 PromQL 从入门到精通15:46:03 ~ 2022-08-25 15:48:03 这 2 分钟之间的数据,然后返回最新的那个。 查询类型 上例中的 mem_available_percent{app="clickhouse"} 称为查询表达式,不同的表达式,会返 回不同的内容,返回的内容总共有 4 种格式,分别是:Instant vector(瞬时向量)、Range vector(范围向量)、Scala 上例中的 mem_available_percent{app="clickhouse"} 既可以用于展示 Table 视图,又可以用 于展示 Graph 视图,是典型的 Instant Query。 如果在表达式后面加上一个时间范围,比如 1 分钟: mem_available_percent{app="clickhouse"}[1m] 这个查询表达式就变成了 Range Query, Range Prometheus 生态里,时序数据的标识,就是一堆标签集合,所以这里的过滤,就 是针对标签做过滤,支持四类操作符:  =:完全匹配,比如 app="clickhouse"  !=:完全不匹配,比如 app!="clickhouse"  =~:正则匹配,比如 app=~"n9e-.*"  !~:正则不匹配,比如 app!~"n9e-.*" 指标名称,通常放到大括号之外,但实际上,指标名称也是一个标签,其标签Key是0 码力 | 16 页 | 2.77 MB | 1 年前3 PromQL 从入门到精通15:46:03 ~ 2022-08-25 15:48:03 这 2 分钟之间的数据,然后返回最新的那个。 查询类型 上例中的 mem_available_percent{app="clickhouse"} 称为查询表达式,不同的表达式,会返 回不同的内容,返回的内容总共有 4 种格式,分别是:Instant vector(瞬时向量)、Range vector(范围向量)、Scala 上例中的 mem_available_percent{app="clickhouse"} 既可以用于展示 Table 视图,又可以用 于展示 Graph 视图,是典型的 Instant Query。 如果在表达式后面加上一个时间范围,比如 1 分钟: mem_available_percent{app="clickhouse"}[1m] 这个查询表达式就变成了 Range Query, Range Prometheus 生态里,时序数据的标识,就是一堆标签集合,所以这里的过滤,就 是针对标签做过滤,支持四类操作符:  =:完全匹配,比如 app="clickhouse"  !=:完全不匹配,比如 app!="clickhouse"  =~:正则匹配,比如 app=~"n9e-.*"  !~:正则不匹配,比如 app!~"n9e-.*" 指标名称,通常放到大括号之外,但实际上,指标名称也是一个标签,其标签Key是0 码力 | 16 页 | 2.77 MB | 1 年前3
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