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Prometheus是一种基于Go语言开发的开源监控工具，专注于基础监控，并默认保留15天的监控数据。这量级的数据足以支持运维人员进行日常排查和分析。Prometheus的PQL语言提供了强大的查询功能，能够对采集的指标进行多维度分析和高度定制化。这对从入门到进阶学习PQL来说是一个非常重要的工具。

PQL的重要概念

Prometheus的PQL语言具有以下关键概念：

即时向量

即时向量是一个时间点上某指标的值，例如：

node_cpu_seconds_total{mode="idle"}

表示在"mode"标签为" idle "的情况下，该指标的当前值。

区间向量

区间向量则表示某段时间内某指标的取值，每个时间点都包含一系列值。例如：

node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]

表示过去5分钟内的"node_cpu_seconds_total"指标的值。

指标类型

Prometheus支持两种主要的指标类型：

标签

标签用于唯一标识一个指标的具体信息，支持多个标签，且标签可以使用正则表达式进行匹配。例如：

node_cpu_seconds_total{mode="idle"iowait}

表示在"mode"和"iowait"标签下"node_cpu_seconds_total"指标的值。

PQL的高级功能

PQL功能强大，支持以下操作：

• 标签过滤：使用where语句过滤标签值。例如：

  node_cpu_seconds_total{mode="idle"}

  过滤出"mode"为" idle "的指标。

• 正则表达式匹配：使用~=来进行正则表达式匹配。例如：

  node_cpu_seconds_total{mode=\~"idle|iowait"}

  匹配"mode"为" idle "或" iowait "的值。

• 数据偏移：使用offset关键字获取相对于当前时间点之前的数据。例如：

  node_cpu_seconds_total offset 5m

  获取过去5分钟的指标数据。

• 注释：使用#对代码进行注释，便于阅读和理解。

复杂查询

PQL支持复杂的查询操作，包括：

• 数学运算：支持加法、减法、乘法和除法运算。例如：

  node_cpu_seconds_total + node_mem_bytes

  将CPU秒和内存字节相加。

• 逻辑比较：支持多种逻辑运算符，如==、!=、>=、<=、>和<。例如：

  node_cpu_seconds_total > cpu_load

  比较两个指标的值是否满足条件。

• 数据集操作：支持and、or和unless等逻辑运算符，用于联合查询。例如：

  node_cpu_seconds_total and node_mem_bytes

  获取同时满足两个指标的值。

高级函数

PQL提供多种高级函数，用于数据分析和处理，包括：

• 聚合函数：如sum、min、max、avg和count，用于对数据进行汇总和统计。
• 排序函数：如topk和bottomk，用于对指标值进行排序和筛选。
• 数学和统计函数：如abs、absent、ceil、floor等，提供数据变换和检测功能。

实战练习

通过实际案例来练习PQL查询，例如监控服务器的CPU使用率和内存使用情况：

group by (instance) (  sum by (mode) (    node_cpu_seconds_total{mode != "idle"}  ))

这个查询按实例和模式分组，聚合出非" idle "模式下的CPU使用率总和。

总结

从以上内容可以看出，Prometheus的PQL语言功能强大，适合进行基础监控和高级分析。熟练掌握PQL，可以显著提高监控数据的分析效率。建议从基础概念出发，逐步学习和实践PQL的高级功能，以充分发挥Prometheus的威力。

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