操作符
二元操作符
Prometheus的查询语言支持基本的逻辑运算
和算术运算
。对于两个瞬时向量, 匹配行为可以被改变。
算术二元运算符
在Prometheus系统中支持下面的二元算术操作符:
+
加法-
减法*
乘法/
除法%
模^
幂等
二元运算操作符支持scalar/scalar(标量/标量)
、vector/scalar(向量/标量)
、和vector/vector(向量/向量)
之间的操作。
在两个标量之间进行操作符运算,得到的结果也是标量
在向量和标量之间,这个操作符会作用于这个向量的每个样本值上。例如:如果一个时间序列瞬时向量除以2,操作结果也是一个新的瞬时向量,且度量指标名称不变, 它是原度量指标瞬时向量的每个样本值除以2.
在两个向量之间,一个二元算术操作符作用在左边瞬时向量的每个样本值,且该样本值与操作符右边能匹配上的样本值计算,向量匹配。结果写入到一个没有度量指标名称的瞬时向量。
比较二元操作符
在Prometheus系统中,比较二元操作符有:
==
等于!=
不等于>
大于<
小于>=
大于等于<=
小于等于
比较二元操作符被应用于scalar/scalar(标量/标量)
、vector/scalar(向量/标量)
,和vector/vector(向量/向量)
。比较操作符得到的结果是bool
布尔类型值,返回1或者0值。
在两个标量之间的比较运算,bool结果写入到另一个结果标量中。
瞬时向量和标量之间的比较运算,这个操作符会应用到某个当前时刻的每个时间序列数据上,如果一个时间序列数据值与这个标量比较结果是false
,则这个时间序列数据被丢弃掉,如果是true
, 则这个时间序列数据被保留在结果中。
在两个瞬时向量之间的比较运算,左边度量指标数据中的每个时间序列数据,与右边度量指标中的每个时间序列数据匹配,没有匹配上的,或者计算结果为false的,都被丢弃,不在结果中显示。否则将保留左边的度量指标和标签的样本数据写入瞬时向量。
逻辑/集合二元操作符
逻辑/集合二元操作符只能作用在即时向量, 包括:
and
交集or
并集unless
补集
vector1 and vector2
的逻辑/集合二元操作符,规则:vector1
瞬时向量中的每个样本数据与vector2
向量中的所有样本数据进行标签匹配,不匹配的,全部丢弃。运算结果是保留左边的度量指标名称和值。
vector1 or vector2
的逻辑/集合二元操作符,规则: 保留vector1
向量中的每一个元素,对于vector2
向量元素,则不匹配vector1
向量的任何元素,则追加到结果元素中。
vector1 unless vector2
的逻辑/集合二元操作符,又称差积。规则:包含在vector1
中的元素,但是该元素不在vector2
向量所有元素列表中,则写入到结果集中。
向量匹配 (Vector matching)
向量之间的匹配是指右边向量中的每一个元素,在左边向量中也存在。匹配行为有两种基本类型:One-to-one
和many-to-one/one-to-many
。
一对一的向量匹配 (One-to-one vector matches)
一对一,找到这个操作符的两边向量元素的相同元素。默认情况下,操作符的格式是vector1 [operate] vector2
。如果它们有相同的标签和值,则表示相匹配。ingoring
关键字是指,向量匹配时,可以忽略指定标签。on
关键字是指,在指定标签上进行匹配。格式如下所示:
<vector expr> <bin-op> ignoring(<label list>) <vector expr>
<vector expr> <bin-op> on(<label list>) <vector expr>
例如样本数据:
method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="500"} 24
method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="404"} 30
method_code:http_errors:rate5m{method="put", code="501"} 3
method_code:http_errors:rate5m{method="post", code="500"} 6
method_code:http_errors:rate5m{method="post", code="404"} 21
method:http_requests:rate5m{method="get"} 600
method:http_requests:rate5m{method="del"} 34
method:http_requests:rate5m{method="post"} 120
查询例子:
method_code:http_errors:rate5m{code="500"} / ignoring(code) method:http_requests:rate5m
两个向量之间的除法操作运算的向量结果是,每一个向量样本http请求方法标签值是500,且在过去5分钟的运算值。如果没有忽略code="500"
的标签,这里不能匹配到向量样本数据。两个向量的请求方法是put
和delete
的样本数据不会出现在结果列表中
{method="get"} 0.04 // 24 / 600
{method="post"} 0.05 // 6 / 120
多对一和一对多匹配 (Many-to-one and one-to-many vector matches)
多对一和一对多的匹配,是指向量元素中的一个样本数据匹配标签到了多个样本数据标签。这里必须直接指定两个修饰符group_left
或者group_right
, 左或者右决定了哪边的向量具有较高的子集。
<vector expr> <bin-op> ignoring(<label list>) group_left(<label list>) <vector expr>
<vector expr> <bin-op> ignoring(<label list>) group_right(<label list>) <vector expr>
<vector expr> <bin-op> on(<label list>) group_left(<label list>) <vector expr>
<vector expr> <bin-op> on(<label list>) group_right(<label list>) <vector expr>
这个group带标签的修饰符标签列表包含了“一对多”中的“一”一侧的额外标签。对于on
标签只能是这些列表中的一个。结果向量中的每一个时间序列数据都是唯一的。
group
修饰符只能被用在比较操作符和算术运算符。
查询例子:
method_code:http_errors:rate5m / ignoring(code) group_left method:http_requests:rate5m
在这个例子中,左向量的标签数量多于左边向量的标签数量,所以我们使用group_left
。右边向量的时间序列元素匹配左边的所有相同method
标签:
{method="get", code="500"} 0.04 // 24 / 600
{method="get", code="404"} 0.05 // 30 / 600
{method="post", code="500"} 0.05 // 6 / 120
{method="post", code="404"} 0.175 // 21 / 120
多对一和一对多匹配应该更多地被谨慎使用。经常使用ignoring(\<labels\>)
输出想要的结果。
聚合操作符
Prometheus支持下面的内置聚合操作符。这些聚合操作符被用于聚合单个即时向量的所有时间序列列表,把聚合的结果值存入到新的向量中。
sum
(在维度上求和)max
(在维度上求最大值)min
(在维度上求最小值)avg
(在维度上求平均值)stddev
(求标准差)stdvar
(求方差)count
(统计向量元素的个数)count_values
(统计相同数据值的元素数量)bottomk
(样本值第k个最小值)topk
(样本值第k个最大值)quantile
(统计分位数)
这些操作符被用于聚合所有标签维度,或者通过without
或者by
子句来保留不同的维度。
\<aggr-op\>([parameter,] \<vector expr\>) [without | by (\<label list\>)] [keep_common]
parameter
只能用于count_values
, quantile
, topk
和bottomk
。without
移除结果向量中的标签集合,其他标签被保留输出。by
关键字的作用正好相反,即使它们的标签值在向量的所有元素之间。keep_common
子句允许保留额外的标签(在元素之间相同,但不在by子句中的标签)
count_values
对每个唯一的样本值输出一个时间序列。每个时间序列都附加一个标签。这个标签的名字有聚合参数指定,同时这个标签值是唯一的样本值。每一个时间序列值是结果样本值出现的次数。
topk
和bottomk
与其他输入样本子集聚合不同,返回的结果中包括原始标签。by
和without
仅仅用在输入向量的桶中
例如:
如果度量指标名称http_requests_total
包含由group
, application
, instance
的标签组成的时间序列数据,我们可以通过以下方式计算去除instance
标签的http请求总数:
sum(http_requests_total) without (instance)
如果我们对所有应用程序的http请求总数,我们可以简单地写下:
sum(http_requests_total)
统计每个编译版本的二进制文件数量,我们可以如下写:
count_values("version", build_version)
通过所有实例,获取http请求第5个最大值,我们可以简单地写下:
topk(5, http_requests_total)
二元运算符优先级
在Prometheus系统中,二元运算符优先级从高到低:
^
*
,/
,%
+
,-
==
,!=
,<=
,<
,>=
,>
and
,unless
or
优先级相同的运算符是左关联。 例如,“ 2 3%2”等效于`2 3 % 2。 但是
^是右关联,所以
2 ^ 3 ^ 2等效于
2 ^ (3 ^ 2)`。