DQL vs 기타 쿼리 언어¶

http_requests_total{environment="prometheus", method!="GET"}

{container="query-frontend", namespace="loki-dev"}
    |= "metrics.go"
    | logfmt
    | duration > 10s and throughput_mb < 500

SELECT * FROM `loki-dev`
    WHERE container="query-frontend" AND
    duration > 10s AND
    throughput_mb < 500

metric::cpu:(usage_system, usage_user) { usage_idle > 0.9 } [2d:1d:1h] BY hostname

# K8s의 pod 객체(object) 조회
object::kubelet_pod:(name, age) { cpu_usage > 30.0 } [10m] BY namespace

# my_service 애플리케이션의 로그(message 필드) 조회
logging::my_service:(message) [1d]

# 애플리케이션 성능 추적(T는 tracing을 의미)에서 duration > 1000us인 span 데이터를 조회하고, operation별로 그룹화
T::my_service { duration > 1000 } [10m] BY operation

# LogQL
{ cluster="ops-tools1", namespace="dev", job="query-frontend"}
  |= "metrics.go"
  !="out of order"
  | logfmt
  | duration > 30s or status_code!="200"

# PromQL (PromQL은 일반적인 의미의 OR 필터링을 지원하지 않는 것으로 보임)
http_requests_total{ cluster='ops-tools1', job!='query=frontend', duration > 30s }

# SQL
SELECT * FROM dev
  WHERE cluster='ops-tools' AND
  job='query=frontend' AND
  (duration > 30000000000 OR stataus_code != 200)

# DQL: 문장 구조에서 볼 수 있듯이 DQL의 의미 구조는 SQL과 유사합니다.
L::dev {
  cluster='ops-tools',
  job='query=frontend',
  message != match("out of order")
  (duraton > 30s OR stataus_code != 200) # DQL은 중첩 구조 필터링을 지원합니다.
}

# where-clause는 AND로 연결할 수 있으며, AND는 ','와 의미가 동일합니다.
L::dev {
  cluster='ops-tools' AND
  job='query=frontend' AND
  message != match("out of order") AND
  (duraton > 30s OR stataus_code != 200)}

# AS 별칭 지원 / 한글 변수 지원
metric::cpu:(usage_system AS 시스템 사용량, usage_user AS 사용자 사용량)

# where-clause는 array-list IN 필터링을 지원합니다.
L::dev {
  cluster='ops-tools' AND
  job IN [ 'query=frontend', 'query=backend'] AND
  message != match("out of order") AND
  (duraton > 30s OR stataus_code != 200)
}

# base64 값 전달 지원: 복잡한 문자열(예: 여러 줄)의 경우 번거로운 이스케이프를 피할 수 있습니다.
T::dev {
  cluster='ops-tools' AND
  resourec IN [
    'some-raw-string', # 일반 문자열
    b64'c2VsZWN0ICoKZnJvbSBhYmMKd2hlcmUgeCA+IDAK' # base64 문자열
  ]
}

# LogQL
sum by (org_id) ({source="ops-tools",container="app-dev"} |= "metrics.go" | logfmt | unwrap bytes_processed [1m])

# PromQL
histogram_quantile(0.9, sum by (job, le) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[10m])))

# DQL (참고: ops-tools 양쪽에 ``를 붙여야 합니다. 그렇지 않으면 뺄셈 표현식으로解析됩니다.)
L::`ops-tools`:(bytes_processed) {filename = "metrics.go", container="app-dev"} [2m] BY sum(orig_id)

# LogQL/PromQL: 아직 유사한 쿼리 기능을 찾을 수 없습니다.

# MySQL
show tables;
show databases;

# DQL
show_measurement()    # 시계열 메저먼트 목록 조회
show_object_source()  # 객체 분류 목록 조회
show_rum_source()     # RUM 데이터 분류 목록 조회
show_logging_source() # 로그 분류 목록 조회