Contents
PromQL¶
Prometheus提供了一种功能强大的表达式语言PromQL（Prometheus QueryLanguage）。PromQL允许用户实时选择和汇聚时间序列数据，是Prometheus自己开发的数据查询DSL语言，使用这个查询语言能够进行各种聚合、分析和计算，使管理员能够根据指标更好地了解系统性能。本章首先对时序数据库进行介绍，了解其应用场景；然后对PromQL内容进行说明，包括PromQL数据类型、时序选择器、聚合操作、各类运算符和函数；最后通过简单的示例对PromQL查询操作进行汇总分析。
Prometheus还提供了下列内置的聚合操作符，这些操作符作用域瞬时向量。可以将瞬时表达式返回的样本数据进行聚合，形成一个新的时间序列。
sum(求和)min(最小值)max(最大值)avg(平均值)stddev(标准差)stdvar(标准差异)count(计数)count_values(对value进行计数)bottomk(后n条时序)topk(前n条时序)quantile(分布统计)
使用聚合操作的语法如下：
<aggr-op>([parameter,] <vector expression>) [without|by (<label list>)]
其中只有count_values, quantile, topk,
bottomk支持参数(parameter)
without用于从计算结果中移除列举的标签，而保留其它标签。by则正好相反，结果向量中只保留列出的标签，其余标签则移除。通过without和by可以按照样本的问题对数据进行聚合。
例如：
sum(prometheus_http_requests_total) without (instance)
等价于
sum(prometheus_http_requests_total) by (code,handler,job,method)
略有不同是排序
如果只需要计算整个应用的HTTP请求总量，可以直接使用表达式：
sum(prometheus_http_requests_total)
count_values用于时间序列中每一个样本值出现的次数。count_values会为每一个唯一的样本值输出一个时间序列，并且每一个时间序列包含一个额外的标签。
例如：
count_values("count", prometheus_http_requests_total)
topk和bottomk则用于对样本值进行排序，返回当前样本值前n位，或者后n位的时间序列。
获取HTTP请求数前5位的时序样本数据，可以使用表达式：
topk(5, prometheus_http_requests_total)
quantile用于计算当前样本数据值的分布情况quantile(φ, express)其中0 ≤ φ ≤ 1。
例如，当φ为0.5时，即表示找到当前样本数据中的中位数：
quantile(0.5, prometheus_http_requests_total)
prometheus-监控项
https://blog.csdn.net/han949417140/article/details/112462319
使用正则表达式过滤变量
node-exporter常用指标含义
https://blog.csdn.net/yjph83/article/details/84909319
https://www.cnblogs.com/robinunix/p/11276296.html
参考文献：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/121104877
https://www.bookstack.cn/read/prometheus-book/promql-README.md
https://www.bookstack.cn/read/prometheus_practice/promql-summary.md