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> Évalue une requête Prometheus à partir des données d’une table TimeSeries.

# prometheusQuery

Évalue une requête Prometheus à partir des données d’une table TimeSeries.

## Syntaxe

```sql theme={null}
prometheusQuery('db_name', 'time_series_table', 'promql_query', evaluation_time)
prometheusQuery(db_name.time_series_table, 'promql_query', evaluation_time)
prometheusQuery('time_series_table', 'promql_query', evaluation_time)
```

## Arguments

* `db_name` - Le nom de la base de données dans laquelle se trouve une table TimeSeries.
* `time_series_table` - Le nom d’une table TimeSeries.
* `promql_query` - Une requête écrite en [syntaxe PromQL](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/basics/).
* `evaluation_time - L’horodatage d’évaluation. Pour évaluer une requête à l’instant présent, utilisez `now()`comme`evaluation\_time\`.

## Valeur renvoyée

La fonction peut renvoyer des colonnes différentes selon le type de résultat de la requête passée au paramètre `promql_query` :

| Type de résultat | Colonnes renvoyées | Exemple |
| - | - | - |
| vector | tags Array(Tuple(String, String)), timestamp TimestampType, value ValueType | prometheusQuery(mytable, 'up') |
| matrix | tags Array(Tuple(String, String)), samples Array(Tuple(TimestampType, ValueType)) | prometheusQuery(mytable, 'up\[1m]') |
| scalar | scalar ValueType | prometheusQuery(mytable, '1h30m') |
| string | string String | prometheusQuery(mytable, '"abc"') |

La colonne `samples` est nommée `time_series` si la table `TimeSeries` est en [version](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/time-series#schema-versioning) 2 ou antérieure.

## Fonctionnalités PromQL prises en charge

### Sélecteurs

Sélecteurs instantanés, sélecteurs d’intervalle, correspondances de labels (`=`, `!=`, `=~`, `!~`), modificateurs de décalage, modificateurs d’horodatage `@` et sous-requêtes.

### Fonctions

| Catégorie | Fonctions |
| - | - |
| Plage | `rate`, `irate`, `delta`, `idelta`, `increase`, `last_over_time`, `sum_over_time`, `avg_over_time`, `count_over_time`, `max_over_time`, `min_over_time`, `ts_of_max_over_time`, `ts_of_min_over_time`, `deriv`, `changes`, `resets`, `present_over_time`, `absent_over_time`, `quantile_over_time`, `predict_linear` |
| Maths | `abs`, `sgn`, `floor`, `ceil`, `sqrt`, `exp`, `ln`, `log2`, `log10`, `rad`, `deg`, `round`, `clamp`, `clamp_min`, `clamp_max` |
| Trigonométrie | `sin`, `cos`, `tan`, `asin`, `acos`, `atan`, `sinh`, `cosh`, `tanh`, `asinh`, `acosh`, `atanh` |
| DateTime | `day_of_week`, `day_of_month`, `days_in_month`, `day_of_year`, `minute`, `hour`, `month`, `year` |
| Label | `label_replace`, `label_join` |
| Type | `scalar`, `vector` |
| Histogramme | `histogram_quantile` |
| Autre | `time`, `pi`, `absent` |

**Remarque** : `histogram_quantile` utilise une interpolation linéaire sur les classes des histogrammes classiques (repérées par le label `le`). Les histogrammes natifs ne sont pas pris en charge. L’argument `phi` (niveau de quantile) doit être une constante scalaire. Les expressions qui varient d’un pas à l’autre, telles que `histogram_quantile(time() / 1000, ...)`, sont rejetées avec une exception `NOT_IMPLEMENTED`.

**Remarque** : `ts_of_min_over_time` et `ts_of_max_over_time` sont des fonctions expérimentales dans Prometheus (où elles s’activent avec `--enable-feature=promql-experimental-functions`) ; ClickHouse les évalue sans exiger ce flag.

### Opérateurs

Opérateurs binaires arithmétiques (`+`, `-`, `*`, `/`, `%`, `^`, `atan2`) et de comparaison (`==`, `!=`, `<`, `>`, `<=`, `>=` avec `bool` facultatif), avec les modificateurs `on()`/`ignoring()` et `group_left()`/`group_right()`.

Opérateurs d’ensemble logiques `and`, `or` et `unless`, avec les modificateurs `on()`/`ignoring()`.

Opérateurs unaires `+` et `-`.

### Opérateurs d’agrégation

`sum`, `avg`, `min`, `max`, `count`, `count_values`, `stddev`, `stdvar`, `group`, `quantile`, `topk`, `bottomk`, `limitk` — avec les modificateurs facultatifs `by()` ou `without()`.

### Pas encore pris en charge

* Fonctions de plage `stddev_over_time`, `stdvar_over_time`, `mad_over_time`, `first_over_time`, `ts_of_last_over_time`, `ts_of_first_over_time`

## Exemple

```sql theme={null}
SELECT * FROM prometheusQuery(mytable, 'rate(http_requests{job="prometheus"}[10m])[1h:10m]', now())
```