LogQL数值运算

LogQL是Grafana Loki的查询语言，它不仅支持日志过滤和搜索，还提供了强大的数值运算功能。通过数值运算，你可以对日志中的数字字段进行计算、聚合和分析，从而提取更有价值的信息。本文将详细介绍LogQL中的数值运算功能，帮助初学者掌握这一重要技能。

介绍

LogQL的数值运算允许你对日志中的数字字段进行各种计算，包括加减乘除、聚合函数（如求和、平均值）等。这些功能特别适用于监控和分析场景，例如计算请求延迟、错误率或吞吐量。

数值运算通常与范围向量（range vector）和聚合操作符结合使用。以下是LogQL数值运算的核心概念：

LogQL支持对数字字段进行基本的算术运算。假设你有一个日志字段 latency_ms 表示请求延迟（毫秒），以下是一些示例：

# 将延迟从毫秒转换为秒
{app="myapp"} | json | latency_ms / 1000

输入日志示例：

{"app": "myapp", "latency_ms": 450, "status": 200}

输出结果：

0.45

提示

使用 | json 自动解析JSON格式的日志字段，然后直接引用字段名（如 latency_ms）进行计算。

聚合函数用于对一组值进行计算。以下是一个计算每秒请求平均延迟的示例：

sum(rate({app="myapp"} | json | latency_ms [1m])) by (service)
/
sum(rate({app="myapp"} | json [1m])) by (service)

备注

假设你需要监控某个服务的HTTP错误率（状态码≥500的比例），可以使用以下LogQL：

# 计算错误率（错误请求数 / 总请求数）
sum(rate({app="myapp"} | json | status >= 500 [5m])) by (service)
/
sum(rate({app="myapp"} | json [5m])) by (service)

输出结果示例：

{service="auth"} 0.02  # 2%错误率
{service="api"}  0.01  # 1%错误率

LogQL支持比较运算符，用于过滤或标记特定条件的日志。例如，筛选延迟高于阈值的请求：

{app="myapp"} | json | latency_ms > 1000

LogQL的数值运算功能为日志分析提供了强大的灵活性，支持：

通过实际案例（如错误率计算、延迟监控），你可以将这些功能应用到真实的运维和监控场景中。