Prometheus是一套使用Go语言进行编写的监控工具，专注于基础监控。Prometheus有专门的PQL语言，可以对采集上来的指标进行多维度、函数分析，具有高度的指标定制化能力。本文分享一些基本的Prometheus的PQL语法。

1、瞬时向量查询

瞬时向量查询查看某个点的指标值，最基本一个用法是：matrics_name{lable1="xxx",lable2="yyy"}。标签匹配除支持正向全匹配（=）外，还支持正向模糊匹配（=~）、反向全匹配(!=)、反向模糊匹配（!~），以及多项匹配。以下是一些例子：

• 正向全匹配（比较符号为“=”）

• 正向模糊匹配（比较符号为“=~”，模糊匹配的部分用“.*”表示）

• 反向全匹配(比较符号为“!=”)

• 反向模糊匹配（比较符号为“!~”）

• 多值匹配（比较符号为“=~”或“!~”多个值之间用"|"分割）

2、区间向量查询

区间向量查询可以查出一个指标在指定时间段内的序列值（每个采集点一个指标值）。查询方法是加上区间，区间可以是分钟(m)、小时(h)、天(d)等。例如：

3、函数

Prometheus还提供了大量的内置函数，可以对时序数据进行丰富的处理，下面举几个简单的例子：

• 瞬时求和函数sum（可以用by指定求和条件，查询结果显示by中指定的lable）

• 区间向量求和函数sum_over_time

• 瞬时向量求最大值函数max

• 瞬时向量求最大值函数max_over_time

• 求变化率函数rate（可以指定求变化率的时间跨度即步长；为方便显示效果，下面用图标的形式显示查询结果）

• 多个函数叠加计算

PQL支持多个函数叠加计算，例如rate和max叠加：

4、结语

PQL语法非常丰富，基本能覆盖我们日常的统计监控需求，本文只是简单列举了一些基本用法，更多用法可参考prometheus官网。