PromQL基础查询
PromQL（Prometheus Query Language）是Prometheus用于查询和分析时间序列数据的强大语言。它允许你从Prometheus中提取、过滤、聚合和操作时间序列数据。本文将带你逐步了解PromQL的基础查询语法，并通过实际案例帮助你掌握其核心概念。
什么是PromQL？
PromQL是Prometheus的查询语言，专门用于处理时间序列数据。时间序列数据是按时间顺序记录的数据点集合，通常用于监控和告警系统。PromQL允许你从Prometheus中提取这些数据，并进行各种操作，如过滤、聚合和计算。
基本查询语法
PromQL的基本查询语法非常简单。你可以通过指定一个指标名称来查询该指标的时间序列数据。例如：
http_requests_total
这条查询语句将返回所有名为 http_requests_total 的时间序列数据。
过滤标签
Prometheus中的时间序列通常带有标签（labels），这些标签可以用来过滤和分组数据。你可以通过在查询中使用 {} 来指定标签过滤条件。例如：
http_requests_total{job="api-server", status="200"}
这条查询语句将返回所有 job 标签为 api-server 且 status 标签为 200 的 http_requests_total 时间序列数据。
时间范围选择
PromQL允许你指定时间范围来选择数据。你可以使用 [time] 语法来选择过去一段时间内的数据。例如：
http_requests_total[5m]
这条查询语句将返回过去5分钟内所有 http_requests_total 时间序列数据。
聚合操作
PromQL提供了多种聚合操作，如 sum、avg、min、max 等。你可以使用这些操作来对时间序列数据进行聚合。例如：
sum(http_requests_total)
这条查询语句将返回所有 http_requests_total 时间序列数据的总和。
实际案例
案例1：计算HTTP请求的总数
假设你想计算过去5分钟内所有HTTP请求的总数。你可以使用以下查询：
sum(http_requests_total[5m])
这条查询语句将返回过去5分钟内所有 http_requests_total 时间序列数据的总和。
案例2：计算每个服务的平均响应时间
假设你有多个服务，每个服务都有一个 response_time 指标。你想计算每个服务的平均响应时间。你可以使用以下查询：
avg(response_time) by (service)
这条查询语句将返回每个服务的平均响应时间。
总结
PromQL是Prometheus的核心查询语言，掌握其基础查询语法对于使用Prometheus进行监控和告警至关重要。本文介绍了PromQL的基本查询语法，包括如何过滤标签、选择时间范围和进行聚合操作。通过实际案例，你可以更好地理解这些概念。
附加资源
练习
- 查询过去10分钟内所有
cpu_usage时间序列数据。 - 计算每个
job的http_requests_total总和。 - 查询
response_time大于100ms的所有时间序列数据。
通过完成这些练习，你将进一步巩固对PromQL基础查询的理解。