STDDEV([distinct|all]x)

本文介绍如何使用STDDEV函数来计算数据库中选定行的标准误差,并通过示例展示了如何区分使用distinct和all参数的效果。

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STDDEV([distinct|all]x)
【功能】统计数据表选中行x列的标准误差。

【参数】all表示对所有的值求标准误差,distinct只对不同的值求标准误差,默认为all
如果有参数distinct或all,需有空格与x(列)隔开。

【参数】x,只能为数值型字段

【返回】数字值



【示例】
环境: create table table3(xm varchar(8),sal number(7,2)); insert into table3 values('gao',1111.11); insert into table3 values('gao',1111.11); insert into table3 values('zhu',5555.55); commit; 执行统计: select STDDEV(distinct sal),STDDEV(all sal),STDDEV(sal) from table3; 结果: 3142.69366257674 2565.99863039714 2565.99863039714

 

 

 

<think>好的,我需要帮助用户在Grafana中修改Prometheus的查询表达式,将qty指标的结果除以1000。首先,我需要理解用户提供的原始查询是什么样的。 用户当前的查询是: sum by(qty) (batch_processingDelay{application="$application_ID", qty!~"count|m1_rate|m5_rate|p75|p98|p999|m15_rate|max|stddev|mean_rate|p99|mean|min|p50"}) 他们想对这个结果中的qty值进行除以1000的操作。在PromQL中,进行数学运算的话,应该使用运算符。这里需要将sum后的结果除以1000,所以应该使用除法运算符“/”。 不过,需要注意运算符的优先级和操作对象是否正确。sum的结果是一个向量,每个样本值都需要除以1000。因此,正确的做法是在sum之后应用标量除法。也就是说,在sum表达式外面加上括号,然后除以1000。 所以修改后的表达式应该是: (sum by(qty) (batch_processingDelay{application="$application_ID", qty!~"count|m1_rate|m5_rate|p75|p98|p999|m15_rate|max|stddev|mean_rate|p99|mean|min|p50"})) / 1000 这样,每个时间序列的值都会被除以1000。同时,要确保标签qty在分组后仍然存在,否则可能会影响结果。此外,用户可能需要检查指标的单位是否需要调整,比如从毫秒转为秒,这种情况下除以1000是合理的。 另外,用户需要注意Grafana中的单位设置,可能在可视化时调整单位,比如将Y轴的单位设置为“k”或其他,但直接在查询中处理数据更为准确。 可能还需要验证修改后的查询是否正确,可以通过Prometheus的Graph界面或者Grafana的Explore功能测试结果是否符合预期。如果遇到问题,比如运算符错误或标签不匹配,需要检查语法是否正确,以及标签是否存在。例如,使用by(qty)是否正确,是否确实有qty这个标签存在于指标中。 总结步骤: 1. 在原始sum表达式外加括号。 2. 在括号后添加“/ 1000”进行标量除法。 3. 验证查询结果是否符合预期。 4. 在Grafana中调整单位显示(可选)。 这样用户就能正确地将qty指标的结果除以1000了。</think>### 解答 要在Prometheus查询中将`qty`指标的结果除以1000,可以通过以下步骤实现: 1. **使用标量除法运算符** 在PromQL中,可以使用`/`运算符对查询结果进行除法运算。将原有查询用括号包裹后,直接除以1000即可: ```promql (sum by(qty) (batch_processingDelay{application="$application_ID", qty!~"count|m1_rate|m5_rate|p75|p98|p999|m15_rate|max|stddev|mean_rate|p99|mean|min|p50"})) / 1000 ``` 2. **验证标签和单位** - 确保`qty`标签在分组后仍存在且含义正确。 - 如果目标是单位转换(例如毫秒转秒),建议在Grafana面板的Y轴单位设置中选择对应单位(如`seconds`),但直接在查询中处理数据更可靠[^3]。 3. **完整表达式示例** ```promql (sum by(qty) ( batch_processingDelay{ application="$application_ID", qty!~"count|m1_rate|m5_rate|p75|p98|p999|m15_rate|max|stddev|mean_rate|p99|mean|min|p50" } )) / 1000 ``` ###
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