采样周期是15s。

➢ Offest modifier

Offset modifier 表示偏移量修饰符，允许更改查询中单个瞬间和范围向量的时间偏移量。
示例：查询CPU使用时间在5分钟以前的数据 (node_cpu_seconds_total offset 5m)

➢ @modifier

@修饰符 后面加上一个Unix时间戳，可以查询改时间点的数据。
注意：这种用法需要在prometheus启动时添加参数 --enable-feature=promql-at-modifier ，并且以前老版本的prometheus可能不支持这种用法。
示例：查询2022.01.25 00:00:00这个时刻CPU的使用时间 (node_cpu_seconds_total@1643040000)

3、标量数据 (Scalar)

定义：标量数据没有时间属性，每个时间点数值一致。
示例：查询CPU使用时间，所有标签的个数 (count(node_cpu_seconds_total) )

4、字符串 (String)

定义：字符串在PromQL中用于表示文本数据。
示例：可以用单引号（‘’）、双引号（“”）或反引号（``）来指定。在PromQL中，字符串通常用于标签匹配或作为函数参数。

条件匹配

promQL支持各种条件匹配，条件匹配符有：= 、!= 、=~ 、!~

• =：选择与提供的字符完全相同的数据
• !=：选择不等于提供的字符串的数据
• =~：选择与提供的字符串进行正则表达式匹配的数据
• !~：选择与提供的字符串不匹配的数据

1、完全匹配

示例1：查询CPU第一个核的使用时间 (node_cpu_seconds_total{cpu=“0”})

示例2：查询CPU除第一个外其他核的使用时间 (node_cpu_seconds_total{cpu!=“0”} )

示例3：查询CPU第一个、第二个核的使用时间 (node_cpu_seconds_total{cpu=~“0|1”})

示例4：查询CPU除第一个、第二个外其他核的使用时间 (node_cpu_seconds_total{cpu!~“0|1”})

2、正则匹配

示例：查询CPU第一个核，且mode是i开头的使用时间 (node_cpu-seconds_total{cpu=“0”,mode=~“i.*”})

运算符

PromQL支持各种运算符，并对结果数据进行运算和过滤。

1、比较运算符

比较运算符有：== 、!= 、> 、< 、>= 、<=
比较运算符与数学中和其他语言的含义是一样的
示例：查询CPU使用时间等于0的标签 (node_cpu_seconds_total == 0)

示例：查询CPU使用时间不等于0的标签 (node_cpu_seconds_total != 0)

其他比较运算符的用法与上面类似，就不举例了。

2、算数运算符

算术运算符有：加+ 、减- 、乘* 、除/ 、取余% 、幂次方^等
示例：计算主机CPU使用时间和主机上面虚拟机使用时间的和 (node_cpu_seconds_total + node_cpu_guest_seconds_total)

其他算数运算符的用法与上面类似，就不举例了。

3、逻辑运算符

逻辑运算符有：和(and)、或(or)、非(unless)
示例：查询CPU的时间大于0且小于10的标签 (node_cpu_seconds_total > 0 and node_cpu_seconds_total < 10)

其他逻辑运算符的用法与上面类似，就不举例了。

4、聚合运算符

➢ 求和 (sum)

示例：计算CPU所有核的总使用时间 (sum(node_cpu_seconds_total))

➢ 计数 (count)

示例：计算CPU的核数 (count(node_cpu_seconds_total{mode=“system”}))

➢ 最大值 (max)

示例：查询CPU第一个核中使用时间最大值 (max(node_cpu_seconds_total{cpu=“0”}))

➢ 最小值 (min)

示例：查询CPU第一个核中使用时间最小值 (min(node_cpu_seconds_total{cpu=“0”}) )

➢ 求平均值 (avg)

示例：查询CPU所有核的平均使用时间 (avg(node_cpu_seconds_total))

➢ 取前x个值 (topk)

示例：查询CPU所有核中排名前两个的核 (topk(2,node_cpu_seconds_total))

➢ 取后x个值 (bottomk)

示例：查询CPU所有核中排名后两个的核 (bottomk(2,node_cpu_seconds_total))

5、匹配运算

➢ 关联标签 (on)

定义：将两个指标进行算数运算时，如果两个指标的标签不完全相同，可以匹配相同的标签进行计算。
示例：计算CPU每个核系统态和用户态的总使用时间 (node_cpu_seconds_total{mode=“system”} + on(instance,cpu) node_cpu_seconds_total{mode=“user”})

➢ 忽略标签 (ignoring)

定义：将两个指标进行算数运算时，如果两个指标的标签不完全相同，可以忽略不一样的标签进行计算忽略运行状态。
示例：计算CPU每个核系统态和用户态的总使用时间 (node_cpu_seconds_total{mode=“system”} + ignoring(mode) node_cpu_seconds_total{mode=“user”})

➢ 以某个标签进行计算 (by)

示例：计算每个CPU核的各个状态的总使用时间 (sum(node_cpu_seconds_total) by (cpu)))

➢ 舍弃某个标签后进行计算 (without)

示例：计算每个CPU核的各个状态的总使用时间 (sum(node_cpu_seconds_total) without (cpu))