Formateador y Validador de consultas PromQL

Formatea y valida consultas PromQL de forma inmediata

El formateador y validador de consultas PromQL limpia las consultas que escribes contra Prometheus y otras bases de datos de series temporales compatibles. Pega una expresión métrica y la herramienta normaliza el espacio alrededor de los operadores binarios, organiza las agregaciones, llamadas a funciones y coincidentes de etiquetas en líneas separadas cuando la consulta se vuelve larga, y señala paréntesis desbalanceados, llaves mal coincidentes, duraciones faltantes y otros problemas sintácticos antes de que pegues la consulta en un panel o una regla de alerta. Todo se ejecuta localmente en tu navegador, por lo que las consultas —que a menudo revelan nombres internos de métricas y etiquetas— nunca abandonan tu dispositivo.

Cómo Usar

1. Pega tu consulta PromQL en la zona de entrada, o sube un .promql o archivo de texto usando el selector de archivos.
2. Elige el ancho de sangría — 2 espacios, 4 espacios o un carácter de tabulación literal — para cualquier expansión en varias líneas.
3. Establece una longitud máxima de línea. Las llamadas a funciones, conjuntos de coincidentes de etiquetas y operadores booleanos de baja precedencia (and, or, unless) se envuelven en líneas separadas una vez que la línea formateada excedería esta anchura.
4. Palanca Siempre quebrar si deseas que cada agregación, lista de argumentos de llamada a función y conjunto de coincidentes de etiquetas esté en una línea separada independientemente de su longitud.
5. Palanca Envolver como regla de registro y proporciona un nombre de métrica (por ejemplo, job:http_errors:rate5m) para emitir la consulta formateada como una regla de registro lista para pegar en YAML de Prometheus.
6. Copia la salida formateada o descárgala como un .promql archivo.

Características

• Espaciado consciente de PromQL – Inserta un espacio solo alrededor de operadores aritméticos, de comparación y booleanos, mientras mantiene los coincidentes de etiquetas compactos dentro { } de llaves.
• Diseño inteligente en múltiples líneas – Rompe consultas largas en and / or / unless primero, luego en límites de argumentos de función, luego en coincidentes individuales de etiquetas para que el resultado siga siendo fácil de escanear.
• Soporte para agregaciones y coincidencias de vectores – Reconoce sum, avg, topk, quantile y amigos junto con by, without, on, ignoring, group_left y group_right modificadores.
• Tokenizador de duración y subconsultas – Analiza rangos compuestos como 1h30m y subconsultas como [5m:1m] como unidades únicas para que nunca se divida en medio de un token.
• Requiere instalación – Detecta paréntesis, corchetes y llaves desbalanceados, abiertos y cerrados mal coincidentes, cuerpos de coincidentes de etiquetas inválidos, rangos de subíndices inválidos y cadenas no terminadas, cada uno reportado con un número de línea.
• Exportación de regla de registro – Opcionalmente envuelve la consulta formateada como un bloque de regla de registro de Prometheus en YAML, utilizando un escalar de bloque de YAML para expresiones multilínea para preservar la sangría.

Casos de uso común

• Limpiar consultas PromQL informales copiadas de editores de paneles de Grafana antes de incorporarlas a paneles o reglas de alerta.
• Preparar expresiones PromQL para revisiones de código — consultas largas de tasa de error o saturación se vuelven diferencias legibles una vez que cada rama está en una línea separada.
• Detectar errores sintácticos sutiles (duración faltante, coma extra, paréntesis no cerrados { después de editar coincidentes de etiquetas) sin recorrer a través de una instancia activa de Prometheus.
• Convertir consultas brutas en YAML de regla de registro de Prometheus para pipelines de pre-agregación.
• Enseñar PromQL — la salida normalizada hace que la precedencia de operadores y el agrupamiento de agregaciones sean inmediatamente evidentes para lectores que aprenden el lenguaje.