如何用PromQL将Prometheus累积直方图转换为普通直方图？

已知Prometheus中的http_access_bucket是累积直方图指标，示例原始数据如下：

http_access_bucket{node="aaa",le="5"} 20
http_access_bucket{node="aaa",le="10"} 30
http_access_bucket{node="aaa",le="20"} 35
http_access_bucket{node="aaa",le="50"} 38
http_access_bucket{node="aaa",le="100"} 40
http_access_bucket{node="aaa",le="+Inf"} 40

需要将其转换为普通直方图（每个le区间内的独立计数），预期输出：

temp_bucket{node="aaa",le="5"} 20
temp_bucket{node="aaa",le="10"} 10
temp_bucket{node="aaa",le="20"} 5
temp_bucket{node="aaa",le="50"} 3
temp_bucket{node="aaa",le="100"} 2
temp_bucket{node="aaa",le="+Inf"} 0

实现PromQL语句 #

可以用以下简洁的PromQL完成转换：

http_access_bucket - ignoring(le) group_left sort(http_access_bucket)[1:]

语句解释 #

1. sort(http_access_bucket)：按le标签从小到大排序所有bucket，保证区间顺序正确。
2. [1:]：截取排序后除第一个bucket外的所有项，作为当前区间的前序累积值。
3. ignoring(le) group_left：忽略le标签进行匹配，确保每个bucket能准确减去前一个更小区间的累积值。
4. 对于le="+Inf"的bucket，由于是排序后的最后一项，没有后续匹配项，计算结果自动为0，符合预期。

如果需要计算时间区间内的增量（而非瞬时值），可以结合increase()函数：

increase(http_access_bucket[5m]) - ignoring(le) group_left sort(increase(http_access_bucket[5m]))[1:]

其中5m可根据实际监控需求调整为合适的时间窗口。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者progquester