从Prometheus转VictoriaMetrics：用vmrange计算请求≤500ms占比

转换后的查询语句（推荐方式） #

使用VictoriaMetrics提供的vm_le函数可以直接替代Prometheus中le标签的筛选逻辑，得到与原查询等价的结果：

sum(rate(vm_le(demo_service_request_duration_seconds_bucket, 0.5)[5m])) by (exported_job)
/
sum(rate(demo_service_request_duration_seconds_count[5m])) by (exported_job)

逻辑说明 #

• vm_le(metric, value)函数会自动筛选出所有区间上限小于等于value（此处为0.5）的histogram bucket，完全对应Prometheus中{le="0.5"}标签的作用。
• 后续的rate、sum by (exported_job)以及除法逻辑和原PromQL保持一致，确保计算的是各exported_job下请求耗时≤0.5秒的比例。

备选方案：直接匹配vmrange标签 #

如果不想使用函数，也可以通过正则表达式匹配vmrange标签来筛选目标区间（注意正则的转义处理）：

sum(rate(demo_service_request_duration_seconds_bucket{vmrange=~"\\[.*,0\\.5\\]|\\[.*,0\\.5\\)"}[5m])) by (exported_job)
/
sum(rate(demo_service_request_duration_seconds_count[5m])) by (exported_job)

这种方式需要匹配所有右边界为0.5的区间格式（VictoriaMetrics的区间为左闭右开，格式如[0,0.5)或[0.25,0.5)），但相比vm_le函数不够灵活，当区间格式变化时需要调整正则，因此更推荐使用vm_le函数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thang Ha