Grafana 连接核心数据源详解

Grafana 连接核心数据源详解：Prometheus、Loki、MySQL/PostgreSQL

Grafana 的强大之处在于它能统一接入多种数据源，将监控、日志、业务数据融合在一个可视化平台中。掌握如何连接和使用核心数据源，是构建完整可观测性系统的基石。

本文将详细讲解如何在 Grafana 中配置三大核心数据源：

• ✅ Prometheus（指标监控）
• ✅ Loki（日志聚合）
• ✅ MySQL / PostgreSQL（业务数据）

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一、连接 Prometheus：指标监控的黄金组合

Prometheus + Grafana 是云原生监控的事实标准组合。

1. 前提条件

• Prometheus 正在运行（如 http://localhost:9090）
• 已采集指标（如 up, http_requests_total）

2. 添加 Prometheus 数据源

步骤：

1. ⚙️ Configuration → Data Sources → Add data source
2. 搜索并选择 Prometheus
3. 配置连接信息：

字段	示例值	说明
Name	Prometheus	数据源名称
URL	http://prometheus:9090	Prometheus Server 地址
Access	Server（推荐）	Grafana 代理请求
Scrape interval	15s	与 Prometheus 保持一致

4. 点击 Save & Test，显示 “Data source is working” 即成功。

✅ 如果 Prometheus 在 Docker 中，确保网络可达（如 --network 共享）。

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3. 使用 PromQL 查询指标

在 Dashboard 的 Panel 中：

1. 选择数据源：Prometheus
2. 在 Query 编辑器中输入 PromQL：

# HTTP 请求速率
rate(http_requests_total[5m])

# P99 延迟
histogram_quantile(0.99, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))

# JVM 堆内存使用率
jvm_memory_used_bytes{area="heap"} / jvm_memory_max_bytes{area="heap"}

3. 选择图表类型（如 Time series、Stat）
4. 点击 Apply 查看结果

✅ 推荐：导入官方 Dashboard（如 Node Exporter ID: 1860，JVM ID: 4701）

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二、连接 Loki：日志可视化神器

Loki 是由 Grafana Labs 开发的水平可扩展、高可用、多租户日志聚合系统，专为 Prometheus 和 Grafana 设计。

1. 前提条件

• Loki 正在运行（如 http://loki:3100）
• 已配置 Promtail 或其他日志采集器

2. 添加 Loki 数据源

步骤：

1. Add data source → 搜索 Loki
2. 配置：

字段	示例值
URL	http://loki:3100
Max lines	1000

3. Save & Test

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3. 使用 LogQL 查询日志

LogQL 是 Loki 的查询语言，类似 PromQL。

基本语法

{<label filter>} | <pipeline>

示例查询

# 所有来自 job="api" 的日志
{job="api"}

# 过滤特定级别
{job="api"} |= "error"

# 排除健康检查日志
{job="api"} != "/health"

# JSON 日志字段过滤
{job="api"} | json | level="error"

# 统计日志数量
count_over_time({job="api"}[5m])

在 Panel 中使用

• 选择 Logs 可视化类型
• 可结合 Bar chart 显示日志量趋势
• 支持点击日志跳转到上下文

✅ 优势：日志与指标在同一平台关联分析。

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三、连接关系型数据库：MySQL / PostgreSQL

Grafana 不仅能监控系统，还能将业务数据可视化，用于生成报表、分析趋势。

1. 前提条件

• MySQL / PostgreSQL 正在运行
• 有只读用户权限（安全最佳实践）

2. 添加 MySQL 数据源

步骤：

1. Add data source → 搜索 MySQL
2. 配置连接信息：

字段	示例值
Host	mysql:3306
Database	analytics
User	grafana_reader
Password	xxx

3. Save & Test

✅ PostgreSQL 配置类似，选择 PostgreSQL 数据源。

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3. 使用 SQL 查询业务数据

在 Panel 中：

1. 选择数据源：MySQL
2. 编写 SQL 查询：

-- 订单数量趋势
SELECT
  UNIX_TIMESTAMP(created_at) as time_sec,
  COUNT(*) as orders
FROM orders
WHERE $__timeFilter(created_at)
GROUP BY time_sec
ORDER BY time_sec

-- 支付成功率
SELECT
  DATE(created_at) as time,
  SUM(CASE WHEN status = 'success' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) as success_rate
FROM payments
WHERE $__timeFilter(created_at)
GROUP BY time

$__timeFilter() 说明

• Grafana 自动替换为当前时间范围过滤条件
• 如：created_at BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-02'

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4. 可视化业务指标

• Time series：显示趋势曲线
• Stat：显示当前值（如“今日订单数”）
• Table：展示明细数据
• Gauge：显示完成率、达标率

✅ 适用场景：

• 业务日报/周报
• 用户增长趋势
• 支付转化率
• 库存预警

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四、多数据源联动：打造统一可观测平台

Grafana 的最大优势是支持混合数据源查询，实现跨维度分析。

示例：指标 + 日志 + 业务数据联动

实战场景：分析支付失败

1. Panel 1（Prometheus）：

   rate(http_requests_total{handler="/pay", status="500"}[5m])
   

2. Panel 2（Loki）：

   {job="payment"} |= "Payment failed" | json
   

3. Panel 3（MySQL）：

   SELECT COUNT(*) as failed_payments 
   FROM payments 
   WHERE status = 'failed' AND $__timeFilter(created_at)
   

✅ 三个 Panel 共享同一时间范围，一键分析根因。

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五、数据源配置最佳实践

实践	说明
✅ 使用只读账号连接数据库	避免误操作
✅ 为数据源添加描述	便于团队理解
✅ 合理设置查询超时	避免长时间阻塞
✅ 使用变量动态切换数据库/表	提升灵活性
✅ 定期测试连接	Save & Test
✅ 敏感信息使用Secrets管理	如密码

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六、总结

Grafana 通过连接三大核心数据源，构建了可观测性的完整闭环：

数据源	用途	查询语言
Prometheus	指标监控	PromQL
Loki	日志聚合	LogQL
MySQL/PostgreSQL	业务报表	SQL

核心价值：

“一个平台，看尽系统、日志、业务。”

掌握这些数据源的连接与查询方法，你就能：

• ✅ 监控系统健康
• ✅ 分析日志上下文
• ✅ 展示业务趋势
• ✅ 实现跨维度根因定位

这是构建现代可观测性系统的核心技能，建议逐一实践，熟练掌握。