Übersetzen Sie zwischen LogQL und PromQL.

Er übersetzt gängige Formen von Metrik-Abfragen zwischen LogQL von Grafana Loki und PromQL von Prometheus, in beide Richtungen. Fügen Sie eine Abfrage ein, wählen Sie eine Richtung, und der Helper schreibt die Selektoren, Range-Funktionen und Aggregationen in die jeweils andere Sprache um — und kennzeichnet anschließend alles, was sich nicht sauber abbilden lässt. Er läuft vollständig in Ihrem Browser, ohne Konto und ohne Upload.

Nein. Der Helper arbeitet zu 100 % clientseitig. Ihre Abfragen werden innerhalb Ihres Browser-Tabs geparst und umgeschrieben — nichts wird an einen Server gesendet, und es gibt keine Registrierung. Sie können interne Label-Namen, Namespaces und Service-Bezeichner bedenkenlos einfügen.

Nein, und der Helper macht das transparent. LogQL und PromQL teilen sich dieselbe Matcher- und Aggregationsgrammatik für Metrik-Abfragen, sodass sich Formen wie rate(), count_over_time(), sum by (…) und Schwellenwertvergleiche gut übersetzen lassen. LogQL-Log-Abfragen hingegen — Zeilenfilter wie |= "error", label_format, line_format sowie Pattern-/Regexp-Parser — haben kein PromQL-Äquivalent, weil PromQL nur vor-aggregierte Samples sieht. Diese Teile werden als Hinweise gemeldet, statt stillschweigend verworfen zu werden.

Label-Matcher ({app="checkout", env=~"prod|stage"}), Range-Vector-Funktionen (rate, irate, increase, *_over_time), Aggregationsoperatoren (sum, avg, max, min, count, topk) mit by/without-Gruppierung sowie binäre Vergleiche und Schwellenwertvergleiche verwenden eine nahezu identische Syntax. Der Helper bildet diese direkt ab und lässt Ihre Label-Namen und Zeitdauern unverändert.

Teams betreiben häufig sowohl Loki als auch Prometheus und möchten, dass eine Metrik, die sie in einem System erprobt haben, auch im anderen existiert — etwa eine aus Logs abgeleitete Fehlerrate in Loki in die Form einer Recording Rule zu überführen, die sie gegen Prometheus-Metriken nachvollziehen können, oder einen PromQL-Alert-Schwellenwert in ein LogQL-Äquivalent über einen Log-Stream zu portieren. Der Helper liefert Ihnen einen schnellen ersten Entwurf plus eine klare Liste dessen, was Sie nochmals prüfen sollten.

PromQL fragt vor-aggregierte numerische Metriken ab, die in Prometheus gespeichert sind; LogQL fragt Log-Streams in Grafana Loki ab und kann zur Abfragezeit Metriken daraus ableiten. Beide teilen sich eine identische Label-Matcher-Syntax und dieselben Aggregationsoperatoren (sum, avg, max), aber LogQL ergänzt eine nachgelagerte Pipeline aus Filtern und Parsern — getrennt durch | —, die in PromQL kein Gegenstück hat. Der Unterschied liegt im Datenmodell: numerische Samples gegenüber rohen Log-Zeilen.

Behalten Sie die Label-Matcher unverändert bei — LogQL-Stream-Selektoren verwenden dieselbe {label="value"}-Syntax. Umschließen Sie den Selektor anschließend mit einer Range-Aggregation wie rate(), count_over_time() oder sum_over_time() und fügen Sie eine Range wie [5m] hinzu. Da Loki keine bereits vorhandenen Metrik-Serien besitzt, müssen Sie den Selektor außerdem auf einen echten Log-Stream richten und häufig eine Parser-Stufe (| json oder | logfmt) ergänzen, um die Labels zu extrahieren, nach denen Sie gruppieren möchten.

Funktionen, die bereits vorhandene instrumentierte Serien voraussetzen, lassen sich nicht direkt übersetzen. histogram_quantile hat kein direktes LogQL-Gegenstück (stattdessen bräuchten Sie quantile_over_time mit einem entpackten Label). irate() wird in LogQL durch rate() angenähert, da Loki keine äquivalente Funktion für die momentane Rate besitzt. Auch das binäre PromQL-Vektor-Matching auf Metrik-Paaren ist in LogQL eingeschränkter, da LogQL auf Log-Streams statt auf numerischen Serien arbeitet.

Ja. LogQL wurde bewusst nach dem Vorbild von PromQL gestaltet: Stream-Selektoren verwenden eine identische {label="value"}-Syntax, und LogQL-Metrik-Abfragen nutzen dieselben Aggregationsoperatoren — sum, avg, max, topk, by/without. Die zentrale Ergänzung ist die Log-Pipeline zum Filtern und Parsen roher Log-Zeilen, sodass Engineers, die bereits mit PromQL vertraut sind, LogQL-Metrik-Abfragen mit minimaler Umstellung lesen können.

Nein. Dies ist ein unabhängiges Community-Tool und steht in keiner Verbindung zu Grafana Labs oder dem Prometheus-Projekt und wird von diesen nicht unterstützt. Loki und Grafana sind Marken von Raintank, Inc.; Prometheus ist eine Marke der The Linux Foundation. Die Anbieternamen werden ausschließlich verwendet, um die Abfragesprachen zu beschreiben, die der Helper übersetzt.