Prometheus之PromQL⽤法详解
Promethues是⽬前⼀个⽐较流⾏的开源监控项⽬，被使⽤也越来越多。我们都知道Prometheus是通过时序数据库来保存数据的，那么Prometheus采集到数据后，是如何保存在⾃已的时序数据库中的呢？通常我们看到Prometheus的数据指标都类似这样：
node_cpu_seconds_total{cpu="0",instance="10.20.9.183:9101",job="node_exporter",mode="system"}，可以看到它是通过指标名称（metrics name）以及对应的⼀组标签（labelset）来唯⼀标识⼀条时间序列。那么如何对这种数据进⾏筛选查询、四则运算、聚合运算，以实现我们想要绘制的指标监控数据，就需要⽤到下⾯将要讲到的PromeQL 了。
1 PromQL
Prometheus提供了⼀种称为PromQL（Prometheus Query Language）的功能性查询语⾔，让⽤户可以实时选择和聚合时间序列数据。在Prometheus默认的浏览器中，表达式的结果既可以显⽰为图形，也可以以表格数据的形式显⽰，或者由外部系统通过HTTP API使⽤。
PromeQL在很多地⽅都会被⽤到，在Prometheus UI界⾯搜索监控指标时会⽤到，在Alertmanager配置告警时也会⽤到，在Grafana配置监控展⽰的时候也会⽤到。
下⾯在讲解的过程中，使⽤到了很多例⼦，可能部分例⼦在真实的监控环境中并没有具体的实际含义，仅仅是为了进⾏演⽰，便于理解学习。因为在实际的⽣产环境中，要得到⼀些⽬标监控值，是要综合多个运算符或者函数来实现的。
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在Prometheus的表达式语⾔中，表达式或⼦表达式的计算结果可以为四种类型之⼀：
Instant vector - 瞬时数据：⼀组时间序列，每个时间序列包含⼀个样本，都共享相同的时间戳； Range vector - 区间数据：⼀组时间序列，其中包含每个时间序列随时间变化的⼀系列数据点； Scalar - 简单数据：⼀个简单的数字浮点值； String - 字符串值：⼀个简单的字符串值，⽬前未使⽤。
2.1 Instant vector
瞬时数据表⽰的是在当前时刻的数据。
查询cpu的使⽤时间
node_cpu_seconds_total
2.2 Range vector
区间数据表⽰的是在某⼀个时间范围内的数据，可以分为以下⼏种。
Time Durations表⽰持续时间，计量单位有以下这些：
ms - 毫秒
s - 秒
m - 分
h - 时
d - 天
w - 周
y - 年
查询cpu 1分钟内的使⽤时间采样周期是15s，可以看到1分钟内，每个指标有4个值
node_cpu_seconds_total[1m]
Offset modifier表⽰偏移量修饰符，允许更改查询中单个瞬间和范围向量的时间偏移量。查询cpu使⽤时间在5分钟之前的数据
node_cpu_seconds_total offset 5m
@修饰符，后⾯加上⼀个unix时间戳，可以查询该时间点的数据。
注意：这种⽤法需要prometheus启动的时候添加参数：--enable-feature=promql-at-modifier，并且以前⽼版本的prometheus可能不⽀持这种⽤法。查询2022.01.25 00:00:00 这个时刻cpu的使⽤时间
node_cpu_seconds_total @ 1643040000
2.3 Scalar
简单数据没有时间属性，每个时间点数值⼀致。
查询cpu使⽤时间，所有标签的个数
count(node_cpu_seconds_total)
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PromQL⽀持各种条件匹配
条件匹配符有：==、!=、=～、!~
= : 选择与提供的字符串完全相同的数据 != : 选择不等于提供的字符串的数据 =~ : 选择与提供的字符串进⾏正则表达式匹配的数据 !~ : 选择与提供的字符串不匹配的数据3.1
查询cpu第⼀个核的使⽤时间
node_cpu_seconds_total{cpu="0"}
查询cpu除了第⼀个核以外的其他核的使⽤时间node_cpu_seconds_total{cpu!="0"}
查询cpu第⼀个、第⼆个核的使⽤时间
正则匹配一个或连续多个
node_cpu_seconds_total{cpu=~"0|1"}

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