sum(prometheus_http_requests_total) count_values用于时间序列中每一个样本值出现的次数。count_values会为每一个唯一的样本值输出一个时间序列,并且每一个时间序列包含一个额外的标签。 例如: count_values("count", prometheus_http_requests_total) topk和bottomk则用于对样本值进行排序,返回当前样本值前n位,或...
count_values():计算具有相同样本值的元素数量 bottomk(k, ...):计算按样本值计算的最小的 k 个元素 topk(k,...):计算最大的 k 个元素的样本值 quantile(φ,...):计算维度上的 φ-分位数(0≤φ≤1) group(...):只是按标签分组,并将样本值设为 1。 练习实例:1.按 job 分组聚合,计算我们正在...
count_values (对 value 进行计数) bottomk (后 n 条时序) topk (前 n 条时序) quantile (分位数) 使用聚合操作的语法如下: <aggr-op>([parameter,] <vector expression>) [without|by ()] 其中只有 count_values , quantile , topk , bottomk 支持参数 (parameter)。 without 用于从计算结果中移除列...
2、对每个采样点值累计和(sum) 3、对采样点的次数累计和(count) 度量指标名称: [basename]_上面三类的作用度量指标名称 1、[basename]_bucket{le="上边界"}, 这个值为小于等于上边界的所有采样点数量2、[basename]_sum3、[basename]_count 小结:如果定义一个度量类型为Histogram,则Prometheus会自动生成三个对应...
1. 聚合操作：PromQL内置了count_values、quantile、topk、bottomk等操作符，用于对瞬时向量的数据进行聚合。例如，计算应用的HTTP请求总量，可以使用count_values；获取前n位或后n位的样本值，可以用topk和bottomk。without和by标签操作则用于按指定标签进行数据聚合。2. 内置函数示例：increase和rate函数计算...
count_values:用于时间序列中每一个样本值出现的次数。count_values 会为每一个唯一的样本值输出一个时间序列,并且每一个时间序列包含一个额外的标签。这个标签的名字由聚合参数指定,同时这个标签值是唯一的样本值。 quantile:用于计算当前样本数据值的分布情况 quantile(φ, express) ,其中 0 ≤φ≤ 1。
count_values (对value进行计数) bottomk (后n条时序) topk (前n条时序) quantile (分位数) sum 求和 用于对记录的 value 值进行求和。 例如:sum(prometheus_http_requests_total) 表示统计所有 HTTP 请求的次数。 min 最小值 返回所有记录的最小值。
count_values (计算具有相同值的元素个数) bottomk (样本值的最小 k 个元素) topk (样本值最大的 k 个元素) quantile (在维度上计算 φ-分位数 (0 ≤φ≤ 1)) PromQL与 SQL 对比 下面以 Prometheus 收集的 http_requests_total 指标数据为例子来对比。
count():计算聚合分组中所有序列的总数计算序列的总数,要和sum取分开 count_values():计算具有相同样本值的元素数量 bottomk(k, ...):计算按样本值计算的最小的 k 个元素 topk(k,...):计算最大的 k 个元素的样本值 ...
●count_values():对分组内的时间序列的样本值进行数量统计,即等于某值的样本个数 ●rate():函数是专⻔搭配counter数据类型使⽤函数,功能是取counter数据类型在这个时间段中平均每秒的增量平均数,适合⽤于计算数据相对平稳的数据 ●irate():专⻔搭配counter数据类型使⽤函数, irate获取的是指定时间范围内最近...