## 函数列表
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一些函数有默认的参数，例如：`year(v=vector(time()) instant-vector)`。v是参数值，instant-vector是参数类型。vector(time())是默认值。
### abs()
`abs(v instant-vector)`返回输入向量的所有样本的绝对值。
### absent()
`absent(v instant-vector)`，如果赋值给它的向量具有样本数据，则返回空向量；如果传递的瞬时向量参数没有样本数据，则返回不带度量指标名称且带有标签的样本值为1的结果
当监控度量指标时，如果获取到的样本数据是空的， 使用absent方法对告警是非常有用的
> absent(nonexistent{job="myjob"}) # => key: value = {job="myjob"}: 1
> absent(nonexistent{job="myjob", instance=~".*"}) # => {job="myjob"} 1
> so smart !
> absent(sum(nonexistent{job="myjob"})) # => key:value {}: 0
### ceil()
`ceil(v instant-vector)` 是一个向上舍入为最接近的整数。
### changes()
`changes(v range-vector)` 输入一个范围向量， 返回这个范围向量内每个样本数据值变化的次数。
### clamp_max()
`clamp_max(v instant-vector, max scalar)`函数，输入一个瞬时向量和最大值，样本数据值若大于max，则改为max，否则不变
### clamp_min()
`clamp_min(v instant-vector)`函数，输入一个瞬时向量和最大值，样本数据值小于min，则改为min。否则不变
### count_saclar()
`count_scalar(v instant-vector)` 函数, 输入一个瞬时向量，返回key:value="scalar": 样本个数。而`count()`函数，输入一个瞬时向量，返回key:value=向量：样本个数，其中结果中的向量允许通过`by`条件分组。
### day_of_month()
`day_of_month(v=vector(time()) instant-vector)`函数，返回被给定UTC时间所在月的第几天。返回值范围：1~31。
### day_of_week()
`day_of_week(v=vector(time()) instant-vector)`函数，返回被给定UTC时间所在周的第几天。返回值范围：0~6. 0表示星期天。
### days_in_month()
`days_in_month(v=vector(time()) instant-vector)`函数，返回当月一共有多少天。返回值范围：28~31.
### delta()
`delta(v range-vector)`函数，计算一个范围向量v的第一个元素和最后一个元素之间的差值。返回值：key:value=度量指标：差值
下面这个表达式例子，返回过去两小时的CPU温度差：
> delta(cpu_temp_celsius{host="zeus"}[2h])
`delta`函数返回值类型只能是gauges。
### deriv()
`deriv(v range-vector)`函数，计算一个范围向量v中各个时间序列二阶导数，使用[简单线性回归](https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression)
`deriv`二阶导数返回值类型只能是gauges。
### drop_common_labels()
`drop_common_labels(instant-vector)`函数，输入一个瞬时向量，返回值是key:value=度量指标：样本值，其中度量指标是去掉了具有相同标签。
例如：http_requests_total{code="200", host="127.0.0.1:9090", method="get"} : 4, http_requests_total{code="200", host="127.0.0.1:9090", method="post"} : 5, 返回值: http_requests_total{method="get"} : 4, http_requests_total{code="200", method="post"} : 5
### exp()
`exp(v instant-vector)`函数，输入一个瞬时向量, 返回各个样本值的e指数值，即为e^N次方。特殊情况如下所示：
> Exp(+inf) = +Inf
> Exp(NaN) = NaN
### floor()
`floor(v instant-vector)`函数，与`ceil()`函数相反。 4.3 为 4 。
### histogram_quantile()
`histogram_quatile(φ float, b instant-vector)` 函数计算b向量的φ-直方图 (0 ≤ φ ≤ 1) 。参考中文文献[https://www.howtoing.com/how-to-query-prometheus-on-ubuntu-14-04-part-2/]
### holt_winters()
`holt_winters(v range-vector, sf scalar, tf scalar)`函数基于范围向量v，生成事件序列数据平滑值。平滑因子`sf`越低, 对老数据越重要。趋势因子`tf`越高，越多的数据趋势应该被重视。0< sf, tf <=1。 `holt_winters`仅用于gauges
### hour()
`hour(v=vector(time()) instant-vector)`函数返回被给定UTC时间的当前第几个小时，时间范围：0~23。
### idelta()
`idelta(v range-vector)`函数，输入一个范围向量，返回key: value = 度量指标： 每最后两个样本值差值。
### increase()
`increase(v range-vector)`函数， 输入一个范围向量，返回：key:value = 度量指标：last值-first值，自动调整单调性，如：服务实例重启，则计数器重置。与`delta()`不同之处在于delta是求差值，而increase返回最后一个减第一个值,可为正为负。
下面的表达式例子，返回过去5分钟，连续两个时间序列数据样本值的http请求增加值。
> increase(http_requests_total{job="api-server"}[5m])
`increase`的返回值类型只能是counters，主要作用是增加图表和数据的可读性，使用`rate`记录规则的使用率，以便持续跟踪数据样本值的变化。
### irate
`irate(v range-vector)`函数, 输入：范围向量，输出：key: value = 度量指标： (last值-last前一个值)/时间戳差值。它是基于最后两个数据点，自动调整单调性， 如：服务实例重启，则计数器重置。
下面表达式针对范围向量中的每个时间序列数据，返回两个最新数据点过去5分钟的HTTP请求速率。
> irate(http_requests_total{job="api-server"}[5m])
`irate`只能用于绘制快速移动的计数器。因为速率的简单更改可以重置FOR子句，利用警报和缓慢移动的计数器，完全由罕见的尖峰组成的图形很难阅读。
### label_replace()
对于v中的每个时间序列，`label_replace(v instant-vector, dst_label string, replacement string, src_label string, regex string)` 将正则表达式与标签值src_label匹配。如果匹配，则返回时间序列，标签值dst_label被替换的扩展替换。$1替换为第一个匹配子组，$2替换为第二个等。如果正则表达式不匹配，则时间序列不会更改。
另一种更容易的理解是：`label_replace`函数，输入：瞬时向量，输出：key: value = 度量指标： 值（要替换的内容：首先，针对src_label标签，对该标签值进行regex正则表达式匹配。如果不能匹配的度量指标，则不发生任何改变；否则，如果匹配，则把dst_label标签的标签纸替换为replacement
下面这个例子返回一个向量值a带有`foo`标签：
`label_replace(up{job="api-server", serice="a:c"}, "foo", "$1", "service", "(.*):.*")`
### ln()
`ln(v instance-vector)`计算瞬时向量v中所有样本数据的自然对数。特殊例子：
> ln(+Inf) = +Inf
> ln(0) = -Inf
> ln(x<0) = NaN
> ln(NaN) = NaN
### log2()
`log2(v instant-vector)`函数计算瞬时向量v中所有样本数据的二进制对数。
### log10()
`log10(v instant-vector)`函数计算瞬时向量v中所有样本数据的10进制对数。相当于ln()
### minute()
`minute(v=vector(time()) instant-vector)`函数返回给定UTC时间当前小时的第多少分钟。结果范围：0~59。
### month()
`month(v=vector(time()) instant-vector)`函数返回给定UTC时间当前属于第几个月，结果范围：0~12。
### predict_linear()
`predict_linear(v range-vector, t scalar)`预测函数，输入：范围向量和从现在起t秒后，输出：不带有度量指标，只有标签列表的结果值。
```
例如：predict_linear(http_requests_total{code="200",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"}[5m], 5)
结果：
{code="200",handler="query_range",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 1
{code="200",handler="prometheus",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 4283.449995397104
{code="200",handler="static",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 22.99999999999999
{code="200",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 130.90381188596754
{code="200",handler="graph",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 2
{code="200",handler="label_values",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 2
```
### rate()
`rate(v range-vector)`函数, 输入：范围向量，输出：key: value = 不带有度量指标，且只有标签列表：(last值-first值)/时间差s
```
rate(http_requests_total[5m])
结果：
{code="200",handler="label_values",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="200",handler="query_range",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="200",handler="prometheus",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0.2
{code="200",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0.003389830508474576
{code="422",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="200",handler="static",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="200",handler="graph",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="400",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
```
`rate()`函数返回值类型只能用counters， 当用图表显示增长缓慢的样本数据时，这个函数是非常合适的。
注意：当rate函数和聚合方式联合使用时，一般先使用rate函数，再使用聚合操作, 否则，当服务实例重启后，rate无法检测到counter重置。
### resets()
`resets()`函数, 输入：一个范围向量，输出：key-value=没有度量指标，且有标签列表[在这个范围向量中每个度量指标被重置的次数]。在两个连续样本数据值下降，也可以理解为counter被重置。
示例：
```
resets(http_requests_total[5m])
结果：
{code="200",handler="label_values",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="200",handler="query_range",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="200",handler="prometheus",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="200",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="422",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="200",handler="static",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="200",handler="graph",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
{code="400",handler="query",instance="120.77.65.193:9090",job="prometheus",method="get"} 0
```
resets只能和counters一起使用。
### round()
`round(v instant-vector, to_nearest 1= scalar)`函数，与`ceil`和`floor`函数类似，输入：瞬时向量，输出：指定整数级的四舍五入值, 如果不指定，则是1以内的四舍五入。
### scalar()
`scalar(v instant-vector)`函数, 输入：瞬时向量，输出：key: value = "scalar", 样本值[如果度量指标样本数量大于1或者等于0, 则样本值为NaN, 否则，样本值本身]
### sort()
`sort(v instant-vector)`函数，输入：瞬时向量，输出：key: value = 度量指标：样本值[升序排列]
### sort_desc()
`sort(v instant-vector`函数，输入：瞬时向量，输出：key: value = 度量指标：样本值[降序排列]
### sqrt()
`sqrt(v instant-vector)`函数，输入：瞬时向量，输出：key: value = 度量指标： 样本值的平方根
### 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
### vector()
`vector(s scalar)`函数，返回：key: value= {}, 传入参数值
### year()
`year(v=vector(time()) instant-vector)`, 返回年份。
### <aggregation>_over_time()
下面的函数列表允许传入一个范围向量，返回一个带有聚合的瞬时向量:
- `avg_over_time(range-vector)`: 范围向量内每个度量指标的平均值。
- `min_over_time(range-vector)`: 范围向量内每个度量指标的最小值。
- `max_over_time(range-vector)`: 范围向量内每个度量指标的最大值。
- `sum_over_time(range-vector)`: 范围向量内每个度量指标的求和值。
- `count_over_time(range-vector)`: 范围向量内每个度量指标的样本数据个数。
- `quantile_over_time(scalar, range-vector)`: 范围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)`: 范围向量内每个度量指标的总体标准偏差。
- `stdvar_over_time(range-vector): 范围向量内每个度量指标的总体标准方差。
