1 就会出现 Error executing query: multiple matches for labels: many-to-one matching must be explicit (group_left/group_right) 这样的错误提示,这是因为左侧的序列数据在同一个 Pod 上面有可能会有多条时间序列,所以不能简单通过 on (pod) 来进行查询。 要解决这个问题,我们可以使用 group_left 或group_...
group_left demo_num_cpus{job="demo"} 上面的表达式可以正常得到结果: 除了on()之外,还可以使用相反的ignoring()修饰符,可以用来将一些标签维度从二元运算操作匹配中忽略掉,如果在操作符的右侧有额外的维度,则应该使用group_right(表示右边的向量具有更高的基数)修饰符。 比如上面的查询语句同样可以用ignoring关键字...
视频内容涉及到PromQL中的向量匹配概念及其在数据查询中的重要应用,特别是在处理监控数据时的应用场景。向量匹配有多种方式,包括一对一匹配和多对多匹配。在一对一匹配中,通过各种操作符(如=)和ignore功能,可以进行细致的数据筛选,比如选择特定状态码的请求数据。多对多匹配则通过group_left或group_right来指定匹配优...
在PromQL中有两种典型的匹配模式:一对一(one-to-one) 没有用到group就是一对一匹配 多对一(many-to-one)或一对多(one-to-many) 多对一和一对多两种匹配模式指的是“一”侧的每一个向量元素可以与"多"侧的多个元素匹配的情况.在这种情况下,必须使用group修饰符:group_left或者group_right来确定哪一个向量具...
<vector expr1> <运算符> on () group_left() <vector expr2> 具体: on(host_ip) 用于向量匹配,也就是乘法运算符左右两侧的表达式中通过 host_ip 标签来匹配,两边的 host_ip 相等的才会进行运算。 group_left() 表示多对一的关系,即左侧每个值都逐一与右侧的值进行运算。group_left() 的参数是右侧的...
on(host_ip) 用于向量匹配，也就是乘法运算符左右两侧的表达式中通过 host_ip 标签来匹配，两边的 host_ip 相等的才会进行运算。group_left() 表示多对一的关系，即左侧每个值都逐一与右侧的值进行运算。group_left() 的参数是右侧的标签名，其会将此标签值传递给左侧，也就是出现在运算的结果中，...
group_left sum by (instance) (node_cpu_seconds_total) * 100 1. 2. 3. 4. 实例2:查询"每个CPU核⼼"上不同模式的时间,占总CPU时间的⽐率是多少,也就是占多少百分⽐。 计算"每个CPU核⼼"在"各个模式下"的累计CPU使⽤时间,按照(instance、cpu、mode)进⾏分组并求和; ...
container_cpu_user_seconds_total{namespace="kube-system"} * on (pod) group_left() kube_pod_info 1. 瞬时向量和标量结合 此外我们还可以将瞬时向量和标量值相结合,这个很简单,就是简单的数学计算,比如: node_cpu_seconds_total{instance="ydzs-master"} * 10 ...
而右向量method:http_requests:rate5m中只包含一个标签method,因此匹配时需要使用ignoring限定匹配的标签为code。 在限定匹配标签后,右向量中的元素可能匹配到多个左向量中的元素 因此该表达式的匹配模式为多对一,需要使用group修饰符group_left指定左向量具有更好的基数。
PromQL中的group_left和group_right的操作函数,分别提供了Many2One和One2Many的语义,让2个不同的指标可以进行join。