Prometheus 提供了其它大量的内置函数，可以对时序数据进行丰富的处理。某些函数有默认的参数，例如：year(v=vector(time()) instant-vector)。其中参数 v 是一个瞬时向量，如果不提供该参数，将使用默认值 vector(time())。instant-vector 表示参数类型。

简单的线性回归计算区间向量 v 中各个时间序列的导数。

这个函数一般只用在 Gauge 类型的时间序列上。

直方图和摘要）。向量 b 中的样本是每个 bucket 的采样点数量。每个样本的 labels 中必须要有 le 这个 label 来表示每个 bucket 的上边界，没有 le 标签的样本会被忽略。直方图指标类型自动提供带有 _bucket 后缀和相应标签的时间序列。

可以使用 rate() 函数来指定分位数计算的时间窗口。

例如，一个直方图指标名称为 employee_age_bucket_bucket，要计算过去 10 分钟内 第 90 个百分位数，请使用以下表达式：

histogram_quantile(0.9, rate(employee_age_bucket_bucket[10m]))

   

返回：

{instance="10.0.86.71:8080",job="prometheus"} 35.714285714285715

   

这表示最近 10 分钟之内 90% 的样本的最大值为 35.714285714285715。

这个计算结果是每组标签组合成一个时间序列。我们可能不会对所有这些维度（如 job、instance 和 method）感兴趣，并希望将其中的一些维度进行聚合，则可以使用 sum() 函数。例如，以下表达式根据 job 标签来对第 90 个百分位数进行聚合：

# histogram_quantile() 函数必须包含 le 标签
histogram_quantile(0.9, sum(rate(employee_age_bucket_bucket[10m])) by (job, le))

 

如果要聚合所有的标签，则使用如下表达式：

histogram_quantile(0.9,sum(rate(employee_age_bucket_bucket[10m])) by (le))

 

[info] 注意

histogram_quantile 这个函数是根据假定每个区间内的样本分布是线性分布来计算结果值的(也就是说它的结果未必准确)，最高的 bucket 必须是 le=“+Inf” (否则就返回 NaN)。

如果分位数位于最高的 bucket（+Inf） 中，则返回第二个最高的 bucket 的上边界。如果该 bucket 的上边界大于 0，则假设最低的 bucket 的的下边界为 0，这种情况下在该 bucket 内使用常规的线性插值。

如果分位数位于最低的 bucket 中，则返回最低 bucket 的上边界。

如果 b 含有少于 2 个 buckets，那么会返回 NaN，如果 φ < 0 会返回 -Inf，如果 φ > 1 会返回 +Inf。

聚合运算符（例如 sum()）或随时间聚合的函数（任何以 _over_time 结尾的函数）一起使用时，必须先执行 irate 函数，然后再进行聚合操作，否则当采样目标重新启动时 irate() 无法检测到计数器是否被重置。

聚合运算符（例如 sum()）或随时间聚合的函数（任何以 _over_time 结尾的函数）一起使用时，必须先执行 rate 函数，然后再进行聚合操作，否则当采样目标重新启动时 rate() 无法检测到计数器是否被重置。

resets()

resets(v range-vector) 的参数是一个区间向量。对于每个时间序列，它都返回一个计数器重置的次数。两个连续样本之间的值的减少被认为是一次计数器重置。

这个函数一般只用在计数器类型的时间序列上。

round()

round(v instant-vector, to_nearest=1 scalar) 函数与 ceil 和 floor 函数类似，返回向量中所有样本值的最接近的整数。to_nearest 参数是可选的,默认为 1,表示样本返回的是最接近 1 的整数倍的值。你也可以将该参数指定为任意值（也可以是小数），表示样本返回的是最接近它的整数倍的值。

scalar()

scalar(v instant-vector) 函数的参数是一个单元素的瞬时向量,它返回其唯一的时间序列的值作为一个标量。如果度量指标的样本数量大于 1 或者等于 0, 则返回 NaN。

sort()

sort(v instant-vector) 函数对向量按元素的值进行升序排序，返回结果：key: value = 度量指标：样本值[升序排列]。

sort_desc()

sort(v instant-vector) 函数对向量按元素的值进行降序排序，返回结果：key: value = 度量指标：样本值[降序排列]。

sqrt()

sqrt(v instant-vector) 函数计算向量 v 中所有元素的平方根。

time()

time() 函数返回从 1970-01-01 到现在的秒数。注意：它不是直接返回当前时间，而是时间戳

timestamp()

timestamp(v instant-vector) 函数返回向量 v 中的每个样本的时间戳（从 1970-01-01 到现在的秒数）。

该函数从 Prometheus 2.0 版本开始引入。

vector()

vector(s scalar) 函数将标量 s 作为没有标签的向量返回，即返回结果为：key: value= {}, s。

year()

year(v=vector(time()) instant-vector) 函数返回被给定 UTC 时间的当前年份。

_over_time()

下面的函数列表允许传入一个区间向量，它们会聚合每个时间序列的范围，并返回一个瞬时向量：

• avg_over_time(range-vector) : 区间向量内每个度量指标的平均值。
• min_over_time(range-vector) : 区间向量内每个度量指标的最小值。
• max_over_time(range-vector) : 区间向量内每个度量指标的最大值。
• sum_over_time(range-vector) : 区间向量内每个度量指标的求和。
• count_over_time(range-vector) : 区间向量内每个度量指标的样本数据个数。
• quantile_over_time(scalar, range-vector) : 区间向量内每个度量指标的样本数据值分位数，φ-quantile (0 ≤ φ ≤ 1)。
• stddev_over_time(range-vector) : 区间向量内每个度量指标的总体标准差。
• stdvar_over_time(range-vector) : 区间向量内每个度量指标的总体标准方差。

[info] 注意

即使区间向量内的值分布不均匀，它们在聚合时的权重也是相同的。