PromQL(Prometheus Query Language)为Prometheus tsdb的查询语言.是结合grafana进行数据展示和告警规则的配置的关键部分. 本文默认您已了解Prometheus的四种指标类型: counter(计数器) gauge (仪表类型) histogram(直方图类型) summary (摘要类型) 便于读者实践,本文大部分样本数据target: Prometheus node_exporter 表达式数据类型 PromQL查询语句即表达式,实现的四种数据

Basics 即时矢量选择器 =:匹配与标签相等的内容!=:不匹配与标签相等的内容=~: 根据正则表达式匹配与标签符合的内容!~:根据正则表达式不匹配与标签符合的内容 示例: http_requests_total{environment=~"staging|testing|development",method!="GET"} #这将匹配method不等于GET,environment匹配到staging,testing或development的http_requ

背景 现在做一个sns如果没有附近的功能,那就是残缺的.网上也有很多现成的lbs服务,封装的很完整了. 我首先用了下百度lbs云,但是有点不适合自己的需要,因此考虑用mongodb建一个简单的lbs服务,配合laravel进行附近的查询. P.S这篇文章是为了记个要点,免得几个月后又忘了,所以具体过程不太详细,需要的朋友百度下很容易就会上手,我也标注了一些网址 安装部署mongodb 网上很多教程,不再重复,需要注意的是:3.0+版本的用户验证系统有新的规则很麻烦,所以推荐继续用2.6+的版本,

摘要 一组连续的数,去掉中间一些数,如何求出剩下的数的区间(即号段)?知道号段的起止,如何求出该号段内所有的数?知道一个大的号段范围和已经取过的号段,如何求出可用的号段?利用Oracle提供的强大的查询功能以及分析函数,我们可以很轻松的解决上述问题. n 关键词: 号段选取.连续数.断点.层次查询.分析函数.connect by.rownum.level.lead.lag [@more@] 1. 问题的提出 在实际工作中,我们常常会碰到号段选取的问题,例如: n 一组连续的数,去掉中间一些数,要

MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更 好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所 以查询语句的优化显然是重中之重. 本人从13年7月份起,一直在

在Yii1.x中,要想查询语句返回以特定列为键(key)的数组数据,代码例如以下(下述样例以表主键为返回数组索引): $users = User::model()->findAll(array('condition'=>'status = 1', 'index'=> 'id')); 当中通过findAll方法传入的index參数将被CActiveRecord::populateRecords方法用来按该index为键来整理查询返回数据. 在Yii2中,因为查询构造实际实现者为Active

视图查询 视图查询可以实现不依赖数据库视图的多表查询,并不需要数据库支持视图,例如: Db::view('User','id,name') ->view('Profile','truename,phone,email','Profile.user_id=User.id') ->view('Score','score','Score.user_id=Profile.id') ->where('score','>',80) ->select(); 生成的SQL语句类似于: 注意,

转自:http://www.itpub.net/thread-719692-1-1.html 摘要一组连续的数,去掉中间一些数,如何求出剩下的数的区间(即号段)?知道号段的起止,如何求出该号段内所有的数?知道一个大的号段范围和已经取过的号段,如何求出可用的号段?利用Oracle提供的强大的查询功能以及分析函数,我们可以很轻松的解决上述问题. 关键词:号段选取.连续数.断点.层次查询.分析函数.connect by.rownum.level.lead.lag 1.        问题的提出在实际工

前匹配模糊 使用B-Tree来加速优化前匹配模糊查询 构造数据 新建一张商品表,插入一千万条数据. create table goods(id int, name varchar); insert into goods select generate_series(1,10000000),md5(random()::varchar); 未建立索引时查询"123%"的商品名字,执行计划显示耗时大约为575ms: explain (analyze,verbose,timing,costs,

目录 1.什么是PromQL??? 2.如何查询??? 1.什么是PromQL??? PromQL是Prometheus内置的数据查询语言,其提供对时间序列数据丰富的查询,聚合以及逻辑运算能力的支持.并且被广泛应用在Prometheus的日常应用当中,包括对数据查询.可视化.告警处理当中.前面的笔记当中有说道我们通过exporter采集到的数据是以时间序列(time-series)的方式保存在内存数据库中,并定时保存到硬盘.time-series是一个按照时间戳和值的顺序存放,可以说是一种矢量值

子查询: --查询emp表中工资高于allen的员工信息SELECT sal FROM empWHERE ename = 'ALLEN'; SELECT * FROM empWHERE sal > 1600; --当查询的条件不是客观条件,而是表中的数据,并且不关心具体的数据是多少时,使用子查询--子查询就是查询语句的嵌套,将子查询的结果作为主查询的条件--子查询必须用括号括起来表示运算顺序,子查询最好单独作为一行编写--习惯上将子查询写在比较运算符的右边SELECT * FROM empWHE

PromQL (Prometheus Query Language) 是 Prometheus 自己开发的数据查询 DSL 语言,语言表现力非常丰富,内置函数很多,在日常数据可视化以及rule 告警中都会使用到它. 在页面 http://localhost:9090/graph 中,输入下面的查询语句,查看结果,例如: prometheus_http_requests_total{code="200"}   查询结果类型 PromQL 查询结果主要有 3 种类型: 瞬时数据 (Inst

查询 # -*- coding: utf-8 -*-   from sqlalchemy.orm import sessionmaker   from SQLAlchemy.create import engine,User   Session = sessionmaker(engine)   db_session = Session()                  query = db_session.query(User).filter(User.name.like('%2%')).o

初识PromQL Prometheus通过指标名称(metrics name)以及对应的一组标签(labelset)唯一定义一条时间序列.指标名称反映了监控样本的基本标识,而label则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度.用户可以基于这些特征维度过滤,聚合,统计从而产生新的计算后的一条时间序列. PromQL是Prometheus内置的数据查询语言,其提供对时间序列数据丰富的查询,聚合以及逻辑运算能力的支持.并且被广泛应用在Prometheus的日常应用当中,包括对数据查询.可视化

HQL功能很强大,适合各种情况,但是动态条件查询构造起来很不方便: Criteria 最适合动态查询,但不太适合统计查询,QBE还不够强大.只适合简单的查询: Native-SQL可以实现特定的数据库的SQL,但是可移植性并不好. 如大部分查询都是动态条件查询,首先criteria,甚至使用Hibernate3提供的DetachedCriteria,构造好DetachedCriteria再进入Session执行查询. 但是涉及到统计查询和非常复杂的关联查询,Criteria就无能为力了.这种情况

#shell查询prometheus数据 shell使用curl调用HTTP API执行PromQL /api/v1/query查询某一时刻的数据 查询条件PromSQL复杂时, 传入接口/api/v1/query需要URL转码 使用prometheus的web界面Graph执行查询, 浏览器开发工具可获取请求URL #获取PromSQL转码, 步骤如下: 1.打开prometheus的Graph页面 2.输入查询语句PromSQL 3.浏览器按F12 ->开发工具 ->Network栏目 4

Prometheus 通过指标名称(metrics name)以及对应的一组标签(label)唯一定义一条时间序列.指标名称反映了监控样本的基本标识,而 label 则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度.用户可以基于这些特征维度过滤.聚合.统计从而产生新的计算后的一条时间序列. PromQL 是 Prometheus 内置的数据查询语言,其提供对时间序列数据丰富的查询,聚合以及逻辑运算能力的支持.并且被广泛应用在 Prometheus 的日常应用当中,包括对数据查询.可视化.告警处

JVM应用度量框架Micrometer实战 前提 spring-actuator做度量统计收集,使用Prometheus(普罗米修斯)进行数据收集,Grafana(增强ui)进行数据展示,用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标.一般,我们叫这样的操作为"埋点".SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer,官网是Micrometer.io.在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter

Prometheus作为时下最为流行的开源监控系统,其庞大的生态体系:包括针对各种传统应用的Exporter,完整的二次开发工具链,与Kubernetes等主流平台的高度亲和以及由此带来的强大的自发现能力,使得我们通过简单的配置就能获取大量的监控指标且包含的维度及其丰富.一方面,如此多样的指标极大地提高了集群的可观测性,配合Grafana等Dashboard就能让我们实时了解集群各个维度的状态:另一方面,基于监控数据进行实时地告警也是在可观测性得到满足之后必然要实现的需求.当然,Promethe

前提 最近线上的项目使用了spring-actuator做度量统计收集,使用Prometheus进行数据收集,Grafana进行数据展示,用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标.一般,我们叫这样的操作为"埋点".SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer,官网是micrometer.io.在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter,导致无论什么情况下都只使用计数统计的功能.这篇文