LogQL聚合查询：Loki中提取有用信息的指南

自从Loki 2.0发布以来，LogQL v2凭借丰富的查询功能，让Loki也逐渐具备日志分析的能力。对于有些时候，当研发的同学没有提供Metrics时，我们也能利用LogQL构建基于日志的相关指标，这里面就主要用到了聚合查询。熟悉PromQL的同学应该知道，常见的聚合查询包括sum()、avg()、max()、min()、count()、rate()和histogram_quantile()等。这些函数都可以应用于LogQL中，并且还有一些专为日志分析而设计的函数，如join()、filter()和parse_json()。

本文将重点介绍LogQL聚合查询的基本语法和使用场景，并提供一些示例来帮助您理解如何使用这些函数。

基本语法

LogQL聚合查询的基本语法如下：

聚合函数(表达式)

其中：

• 聚合函数：指定要执行的聚合操作，如sum()、avg()、max()、min()、count()、rate()和histogram_quantile()等。
• 表达式：指定要聚合的日志字段或表达式。

例如，以下查询将计算所有日志中名为“response_time”字段的平均值：

avg(response_time)

使用场景

LogQL聚合查询可以用于各种场景，包括：

• 计算日志中的统计信息，如平均值、最大值、最小值、计数等。
• 构建自定义指标，从而实现对日志数据的深入分析。
• 检测日志中的异常情况，如错误或警告。
• 对日志数据进行聚合和分组，以便更直观地查看数据。

示例

以下是一些LogQL聚合查询的示例：

• 计算所有日志中名为“response_time”字段的平均值：

avg(response_time)

• 计算过去1小时内名为“error”的日志条数：

count(error)

• 计算过去1小时内名为“response_time”字段的第95百分位数：

histogram_quantile(0.95, response_time)

• 计算过去1小时内名为“error”的日志条数，并按主机名分组：

count(error) by host

结语

LogQL聚合查询是Loki中的一项强大功能，可以帮助您提取日志中的有用信息并构建自定义指标。通过掌握这些函数的使用方法，您可以对日志数据进行深入分析，从而发现问题、优化系统并提高应用程序的性能。