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information-schema-metrics-tables.md

File metadata and controls

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title summary aliases
METRICS_TABLES
了解 TiDB 系统表 `METRICS_TABLES`。
/docs-cn/dev/reference/system-databases/metrics-tables/
/zh/tidb/dev/system-table-metrics-tables/
/docs-cn/dev/system-tables/system-table-metrics-tables/

METRICS_TABLES

METRICS_TABLES 表为 METRICS_SCHEMA 数据库中的每个视图提供 PromQL（Prometheus 查询语言）定义。

USE INFORMATION_SCHEMA;
DESC METRICS_TABLES;

输出结果如下：

+------------+--------------+------+------+---------+-------+
| Field      | Type         | Null | Key  | Default | Extra |
+------------+--------------+------+------+---------+-------+
| TABLE_NAME | varchar(64)  | YES  |      | NULL    |       |
| PROMQL     | varchar(64)  | YES  |      | NULL    |       |
| LABELS     | varchar(64)  | YES  |      | NULL    |       |
| QUANTILE   | double       | YES  |      | NULL    |       |
| COMMENT    | varchar(256) | YES  |      | NULL    |       |
+------------+--------------+------+------+---------+-------+

表 METRICS_TABLES 的字段解释：

  • TABLE_NAME：对应于 METRICS_SCHEMA 中的表名。
  • PROMQL：监控表的主要原理是将 SQL 映射成 PromQL，并将 Prometheus 结果转换成 SQL 查询结果。这个字段是 PromQL 的表达式模板，查询监控表数据时使用查询条件改写模板中的变量，生成最终的查询表达式。
  • LABELS：监控定义的 label，每一个 label 对应监控表中的一列。SQL 中如果包含对应列的过滤，对应的 PromQL 也会改变。
  • QUANTILE：百分位。对于直方图类型的监控数据，指定一个默认百分位。如果值为 0，表示该监控表对应的监控不是直方图。
  • COMMENT：对这个监控表的注释。
SELECT * FROM METRICS_TABLES LIMIT 5\G

输出结果如下：

*************************** 1. row ***************************
TABLE_NAME: abnormal_stores
    PROMQL: sum(pd_cluster_status{ type=~"store_disconnected_count|store_unhealth_count|store_low_space_count|store_down_count|store_offline_count|store_tombstone_count"})
    LABELS: instance,type
  QUANTILE: 0
   COMMENT:
*************************** 2. row ***************************
TABLE_NAME: etcd_disk_wal_fsync_rate
    PROMQL: delta(etcd_disk_wal_fsync_duration_seconds_count{$LABEL_CONDITIONS}[$RANGE_DURATION])
    LABELS: instance
  QUANTILE: 0
   COMMENT: The rate of writing WAL into the persistent storage
*************************** 3. row ***************************
TABLE_NAME: etcd_wal_fsync_duration
    PROMQL: histogram_quantile($QUANTILE, sum(rate(etcd_disk_wal_fsync_duration_seconds_bucket{$LABEL_CONDITIONS}[$RANGE_DURATION])) by (le,instance))
    LABELS: instance
  QUANTILE: 0.99
   COMMENT: The quantile time consumed of writing WAL into the persistent storage
*************************** 4. row ***************************
TABLE_NAME: etcd_wal_fsync_total_count
    PROMQL: sum(increase(etcd_disk_wal_fsync_duration_seconds_count{$LABEL_CONDITIONS}[$RANGE_DURATION])) by (instance)
    LABELS: instance
  QUANTILE: 0
   COMMENT: The total count of writing WAL into the persistent storage
*************************** 5. row ***************************
TABLE_NAME: etcd_wal_fsync_total_time
    PROMQL: sum(increase(etcd_disk_wal_fsync_duration_seconds_sum{$LABEL_CONDITIONS}[$RANGE_DURATION])) by (instance)
    LABELS: instance
  QUANTILE: 0
   COMMENT: The total time of writing WAL into the persistent storage
5 rows in set (0.00 sec)