瞬时向量，区间向量，瞬时查询，区间查询。

Request URL: http://139.198.166.235:9090/api/v1/query?query=demo_api_http_requests_in_progress&time=1644905624.121

可以看到这个是查询promql的接口，query参数其实就是promql的一个语句，time其实就是评估的时间戳，这种只包含一个promql语句和一个时间戳这样的查询其实就是一个瞬时查询。

得到的结果是一个瞬时的向量。

这还是一个瞬时的查询，只是瞬时查询的结果里面是一个区间向量。

瞬时查询的结果可能是瞬时向量，也可能是区间向量。在table里面视图里面查询都是瞬时查询。 

如果切换到Graph这里来，还是之前的查询，可以看到接口变了

Request URL: http://139.198.166.235:9090/api/v1/query_range?query=demo_api_http_requests_in_progress&start=1644904540.348&end=1644906340.348&step=7

query_range 这是一个范围查询，或者区间查询。因为需要绘图，所以不是一个点，是一个时间范围内的。 

在graph里面的查询都是区间查询。

选择时间序列

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本节我们将学习如何用不同的方式来选择数据，如何在单个时间戳或一段时间范围内基于标签过滤数据，以及如何使用移动时间的方式来选择数据。

过滤指标名称

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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：

根据标签过滤

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如果我们只查询 demo_api_request_duration_seconds_count 中具有 method="GET" 标签的那些指标序列，则可以在指标名称后用大括号加上这个过滤条件：

demo_api_request_duration_seconds_count{method="GET"}{__name__="demo_api_request_duration_seconds_count",instance="192.168.100.5:10000",method="GET",status="200"}

此外我们还可以使用逗号来组合多个标签匹配器：

demo_api_request_duration_seconds_count{instance="demo-service-0:10000",method="GET",job="demo"}

上面将得到 demo 任务下面 demo-service-0:10000 这个实例且 method="GET" 的指标序列数据：

需要注意的是组合使用多个匹配条件的时候，是过滤所有条件都满足的时间序列。

除了相等匹配之外，Prometheus 还支持其他几种匹配器类型：

• !=：不等于
• =~：正则表达式匹配
• !~：正则表达式不匹配

甚至我们还可以完全省略指标名称，比如直接查询所有 path 标签以 /api 开头的所有序列：

{path=~"/api.*"}

该查询会得到一些具有不同指标名称的序列：

注意： Prometheus 中的正则表达式总是针对完整的字符串而不是部分字符串匹配。因此，在匹配任何以 /api 开通的路径时，不需要以 ^ 开头，但需要在结尾处添加 .*，这样可以匹配 path="/api" 这样的序列。

前面我们说过在 Prometheus 内部，指标名称本质上是一个名为 __name__ 的特性标签，所以查询 demo_api_request_duration_seconds_count 实际上和下面的查询方式是等效的：

{__name__="demo_api_request_duration_seconds_count"}

按上面的方法编写的选择器，可以得到一个瞬时向量，其中包含所有选定序列的单个最新值。

事实上有些函数要求你不是传递一个单一的值，而是传递一个序列在一段时间范围内的值，也就是前面我们说的区间向量。这个时候我们可以通过附加一个[<数字><单位>]形式的持续时间指定符，将即时向量选择器改变为范围向量选择器（例如[5m]表示 5 分钟）。

比如要查询最近 5 分钟的可用内存，可以执行下面的查询语句：

demo_memory_usage_bytes{type="free"}[5m]

将得到如下所示的查询结果：这是区间向量，里面包含多个样本，区间向量是无法去graph去绘制的，也就是同一个时间点

可以使用的有效的时间单位为：

• ms -毫秒
• s -秒
• m - 分钟
• h - 小时
• d - 天
• y - 年

有时我们还需要以时移方式访问过去的数据，通常用来与当前数据进行比较。要将过去的数据时移到当前位置，可以使用 offset <duration> 修饰符添加到任何范围或即时序列选择器进行查询（例如 my_metric offset 5m 或 my_metric[1m] offset 7d）。

例如，要选择一个小时前的可用内存，可以使用下面的查询语句：

demo_memory_usage_bytes{type="free"} offset 1h

这个时候查询的值则是一个小时之前的数据：

练习：

1.构建一个查询，选择所有时间序列。时间序列里面都包含标签_name_，这里使用=~正则匹配（仅仅在测试的时候调试，在生产环境序列会非常多的，不能这样操作）

{job!=""}

或者：

{__name__=~".+"}

2.构建一个查询，查询所有指标名称为 demo_api_request_duration_seconds_count 并且 method 标签不为 POST 的序列。

demo_api_request_duration_seconds_count{method!="POST"}

3.使用 demo_memory_usage_bytes 指标查询一小时前的 1 分钟时间范围的的可用空闲内存。

首先要将空闲内存过滤出来，一分钟是[1m]，一个小时之前是offset 1h

demo_memory_usage_bytes{type="free"}[1m] offset 1h