18 Prometheus 之 PromQL 介绍

Prometheus 提供了一种功能强大的表达式语言 PromQL（Prometheus QueryLanguage）。PromQL 允许用户实时选择和汇聚时间序列数据，是 Prometheus 自己开发的数据查询 DSL 语言，使用这个查询语言能够进行各种聚合、分析和计算，使管理员能够根据指标更好地了解系统性能。

时序数据库（Time Series Database，TSDB）用于保存时间序列（按时间顺序变化）的海量数据，是一种高性能、低成本、稳定可靠的专业化数据库。它可以提供高效读写、高压缩比低成本存储、降精度、插值、多维聚合计算和查询功能，解决由于设备采集点数据量巨大、数据采集频率高而造成的存储成本高、写入和查询分析效率低的问题。时序数据库广泛应用于物联网监控系统、企业能源管理系统、生产安全监控、电力检测系统等行业场景。

时间序列数据的特性如下：

• 数据写入特点——写入平稳、持续、高并发高吞吐；写多读少，在写操作上时序数据能达到 95%以上；无更新实时写入最近生成的数据。

• 数据查询特点——按时间范围读取一段时间的数据；对最近生成的数据读取概率高，对历史数据查询概率低；按照数据点的不同密集度实现多精度查询。

• 数据存储特点——数据存储量比较大；具有时效性，数据通常会有一个保存周期；多精度数据存储。

对时序数据库的基本要求如下：

• 能够支撑高并发、高吞吐的写入。

• 交互级的聚合查询，能够达到低查询延迟。

• 依据场景设计可以支撑海量数据存储。

• 在线应用服务场景中，需要高可用架构支撑。

• 针对写入和存储量的要求，应用环境底层需要分布式架构支持。

PromQL 虽然以 QL 结尾，但它不是类似 SQL 的语言，因为在时间序列上执行计算类型时，SQL 语言相对缺乏表达能力。而 PromQL 语言表现力非常丰富，可以使用标签进行任意聚合，还可以使用标签将不同的指标连接在一起进行算术操作。内置了日期和数学等很多的函数可供使用。

一条 Prometheus 数据会包含一个指标名称（metric name）和一个或多个标签（label）以及 metricvalue。metric name 加一组 label 作为唯一标识来定义 time series，也就是时间线。在查询时，支持根据 labels 条件查找 time series，支持简单的条件也支持复杂的条件。

在 Prometheus 的表达式语言中，PromQL 数据类型归类为以下四种：

• 即时向量（instant vector），是指同一时刻的一组时间序列，每个时间序列包含一个样本，所有样本共享相同的时间戳，即每个时序只有一个点。

• 区间向量（range vector），是指在任何一个时间范围内的一组时间序列，包含每个时间序列随时间变化的一系列数据点，这时每个时序有多个点。

• 标量（scalar），即纯量数据，一个简单的数字浮点值，只有一个数字，没有时序。

• 字符串（string），一个目前未被使用的简单字符串值。

Prometheus 为使用者提供了内置的聚合操作符，这些聚合操作符仅仅适用于对单个即时向量进行聚合操作。它们可以将即时向量聚合后生成一个包含较少元素的新的时间序列。