1.变量

用户需要指定变量的名称，后续用户就可以通过$variable_name的形式引用该变量。Grafana目前支持6种不同的变量类型，而能和Prometheus一起工作的主要包含以下5种类型：

类型

工作方式

Query

允许用户通过Datasource查询表达式的返回值动态生成变量的可选值

Interval

该变量代表时间跨度，通过Interval类型的变量，可以动态改变PromQL区间向量表达式中的时间范围。如rate(node_cpu[2m])

Datasource

允许用户动态切换当前Dashboard的数据源，特别适用于同一个Dashboard展示多个数据源数据的情况

Custom

用户直接通过手动的方式，定义变量的可选值

Constant

常量，在导入Dashboard时，会要求用户设置该常量的值

Label属性用于指定界面中变量的显示名称，Hide属性则用于指定在渲染界面时是否隐藏该变量的下拉框。

除了使用PromQL查询时间序列以过滤标签的方式以外，Grafana还提供了几个有用的函数

函数

作用

label_values(label)

返回Promthues所有监控指标中，标签名为label的所有可选值

label_values(metric, label)

返回Promthues所有监控指标metric中，标签名为label的所有可选值

metrics(metric)

返回所有指标名称满足metric定义正则表达式的指标名称

query_result(query)

返回prometheus查询语句的查询结果

2.例子

绘制带有查询条件变量的table【grafana】_数据

(1- sum by  (instance,databaseType,resourcePool,projectName,instanceStatusName,instanceId,instanceName)  (increase(node_cpu_seconds_total{monitorType="RDS",mode='idle',databaseType=~"$databaseType" ,resourcePool=~"$resourcePool" ,projectName=~"$projectName" ,instanceStatusName=~"$instanceStatusName" ,instanceName=~"$instanceName"
}[5m])) /sum by  (instance,databaseType,resourcePool,projectName,instanceStatusName,instanceId,instanceName)  (increase(node_cpu_seconds_total[5m])))*100

也可将5m替换为变量$__rate_interval，此时 grafana 会按展示区间的尺度自动设定 promql 中的平滑区间，保证不同需求下的良好行为。

绘制带有查询条件变量的table【grafana】_数据_02

绘制带有查询条件变量的table【grafana】_数据_03

绘制带有查询条件变量的table【grafana】_云原生_04

avg by (instanceId,device) (irate(node_network_receive_bytes_total{instanceId="e6a41d31-93ac-44cb-8d0b-024b866209d5"}[5m]))

绘制带有查询条件变量的table【grafana】_可选值_05


针对图像我们可以把计算时间提取为变量，设置默认值

绘制带有查询条件变量的table【grafana】_可选值_06

3.合并多个数据源实践

操作方法很简单，点击Transform，然后增加一个Merge规则即可。 同理，其他对于数据的处理也可以使用Transform。这里面需要着重说明的是，Transform这个功能通常是指对结果集数据在前端展示之前进行增删改查，显示、隐藏使用。使用merge 合并，使用fliter 选择部分字段展示。

绘制带有查询条件变量的table【grafana】_数据_07

绘制带有查询条件变量的table【grafana】_云原生_08

4.参考

​​https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/part-ii-prometheus-jin-jie/grafana/templating​​