min_over_time 函数计算区间向量内每个度量指标的最小值。 max_over_time(range-vector) max_over_time 函数计算区间向量内每个度量指标的最大值。 sum_over_time(range-vector) sum_over_time 函数计算区间向量内每个度量指标的求和。 count_over_time(range-vector) count_over_time 函数计算区间向量内每个度量...
sum_over_time(range-vector):指定区间内所有值的总和。 sum_over_time(prometheus_http_requests_total[5m]) #每个接口5分钟内请求的总和 count_over_time(range-vector):指定区间内所有值的计数。 quantile_over_time(scalar, range-vector):指定区间内的值的 φ 分位数(0≤ φ≤1)。 stddev_over_time(ra...
avg_over_time(range-vector) :区间向量内每个指标的平均值。 min_over_time(range-vector) :区间向量内每个指标的最⼩值。 max_over_time(range-vector) :区间向量内每个指标的最⼤值。 sum_over_time(range-vector) :区间向量内每个指标的求和。 count_over_time(range-vector) :区间向量内指标样本的总...
count_over_time(range-vector):区间向量内每个指标的样本数据个数。 quantile_over_time(scalar, range-vector):区间向量内每个指标的样本数据值分位数。 stddev_over_time(range-vector):区间向量内每个指标的总体标准差。 stdvar_over_time(range-vector):区间向量内每个指标的总体标准方差。 例如,我们查询 demo...
- min_over_time() 区间内最小值 - max_over_time() 区间内最大值 - sum_over_time() 区间求和 - count_over_time() 区间值统计 - quantile_over_time() 区间分位数 - stddev_over_time() 区间标准偏差 - stdvar_over_time() 区间标准方差 ...
min_over_time(range_vector) 指定区间内所有点的最小值 max_over_time(range_vector) 指定区间内所有点的最大值 sum_over_time(range_vector) 指定区间内所有值的总和 count_over_time(range_vector) 指定区间内所有值的计数 quantile_over_time(s scalar, range_vector) 指定区间内的值的 φ 分位数 (0 ...
最简单的PromQL查询就是直接选择具有指定指标名称的序列,例如,以下查询将返回所有具有指标名称demo_api_request_duration_seconds_count的序列: demo_api_request_duration_seconds_count 该查询将返回许多具有相同指标名称的序列,但有不同的标签组合instance、job、method、path和status等。输出结果如下所示: ...
sum_over_time(range-vector) : 区间向量内每个度量指标的求和。 count_over_time(range-vector) : 区间向量内每个度量指标的样本数据个数。 quantile_over_time(scalar, range-vector) : 区间向量内每个度量指标的样本数据值分位数,φ-quantile (0 ≤φ≤ 1)。
_over_time() avg_over_time(range-vector): 范围向量内每个度量指标的平均值. min_over_time(range-vector): 范围向量内每个度量指标的最小值. max_over_time(range-vector): 范围向量内每个度量指标的最大值. sum_over_time(range-vector): 范围向量内每个度量指标的求和值. count_over_time(range-vector...
例如,“在过去7天的某一时刻,有多少个唯一标签集的值为1。”我研究过使用count和count_over_time,但count只在即时向量上操作,这意味着我可以在时间上获得实例的唯一标签集的数量,但不能在一段时间内聚合。这是一个在PromQL之外很容易解决的问题,只需在7天内执行范围查询metric_name >= 1,然后计算响应的result...