基本复制自爱可生开源社区的《Prometheus 数据基本查询》，地址忘了

Prometheus 提供了一种称为 PromQL 的功能查询语言，使用户可以实时选择和汇总时间序列数据。表达式的结果可以显示为图形，可以在 Prometheus 的表达式浏览器中显示为表格数据，也可以由外部系统通过 HTTP API 使用。

在 Prometheus 的表达语言中，一个表达式或子表达式可以计算为以下四种类型之一：

• 瞬时向量（Instant vector）：一组时间序列，每个时间序列包含一个样本，所有样本共享相同的时间戳。
• 范围向量（Range vector）：一组时间序列，其中包含每个时间序列随时间变化的一系列数据点。
• 标量（Scalar）：一个简单的数字浮点值。
• 字符串（String）：一个简单的字符串值，目前未使用。

1. 时间序列选择器

1.1. 瞬时向量选择器

瞬时向量选择器允许在给定的时间戳上选择一组时间序列和每个样本的单个采样值，返回值中只会包含该时间序列中的最新的一个样本值。

当我们直接使用监控指标名称查询时，可以查询包含该 metric 名称的所有时间序列。以下两种表达方式是等同的：

http_requests_total
http_requests_total{}

该表达式会返回指标名称为 http_requests_total 的所有时间序列

http_requests_total{code="200",handler="alerts",instance="localhost:9090",job="prometheus",method="get"}=(20889@1518096812.326)
http_requests_total{code="200",handler="graph",instance="localhost:9090",job="prometheus",method="get"}=(21287@1518096812.326)

通过在花括号 {} 中添加逗号分隔的标签匹配器列表，可以进一步过滤这些时间序列。

如果我们只需要查询所有 http_requests_total 时间序列中满足标签 job 为 prometheus 且 group 为 canary 的时间序列，可以使用如下表达式。

http_requests_total{job="prometheus",group="canary"}

PromQL 还支持用户根据时间序列的标签匹配模式来对时间序列进行过滤，目前主要支持两种匹配模式：完全匹配和正则匹配。

• 通过使用 label=value 可以选择那些标签满足表达式定义的时间序列
• 反之使用 label!=value 则可以根据标签匹配排除时间序列
• 使用 label=~regx 表示选择那些标签符合正则表达式定义的时间序列
• 反之使用 label!~regx 进行排除

例如，如果想查询多个环节下的时间序列序列可以使用如下表达式

http_requests_total{environment=~"staging|testing|development",method!="GET"}

在标签匹配中如果指定标签值为空，会匹配所有不包含该标签的时间序列，同一标签名称可有多个匹配器。

向量选择器必须指定一个名称或至少一个与空字符串不匹配的标签匹配器。以下表达式是非法的，

{job=~".*"}

相反，这些表达式是有效的，因为它们都有一个与空标签值不匹配的选择器。

{job=~".+"}
{job=~".*",method="get"}

标签匹配还以使用内部的 __name__ 标签应用到 metric 名称，如 http_requests_total 等同于 {__name__=”http_requests_total”}， 下面的表达式会筛选出所有以 job：开头的 metric，

{__name__=~"job:.*"}

另外 metric 名称不能包含以下关键字：bool，on，ignoring，group_left 和 group_right 可使用如下方式代替，

{__name__="on"}

Prometheus 中的所有正则表达式都使用 RE2 syntax.

1.2. 区间向量选择器

范围向量文字的工作方式与即时向量文字相同，不同之处在于，它们从当前瞬间选择了一定范围的样本。语法上，将范围持续时间附加在向量选择器末尾的方括号（[]）中，以指定应为每个结果范围向量元素提取多远的时间值。

区间向量表达式和瞬时向量表达式之间的差异在于在区间向量表达式中我们需要定义时间选择的范围，时间范围通过时间范围选择器 [] 进行定义。

时间范围选择器内容指定为数字，紧随其后的是以下单位之一：

• s - seconds
• m - minutes
• h - hours
• d - days
• w - weeks
• y - years

例如，如通过以下表达式可以选择最近 5 分钟内的所有样本数据：

http_requests_total{job="prometheus"}[5m]

时间偏移

在瞬时向量表达式或者区间向量表达式中，都是以当前时间为基准。

http_request_total{} # 瞬时向量表达式，选择当前最新的数据
http_request_total{}[5m] # 区间向量表达式，选择以当前时间为基准，5分钟内的数据

而如果我们想查询，5 分钟前的瞬时样本数据，或昨天一天的区间内的样本数据呢？这个时候我们就可以使用位移操作，可以使用 offset 时间位移操作：

http_request_total{} offset 5m
http_request_total{}[1d] offset 1d

需要注意的是 offset 关键词需要紧跟在选择器之后。

sum(http_requests_total{method="GET"} offset 5m) // 正确
sum(http_requests_total{method="GET"}) offset 5m // 错误

2. 常用函数和操作符介

2.1. rate

rate 是专门搭配 counter 类型数据使用的函数，计算范围向量中时间序列的每秒平均增长率，当 counter 出现单调性中断会自动进行调整，计算时会根据有效值在时间范围内的比例扩大时间区间范围，从而允许数据丢失或时间范围与数据拉取的时间段不完全对齐。

如：计算 job 为 api-server 的请求在 5m 内增长率。

rate(http_requests_total{job="api-server"}[5m])

2.2. irate

irate 适用于变化频率高的 counter 类型数据，计算范围向量中时间序列的每秒平均增长率。基于最后两个数据点。当 counter 出现单调性中断会自动进行调整，与 rate 不同的是，irate 只会选取时间范围内最近的两个点计算，当选定的时间范围内仅包含两个数据点时，不考虑外推情况，rate 和 irate 并无明显区别。

如：计算 job 为 api-server 的请求在 5m 内增长率。

irate(http_requests_total{job="api-server"}[5m])

2.3. predict_linear

predict_linear 可用于 gauges 类型数据，predict_linear 函数可以预测时间序列 v 在 t 秒后的值，它基于简单线性回归的方式，对时间窗口内的样本数据进行统计，从而可以对时间序列的变化趋势做出预测。例如，基于 2 小时的样本数据，来预测主机可用磁盘空间的是否在 4 个小时候被占满，可以使用如下表达式：

predict_linear(node_filesystem_free{job="node"}[2h], 4 * 3600) < 0

当资源占用不是平滑变化的使用 predict_linear 可以做到提前预警，可以有效避免基于资源用量是平滑增长的的阈值告警模式出现的告警还未来的及处理系统就不可用的情况。

2.4. 聚合操作符

PrmoQL 提供了内置的聚合操作符，包括 sum、min、max、avg、group、count等，语法为**<aggr-op> [without|by (<label list>)] ([parameter,] <vector expression>)** 或 **<aggr-op>([parameter,] <vector expression>) [without|by (<label list>)]**，without** 会从结果向量中删除列出的标签，而所有其他标签将保留输出。by 会执行相反的操作并删除 by 子句中未列出的标签，paramer 仅在使用 count_values，quantile，topk 和 bottomk，需要指定，举例如下：

sum without (instance) (http_requests_total) // HTTP requests per application and group
sum by (application, group) (http_requests_total) //同上
topk(5, http_requests_total) // get the 5 largest HTTP requests counts

3. 使用建议

聚合操作符的使用顺序

• 先使用 sum 再使用 rate，原因是在服务器重启的情况下 counter 会被置 0，如果先使用 sum 再使用 rate，重启现象会被掩盖，从而会出现假峰值，其它类似的操作符和函数还有 min，max，avg，ceil，histogram_quantile，predict_linear etc。
• 可直接安全的作用与 counter 的操作符有 rate，irate，increase，resets 其它都需要慎重考虑引起的其它问题。

避免慢查询和数据过载

• 当数据量很大时，对其直接进行查询或绘图时很有可能导致服务器或浏览器过载或超时，合理的做法是指定合理的时间范围和查询步长，可以在 Prometheus 自带的查询界面构建查询表达式增加标签进行筛选或聚合，直到获得一个合理的查询结果集。
• 当使用以上方式仍不能完全缓解查询压力，可以通过 Recording Rules 保存常用的查询数据以提高查询效率。