PromQL

即时矢量选择器

=：匹配与标签相等的内容
!=：不匹配与标签相等的内容
=~: 根据正则表达式匹配与标签符合的内容
!~：根据正则表达式不匹配与标签符合的内容
示例：
httprequeststotal{environment=~”staging|testing|development”,method!=”GET”} #这将匹配method不等于GET,environment匹配到staging，testing或development的http_requests_total请求内容。
以下表达式选择所有具有以job:开头的名称的度量{__name=~”^job:.*”}

时间范围矢量选择器

持续时间仅限于数字，接下来是以下单位之一：
s - seconds
m - minutes
h - hours
d - days
w - weeks
y - years
在此示例中，我们选择在过去5分钟内为度量标准名称为http_requests_total且标签设置为job=prometheus的所有时间序列记录的所有值：
http_requests_total{job=”prometheus”}[5m]

偏移量修改器

偏移修改器允许更改查询中各个即时和范围向量的时间偏移。
例如，以下表达式相对于当前查询5分钟前的http_requests_total值：
http_requests_total offset 5m
注意，偏移修改器需要立即跟随选择器，即以下内容是正确的：
sum(http_requests_total{method=”GET”} offset 5m)
以下内容是不正确的：
sum(http_requests_total{method=”GET”}) offset 5m
同样适用于范围向量。这将返回http_requests_total一周前的5分钟增长率：
rate(http_requests_total[5m] offset 1w)

逻辑运算符

支持的逻辑运算符有 and，or，unless, 例如 http_requests_total == 5 or http_requests_total == 2 表示 http_requests_total 结果中等于 5 或者 2 的数据。

聚合运算符

Prometheus支持以下内置聚合运算符，这些运算符可用于聚合单个即时向量的元素，从而生成具有聚合值的较少元素的新向量：
sum (calculate sum over dimensions) #范围内求和
min (select minimum over dimensions) #范围内求最小值
max (select maximum over dimensions) #范围内求最大值
avg (calculate the average over dimensions) #范围内求最大值
stddev (calculate population standard deviation over dimensions) #计算标准偏差
stdvar (calculate population standard variance over dimensions) #计算标准方差
count (count number of elements in the vector) #计算向量中的元素数量
count_values (count number of elements with the same value) #计算向量中相同元素的数量
bottomk (smallest k elements by sample value)#样本中最小的元素值
topk (largest k elements by sample value)#样本中最大的元素值
quantile (calculate φ-quantile (0 ≤ φ ≤ 1) over dimensions) #计算 0-1 之间的百分比数量的样本的最大值
abs(v instant-vector) #返回其绝对值
absent() # 如果传递给它的向量具有该元素，则返回空向量;如果传递给它的向量没有元素，则返回传入的元素。
ceil(v instant-vector) #返回向量中所有样本值(向上取整数)
round(v instant-vector, to_nearest=1 scalar) #返回向量中所有样本值的最接近的整数,to_nearest是可选的,默认为1,表示样本返回的是最接近1的整数倍的值, 可以指定任意的值(也可以是小数),表示样本返回的是最接近它的整数倍的值
floor(v instant-vector) #返回向量中所有样本值(向下取整数)
changes(v range-vector) #对于每个输入时间序列，返回其在时间范围内（v range-vector）更改的次数
clamp_max(v instant-vector, max scalar) #限制v中所有元素的样本值，使其上限为max
clamp_min(v instant-vector, min scalar) #限制v中所有元素的样本值，使其下限为min
year(v=vector(time()) instant-vector) #返回UTC中给定时间的年份
day_of_month(v=vector(time()) instant-vector) #返回UTC中给定时间的月中的某一天，返回值为1到31
day_of_week(v=vector(time()) instant-vector) #返回UTC中给定时间的当周中的某一天，返回值为0到6
days_in_month(v=vector(time()) instant-vector) #返回UTC中给定时间的一个月的天数，返回值28到31
hour(v=vector(time()) instant-vector) #返回UTC中给定时间的当天中的某一小时，返回值为0到23
minute(v=vector(time()) instant-vector) #返回UTC中给定时间的小时中的某分钟，返回值为0到59
delta(v range-vector) #返回一个即时向量，它计算每个time series中的第一个值和最后一个值的差别
deriv(v range-vector) #计算每个time series的每秒的导数(derivative)
exp(v instant-vector) #计算v中所有元素的指数函数
histogram_quantile(φ float, b instant-vector) #从buckets类型的向量中计算φ(0 ≤ φ ≤ 1)百分比的样本的最大值
holt_winters(v range-vector, sf scalar, tf scalar) #根据范围向量中的范围产生一个平滑的值
idelta(v range-vector) #计算最新的2个样本值之间的差别
increase(v range-vector) #计算指定范围内的增长值, 它会在单调性发生变化时(如由于目标重启引起的计数器复位)自动中断
irate(v range-vector) #计算每秒的平均增长值, 基于的是最新的2个数据点
rate(v range-vector) #计算每秒的平均增长值
resets(v range-vector) #对于每个 time series , 它都返回一个 counter resets的次数
sort(v instant-vector) #对向量按元素的值进行升序排序
sort_desc(v instant-vector) #对向量按元素的值进行降序排序
sqrt(v instant-vector) #返回v中所有向量的平方根
time() #返回从1970-1-1起至今的秒数,UTC时间

这些运算符可以用于聚合所有标签维度，也可以通过包含without或by子句来保留不同的维度。

parameter仅用于count_values，quantile，topk和bottomk。without从结果向量中删除列出的标签，而所有其他标签都保留输出。 by相反并删除未在by子句中列出的标签，即使它们的标签值在向量的所有元素之间是相同的
例：如果http_requests_total具有按application，instance和group标签列出的时间序列，我们可以通过以下方式计算每个应用程序和组在所有实例上看到的HTTP请求总数：
sum(http_requests_total) without (instance) 等于：sum(http_requests_total) by (application, group)

如果我们只对我们在所有应用程序中看到的HTTP请求总数感兴趣，我们可以简单地写：
sum(http_requests_total)

要计算运行每个构建版本的二进制文件的数量，我们可以编写：
count_values(“version”, build_version)

要在所有实例中获取5个最大的HTTP请求计数，我们可以编写：
topk(5, http_requests_total)