PromQL 基本用法

PromQL 是 Prometheus 内置的数据查询语言，本文为您介绍 PromQL 的基本使用方法。

PromQL 概述

Prometheus 通过指标名（metrics name）以及对应的一组标签（labels）唯一定义一条时间序列。指标名反映了监控样本的基本标识，而 labels 则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度。用户可以基于这些特征维度过滤，聚合，统计从而产生新的计算后的一条时间序列。

PromQL 是 Prometheus 内置的数据查询语言，其提供对时间序列数据丰富的查询，聚合以及逻辑运算能力的支持。并且被广泛应用在 Prometheus 的日常应用当中，包括对数据查询、可视化、告警处理当中。

PromQL 表达式

所有的 PromQL 表达式都必须至少包含一个指标名称（例如：http_request_total），或者一个不会匹配到空字符串的标签过滤器（例如：{code="200"}）。

由于 metric name 可以看做一个 key 为 __name__ 的标签, 因此，也可以简单的理解为 合格的 PromQL 表达式其过滤条件不能为空。

举例如下：

node_filesystem_free_bytes # Good!
{__name__="node_filesystem_free_bytes"} # Good!

node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/data00"} #Good!
{mountpoint="/data00"} # Good
{mountpoint=".*"} # Bad！

{job=~".+"}              # Good!
{job=~".*",method="get"} # Good!
{job=~".*"} # Bad!

下面是一些注意事项：

• 指标名称不能是关键字bool、on、ignoring和group_left 与 group_right，如果上报上来的指标名 是上面关键字之一， 需要通过 __name__ 的方式代替。

on{} # Bad!

{__name__="on"} # Good!

• 通过标签进行过滤的使用频率较高， 下面是一些示例：

node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/data00", instance="10.182.16.127:9100"}

node_filesystem_free_bytes{instance!="10.182.16.127:9100"}

node_filesystem_free_bytes{mountpoint=~"/data00|/data01"}

node_filesystem_free_bytes{mountpoint!~"/data00|/data01"}

完全匹配

PromQL 支持使用 = 和 != 两种完全匹配模式。

• 等于。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。
• 不等于。通过使用 label!=value 则可以根据标签匹配排除时间序列。

例如：我们需要过滤掉所有 code 标签不是 200 的数据。那么 PromQL 表达式可以修改为：http_requests_total{code!=“200”}。

正则匹配

PromQL 还可以使用正则表达式作为匹配条件，并且可以使用多个匹配条件。

• 正向匹配。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。
• 反向匹配。使用 label!~regx 表示不选择那些标签符合正则表达式定义的时间序列。

例如想查询指标 http_requests_total 中，所有 handler 标签以 /api/v1 开头的记录，那么表达式为：http_requests_total{handler=~"/api/v1/.*"}。

范围查询

基础查询

当直接通过类似 http_requests_total 的 PromQL 表达式查询时间序列时，同一个指标同一标签只会返回一条数据。这样的表达式我们称之为 瞬间向量表达式，而返回的结果称之为 瞬间向量。

而如果我们想查询一段时间范围内的样本数据，那么我们就需要用到 区间向量表达式，其查询出来的结果称之为 区间向量。时间范围通过时间范围选择器 [] 进行定义。例如，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[5m]

时间范围选择器中，除了使用 m 表示分钟以外，还支持以下时间单位。

时间位移

在瞬时向量表达式或者区间向量表达式中，默认都是以 当前时间 为基准，而如果用户想查询 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? 这个时候就可以使用 时间位移 操作，时间位移 操作的关键字为 offset。

示例如下：

# 查询当前时间向量
node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/data00"}
node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/data00"}[1h]

# 查询的时间范围分别前移 5分钟
node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/data00"} offset 5m
node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/data00"}[1h] offset 5m

结合上述示例，我们可以比较容易想到 offset 的一种典型实用场景，即比对不同时刻的向量。举例如下：

# 查询节点 /data00 挂载点， 5 分钟的变化量
node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/data00"}  offset 5m  - node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/data00"}

在某些特殊的场景中， 希望 PromQL 查询语句不再是以当前时间为基准，而是一个指定的时间，这个时候就需要用到 @ 符号，@ 后面是 一个 unix 标准时间戳。
示例如下，时间戳为：1660404944 = "2022-08-13 23:35:44"

node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/data00"} @ 1660404944
node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/data00"} @ 1660404944  offset 5m

聚合操作

一般情况下，我们通过 PromQL 查询到的数据都是很多的。PromQL 提供的聚合操作可以用来对这些时间序列进行处理，形成一条新的时间序列。

常用的聚合操作包括：count（计数）和 sum（相加）。例如：

• 数据计数：count(http_requests_total)。
• 计算所有数据的 value 总和：sum(http_requests_total)。