• 操作符
    • 二元操作符
      • 算术二元运算符
      • 比较二元操作符
      • 逻辑/集合二元操作符
    • 向量匹配
    • 聚合操作符
    • 二元运算符优先级

    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

    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。这里有两种基本匹配行为特征：

    • 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([lable list]) [vector expr]

    例如样本数据：

    1.  method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="500"} 24
    2.  method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="404"} 30
    3.  method_code:http_errors:rate5m{method="put", code="501"} 3
    4.  method_code:http_errors:rate5m{method="post", code="404"} 21
    6.  method:http_requests:rate5m{method="get"} 600
    7.  method:http_requests:rate5m{method="delete"} 34
    8.  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。

    \ \ ignoring(\

    \ \ ignoring(\

    \ \ on(\

    \ \ on(\

    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 /600

    {method=”post”, code=”404”} 0.175 // 21 /600

    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。

    \([parameter,] \) [without | by (\

    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：

    1. ^
    2. *, /, %
    3. +, -
    4. ==, !=, <=, <, >=, >
    5. and, unless
    6. or