5.Prometheus 监控技术与实践 --- PromQL

第5章　PromQL
5.1　时序数据库
	时序数据库(TSDB)用于保存时间序列(按时间变化)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，多维度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。
	
	应用场景如下：
		1.物联网设备监控分析
		2.智慧城市建设
		3.系统运维和业务实时监控

5.2　PromQL简介
	PromQL 不是类SQL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。

	5.2.1　数据模型与数据类型
		prometheus 与其他主流的数据库一样，在数据模型的核心定义上，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
	metric value。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，也支持复杂条件。

		PromQL 数据类型归类为以下四种：
		1.即时向量
			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。
		2.区间向量
			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。
		3.标量
			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。
		4.字符串
			一个目前未被使用的简单字符串值。

	5.2.2　时间序列选择器
		1.Instant vector selectors，即时向量选择器。
		up{job="mysqld_node"}
		2.Range Vector Selectors，区间向量选择器。
		rate(process_cpu_seconds_total [1m])
		3.Offset modifier
		process_cpu_seconds_total [1m] offset 1d

5.3　PromQL聚合操作
	聚合操作的语法:
	<aggr-op>([parameter,] <vector expression>) [without|by (<label list>)] 

5.4　PromQL运算符 
	5.4.1　算术运算符 
	5.4.2　关系运算符 
	5.4.3　向量匹配 
	5.4.4　逻辑运算符 
	5.4.5　运算符优先级

5.5　PromQL函数 
	5.5.1　数学函数 
	5.5.2　时间函数 
	5.5.3　标签操作函数 
	5.5.4　Counter指标增长率 
	5.5.5　Gauge指标趋势变化预测 

5.6　PromQL查询分析 
	5.6.1　指标分析 
	5.6.2　PromQL操作分析