Data Source & Query

Một data source là cấu hình kết nối tới một hệ thống chứa dữ liệu. Bạn khai báo nó một lần (trong Connections → Data sources hoặc qua provisioning), rồi mọi panel chỉ việc chọn data source đó và viết query. Mỗi loại data source có một query editor riêng phù hợp với ngôn ngữ truy vấn của nó.

Khi khai báo, ba thông tin quan trọng nhất là:

• URL: địa chỉ của nguồn, ví dụ http://prometheus:9090 hay mysql-prod:3306. Đây là nơi Grafana gửi query tới.
• Authentication: cách chứng thực — Basic auth (user/password), API token/Bearer, TLS client cert, hoặc auth theo cloud (IAM role cho CloudWatch, Service Account...). Có thể bật TLS/SSL và bỏ qua verify cert nếu dùng self-signed.
• Access mode: quyết định ai thực sự gọi tới nguồn — Grafana server hay trình duyệt. Xem bảng bên dưới.

Danh sách các data source phổ biến và chúng lưu loại dữ liệu gì:

Prometheus lưu metrics dưới dạng chuỗi time series, mỗi chuỗi được định danh bởi tên metric + tập label, ví dụ http_requests_total{method="GET", handler="/api"}. PromQL là ngôn ngữ để lọc, tổng hợp và tính toán trên các chuỗi này.

Có hai kiểu truy vấn:

Bốn loại metric cần phân biệt vì cách query khác nhau:

Vì sao counter phải dùng rate()? Giá trị thô của counter (vd 1.240.512 request tích luỹ) gần như vô nghĩa và tụt về 0 mỗi lần service restart. Cái ta quan tâm là tốc độ tăng mỗi giây. Hàm rate() tính độ dốc trung bình trên một khoảng thời gian và tự xử lý các lần reset counter:

# request mỗi giây, trung bình trong 5 phút gần nhất
rate(http_requests_total[5m])

Các hàm PromQL then chốt:

Ví dụ thực tế — tổng request/s toàn hệ thống gom theo status code:

sum by(status_code) (rate(http_requests_total[5m]))

Ví dụ kinh điển — độ trễ p95 từ một histogram (chú ý phải sum ... by(le) trước khi tính quantile):

histogram_quantile(
  0.95,
  sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)
)

Tỉ lệ lỗi (error rate) — phần trăm request trả về mã 5xx:

sum(rate(http_requests_total{status_code=~"5.."}[5m]))
  /
sum(rate(http_requests_total[5m]))

Với MySQL/PostgreSQL, bạn viết SQL bình thường nhưng để vẽ được time series, Grafana yêu cầu kết quả có một số hình dạng nhất định. Quan trọng nhất: phải có một cột thời gian (được đặt bí danh là time) cùng một hoặc nhiều cột giá trị số.

Grafana cung cấp các macro được thay thế lúc chạy theo time range & độ phân giải hiện tại của dashboard:

Ví dụ query cho panel Time series (PostgreSQL) — số đơn hàng theo từng khoảng thời gian:

SELECT
  $__timeGroup(created_at, $__interval) AS "time",
  count(*) AS orders
FROM orders
WHERE $__timeFilter(created_at)
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

Ví dụ query cho panel Table — không cần cột time, chỉ cần các cột muốn hiển thị dưới dạng bảng:

SELECT
  product_name  AS "Sản phẩm",
  count(*)      AS "Số đơn",
  sum(amount)   AS "Doanh thu"
FROM orders
WHERE $__timeFilter(created_at)
GROUP BY product_name
ORDER BY "Doanh thu" DESC
LIMIT 20;

Loki là hệ thống log của Grafana Labs, thiết kế theo tư duy Prometheus: nó không index toàn văn nội dung log, mà chỉ index label của log stream (như app, namespace, pod). Một truy vấn LogQL luôn bắt đầu bằng stream selector trong { }:

# chọn tất cả log của app "api"
{app="api"}

Sau selector, thêm các filter expression để lọc theo nội dung dòng log:

# log của api có chứa "error", loại bỏ dòng health-check
{app="api"} |= "error" != "healthz"

LogQL cũng làm được metric query — biến log thành số để vẽ đồ thị. Ví dụ đếm tốc độ dòng log/giây:

# số dòng log mỗi giây của app api, cửa sổ 5 phút
rate({app="api"}[5m])

# tốc độ dòng log lỗi, gom theo pod
sum by(pod) (rate({app="api"} |= "error" [5m]))

Dù dùng nguồn nào, có một số khái niệm về truy vấn lặp lại ở khắp Grafana:

Nhiều query trên một panel: ví dụ panel latency có thể chứa ba query cùng lúc — refId A vẽ p50, refId B vẽ p95, refId C vẽ p99 — dùng chung một trục thời gian. Bạn cũng có thể để refId A lấy từ Prometheus và refId B lấy từ một nguồn khác rồi so sánh.

Time series frame vs table frame là phân biệt hay gây bối rối: cùng một query SQL, nếu bạn alias cột thời gian là time và group theo bucket → Grafana coi là time series và vẽ đường; nếu không có cột time → nó rơi về table frame. Chọn sai frame là lý do phổ biến khiến panel "không hiện gì" dù query chạy đúng.

Explore mode là chế độ truy vấn ad-hoc, tách khỏi dashboard: mở một khung query đơn, thử PromQL/LogQL/SQL, xem kết quả tức thì, rồi mới đưa vào panel. Đây là nơi lý tưởng để dò dữ liệu, gỡ query và nhảy qua lại giữa metrics ↔ logs khi điều tra sự cố.