汇总（Rollup）
什么是Rollup
Rollup函数（也称为范围函数或窗口函数）在所选 timeseries 的给定回溯窗口上对原始样本的汇总计算。例如，avg_over_time(temperature[24h])计算过去 24 小时内所有原始样本的平均温度值。
更多细节：
- 如果在Grafana中使用
rollup函数来构建图形，那么每个点上的rollup都是独立计算的。例如，avg_over_time(temperature[24h])图表中的每个点显示了截止到该时间点的过去24小时内的平均温度。点之间的间隔由Grafana传递给/api/v1/query_range接口作为step查询参数设置。 - 如果给定的查询语句返回多个 timeseries，则每个返回的序列都会单独计算汇总。
- 如果方括号中的回溯窗口缺失，则MetricsQL会自动将回溯窗口设置为图表上点之间的间隔（即
/api/v1/query_range中的step查询参数，Grafana中的$__interval值或MetricsQL中的1i持续时间）。例如，rate(http_requests_total)在Grafana中等同于rate(http_requests_total[$__interval])。它也等同于rate(http_requests_total[1i])。 - 每个在MetricsQL中的系列选择器都必须包装在一个rollup函数中。否则，它会自动被包装成
default_rollup。例如，foo{bar="baz"}在执行计算之前会自动转换为default_rollup(foo{bar="baz"}[1i])。 - 如果在rollup函数中传递的参数不是series selector，那么内部的参数会自动转换为子查询。
- 所有的汇总函数都接受可选的
keep_metric_names修饰符。如果设置了该修饰符，函数将在结果中保留指标名称。请参阅这些文档。
更多参见隐式查询转换。
此外一些 Rollup 函数与 Prometheus 的实现逻辑有一定的差异，详细内容请阅读这篇文档
函数列表
absent_over_time
absent_over_time(series_selector[d])是一个 rollup 函数，如果给定的向前窗口d不包含原始样本，则返回1。否则，它将返回一个空结果。
这个函数在PromQL中得到支持。
另请参阅 present_over_time。
aggr_over_time
aggr_over_time(("rollup_func1", "rollup_func2", ...), series_selector[d])计算给定回溯窗口d上所有列出的rollup_func* 对原始样本进行汇总。根据给定的series_selector，对每个返回的时间序列进行单独计算。
rollup_func*可以是任意一个 rollup 函数。比如，aggr_over_time(("min_over_time", "max_over_time", "rate"), m[d])就会对m[d]计算 min_over_time, max_over_time 和 rate 。
ascent_over_time
ascent_over_time(series_selector[d])计算给定时间窗口d上原始样本值的上升。针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。
该功能用于在GPS跟踪中跟踪高度增益。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 descent_over_time。
avg_over_time
avg_over_time(series_selector[d])计算给定时间窗口d上原始样本值的平均值。针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。
这个函数在 PromQL 中也支持，
另请参阅 median_over_time。
changes
changes(series_selector[d])计算给定时间窗口d上原始样本值的变化。针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。
不像 Prometheus里的changes()，它考虑了给定时间窗口 d 中最后一个样本的变化，详情请参阅这篇文章。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
这个函数 PromQL 中也支持，
另请参阅 changes_prometheus。
changes_prometheus
changes_prometheus(series_selector[d])计算时间窗口 d 中原始样本值变化的次数。针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。
它不考虑在时间窗口 d 之前的最后一个样本值的变化，这和 Prometheus 的逻辑是一样的。详情请参阅这篇文章。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
这个函数 PromQL 中也支持，
另请参阅 changes。
count_eq_over_time
count_eq_over_time(series_selector[d], eq)计算时间窗口 d 中原始样本值等于eq的个数。它针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 count_over_time。
count_gt_over_time
count_gt_over_time(series_selector[d], gt)计算时间窗口 d 中原始样本值大于gt的个数。它针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 count_over_time。
count_le_over_time
count_le_over_time(series_selector[d], le)计算时间窗口 d 中原始样本值小于lt的个数。它针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 count_over_time。
count_ne_over_time
count_ne_over_time(series_selector[d], ne)计算时间窗口 d 中原始样本值不等于ne的个数。它针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 count_over_time。
count_over_time
count_over_time(series_selector[d])计算时间窗口 d 中原始样本值的个数。它针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
这个函数 PromQL 中也支持，
另请参阅 count_le_over_time。
decreases_over_time
decreases_over_time(series_selector[d])计算给定时间窗口d上原始样本值的下降值。针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 increases_over_time。
default_rollup
default_rollup(series_selector[d])返回给定时间窗口d中最后一个原始样本。针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。
delta
delta(series_selector[d])is a rollup function,
计算给定回溯窗口 d 之前的最后一个样本和该窗口的最后一个样本的差异。针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。
MetricsQL中delta()函数的计算逻辑和 Prometheus 中的 delta() 函数计算逻辑存在轻微差异，详情看这里。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数 PromQL 也支持.
另请参阅 increase。
delta_prometheus
delta_prometheus(series_selector[d])计算回溯窗口中第一个样本和最后一个样本的差异。针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。
delta_prometheus()的计算逻辑和 Prometheus delta()一致。 详情看这里。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参见 delta。
deriv
deriv(series_selector[d])计算给定回溯窗口 d 中时序数据的每秒导数。针对 series_selector 查询返回的每个时间序列单独执行计算。该导数使用线性回归计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数 PromQL 也支持.
另请参阅 deriv_fast。
deriv_fast
deriv_fast(series_selector[d])使用给定回溯窗口 d 中第一个和最后一个 raw sample 来计算每秒导数。针对series_selector查询返回的每个时间序列单独执行计算。该导数使用线性回归计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 deriv。
descent_over_time
descent_over_time(series_selector[d])计算给定回溯窗口 d 中 raw sample 值的下降量。针对 series_selector 查询查询返回的每个时间序列单独执行计算。
这个功能对于追踪GPS定位中的海拔高度损失非常有用。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 ascent_over_time。
distinct_over_time
distinct_over_time(series_selector[d])返回给定回溯窗口 d 中 raw sample 值的种类数。针对 series_selector 查询查询返回的每个时间序列单独执行计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 count_values_over_time。
duration_over_time
duration_over_time(series_selector[d], max_interval)返回给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口<font style="color:rgb(6, 6, 7);">d</font>内存在的持续时间，以秒为单位。预期每个序列相邻样本之间的间隔不超过<font style="color:rgb(6, 6, 7);">max_interval</font>。否则，这样的间隔被忽略不计。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
first_over_time
first_over_time(series_selector[d])返回给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内的第一个 raw sample 值。
另请参见 last_over_time 和 tfirst_over_time。
geomean_over_time
geomean_over_time(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内 raw sample 值的geometric mean。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
这个函数通常应用于 gauges。
histogram_over_time
histogram_over_time(series_selector[d])对给定的回溯窗口d中的 raw samples 计算 VictoriaMetrics histogram。针对 series_selector 查询查询返回的每个时间序列单独执行计算。其计算出来的histograms 可被用来传递给histogram_quantile，用于计算多个gauges指标的分位值。比如，下面的语句计算每个国家过去 24 小时的温度中位数：
histogram_quantile(0.5, sum(histogram_over_time(temperature[24h])) by (vmrange,country))。
该函数通常应用于 gauges。
holt_winters
holt_winters(series_selector[d], sf, tf)使用平滑因子sf和趋势因子tf对给定回溯窗口d中的 raw samples 计算 Holt-Winters（通过double exponential smoothing） 值。sf和tf的取值范围必须是[0...1]。
该函数通常应用于 gauges。PromQL 也支持该函数。
另请参阅 range_linear_regression。
idelta
idelta(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内最后 2 个 raw sample 值的差异。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
PromQL 也支持该函数。
另请参阅 delta。
ideriv
ideriv(series_selector[d])基于给定回溯窗口d中最后五个 raw samples 计算秒级导数。该导数针对 series_selector 查询返回的每个时间序列单独执行计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 deriv。
increase
increase(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内样本值的增量。
和 Prometheus 不同，它考虑了回溯窗口 d 之前的最后一个 raw sample 值。细节请阅读这篇文档。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 counters.PromQL 也支持该函数。
另请参阅 increase_pure，increase_prometheus 和 delta。
increase_prometheus
increase_prometheus(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内样本值的增量。
计算方式和 Prometheus 一样，它不考虑回溯窗口 d 之前的最后一个 raw sample 值。细节请阅读这篇文档。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 counters.
另请参阅 increase_pure 和 increase。
increase_pure
increase_pure(series_selector[d])的工作机制和 increase 一样，除了一种情况：它假定 counters 总是从 0 开始计数，而 increase 在第一个值过大时会忽略掉它。
该函数通常应用于 counters.
另请参阅 increase 和 increase_prometheus。
increases_over_time
increases_over_time(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内出现增加的 raw sample 值的数量。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 decreases_over_time。
integrate
integrate(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内 raw samples 积分。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 gauges.
irate
irate(series_selector[d])使用给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内最后 2 个 raw sample 计算出每秒增量。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 counters，PromQL 也支持该函数。
另请参阅 rate 和 rollup_rate。
lag
lag(series_selector[d])返回给定的回溯窗口d内最后一个样本的时间与当前时间的间隔，以秒为单位。其针对 series_selector 查询返回的每个时间序列单独执行计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 lifetime 和 duration_over_time。
last_over_time
last_over_time(series_selector[d])返回给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内最后 1 个 raw sample。
PromQL 也支持该函数。
另请参阅 first_over_time。
lifetime
lifetime(series_selector[d])返回给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内第一个和最后一个 raw sample 的时间间隔，以秒为单位。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 duration_over_time。
mad_over_time
mad_over_time(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内 raw sample 的 median absolute deviation。
该函数通常应用于 gauges.
另请参阅 mad，range_mad 和 outlier_iqr_over_time。
max_over_time
max_over_time(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内 raw samples 的最大值。
该函数通常应用于 gauges，PromQL 也支持该函数。
另请参阅 tmax_over_time 和 min_over_time。
median_over_time
median_over_time(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内 raw samples 的中位数。
该函数通常应用于 gauges.
另请参阅 avg_over_time。
min_over_time
min_over_time(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内 raw samples 的最小值。
该函数通常应用于 gauges，PromQL 也支持该函数。
另请参阅 tmin_over_time 和 max_over_time。
mode_over_time
mode_over_time(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内 raw samples 的高频值。它假定 raw sample 值都是离散的
该函数通常应用于 gauges.
outlier_iqr_over_time
outlier_iqr_over_time(series_selector[d])返回给定回溯窗口 d 中最后一个样本，如果它的值小于q25-1.5*iqr或大于q75+1.5*iqr，其中：
iqr回溯窗口d中 raw samples 的 Interquartile range。q25和q75回溯窗口d中 raw samples 的是 25th and 75th 分位值。
outlier_iqr_over_time()主要用于基于 gauge 指标的历史数据来检测异常。例如，outlier_iqr_over_time(memory_usage_bytes[1h])会在memory_usage_bytes指标突然超出过去一小时的平均值时触发。
该函数通常应用于 gauges.
另请参阅 outliers_iqr。
predict_linear
predict_linear(series_selector[d], t)使用回溯窗口 d 中的 raw samples 值，使用线性规划计算在未来 t 秒后的指标值。预测值是针对 series_selector 查询返回的每个时间序列单独执行计算。
PromQL 也支持该函数。
另请参阅 range_linear_regression。
present_over_time
present_over_time(series_selector[d])返回 1 ，如果给定的回溯窗口 d 中至少包含一个 raw sample，否则就返回空。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
PromQL 也支持该函数。
quantile_over_time
quantile_over_time(phi, series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内 raw samples 的phi分位值。其中 phi 值的取值范围必须是[0...1]。
该函数通常应用于 gauges，PromQL 也支持该函数。
另请参阅 quantiles_over_time。
quantiles_over_time
quantiles_over_time("phiLabel", phi1, ..., phiN, series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内 raw samples 的phi*分位值，给函数针对每一个phi*都返回一个独立的带有{phiLabel="phi*"}Label 的序列。phi*的取值范围必须是[0...1].
该函数通常应用于 gauges.
另请参阅 quantile_over_time。
range_over_time
range_over_time(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内 raw samples 的取值范围（最大值-最小值）。它等价于max_over_time(series_selector[d]) - min_over_time(series_selector[d]).
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 gauges.
rate
rate(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内 raw samples 的平均每秒增长值。
如果中括号里的回溯窗口大小没有指定，则自动使用max(step, scrape_interval)，其中 step 是传递给 /api/v1/query_range 或 /api/v1/query 的请求参数，而scrape_interval则是 raw samples 之间的间隔。这避免当 step 小于scrape_interval时，图表中出现了非预期的断点现象。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
PromQL 也支持该函数。
另请参阅 irate 和 rollup_rate。
rate_over_sum
rate_over_sum(series_selector[d])计算给定回溯窗口d中 raw samples 总和的每秒增量。该计算针对 series_selector 查询返回的每个时间序列单独执行计算。
该函数通常应用于 gauges.
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
resets
resets(series_selector[d])计算给定的 series_selector 返回的时间序列在给定的回溯窗口d内 raw samples 中出现 counter 重置的次数。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 counters，Counter 重置通常代表服务发生了重启。
PromQL 也支持该函数。
rollup
rollup(series_selector[d])对给定的回溯窗口d中的 raw samples 计算最小值、最大值和平均值，并在返回的时序数据中带上rollup="min", rollup="max"和rollup="avg"Label。该计算针对 series_selector 查询返回的每个时间序列单独执行计算。
支持第二个参数，是可选参数，可传入"min", "max"或"avg"代表只计算一种值并且不需要追加额外的 rollup label。另请参阅 label_match
该函数通常应用于 gauges.
另请参阅 rollup_rate。
rollup_candlestick
rollup_candlestick(series_selector[d])对给定的回溯窗口d中的 raw samples 使用 OHLC 计算open, high, lowand close，并在返回的时序数据中带上rollup="open", rollup="high", rollup="low"and rollup="close"Label。该计算针对 series_selector 查询返回的每个时间序列单独执行计算。
支持第二个参数，是可选参数，可传入"open", "high"或"low"或"close"代表只计算一种值并且不需要追加额外的 rollup label。另请参阅 label_match
该函数通常应用于 gauges.
rollup_delta
rollup_delta(series_selector[d]) 计算给定回溯窗口d上相邻 raw samples 之间的差异，并返回计算出的差异的最小值、最大值和平均值，并在时间序列中附加rollup="min"、rollup="max"和rollup="avg"Label。计算是针对从给定 series_selector 返回的每个时间序列单独进行的。
可以传递可选的第二个参数"min"、"max"或"avg"来仅保留一个计算结果，并且不添加标签。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 rollup_increase。
rollup_deriv
rollup_deriv(series_selector[d]) 计算给定回溯窗口d上相邻 raw samples 之间的每秒导数，并返回计算出的差异的最小值、最大值和平均值，并在时间序列中附加rollup="min"、rollup="max"和rollup="avg"Label。计算是针对从给定 series_selector 返回的每个时间序列单独进行的。
可以传递可选的第二个参数"min"、"max"或"avg"来仅保留一个计算结果，并且不添加标签。另请参阅 label_match
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 rollup 和 rollup_rate。
rollup_increase
rollup_increase(series_selector[d]) 计算给定回溯窗口d上相邻 raw samples 之间的增加值，并返回计算出的差异的最小值、最大值和平均值，并在时间序列中附加rollup="min"、rollup="max"和rollup="avg"Label。计算是针对从给定 series_selector 返回的每个时间序列单独进行的。
可以传递可选的第二个参数"min"、"max"或"avg"来仅保留一个计算结果，并且不添加标签。另请参阅 label_match
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 rollup_delta。
该函数通常应用于 counters.
另请参阅 rollup 和 rollup_rate。
rollup_rate
rollup_rate(series_selector[d]) 计算给定回溯窗口d上相邻 raw samples 之间的每秒变化量，并返回计算出的差异的最小值、最大值和平均值，并在时间序列中附加rollup="min"、rollup="max"和rollup="avg"Label。计算是针对从给定 series_selector 返回的每个时间序列单独进行的。
可以传递可选的第二个参数"min"、"max"或"avg"来仅保留一个计算结果，并且不添加标签。另请参阅 label_match
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 counters.
另请参阅 rollup 和 rollup_increase。
rollup_scrape_interval
rollup_scrape_interval(series_selector[d]) 计算给定回溯窗口d上相邻 raw samples 之间的间隔的秒数（通常是数据的采集间隔），并返回计算出的差异的最小值、最大值和平均值，并在时间序列中附加rollup="min"、rollup="max"和rollup="avg"Label。计算是针对从给定 series_selector 返回的每个时间序列单独进行的。
可以传递可选的第二个参数"min"、"max"或"avg"来仅保留一个计算结果，并且不添加标签。另请参阅 label_match
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 scrape_interval。
scrape_interval
scrape_interval(series_selector[d]) 计算给定回溯窗口d上相邻 raw samples 之间的间隔的平均秒数（通常是数据的采集间隔）并返回。计算是针对从给定 series_selector 返回的每个时间序列单独进行的。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 rollup_scrape_interval。
share_gt_over_time
share_gt_over_time(series_selector[d], gt)返回给定回溯窗口d上大于gt的原始样本的比例（范围在[0...1]之间）。该比例是针对从给定series_selector返回的每个时间序列独立计算的。
此函数对于计算 SLI 和 SLO 非常有用。例如：share_gt_over_time(up[24h], 0)- 返回过去 24 小时的服务可用性。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 gauges.
另请参阅 share_le_over_time 和 count_gt_over_time。
share_le_over_time
share_le_over_time(series_selector[d], le)返回给定回溯窗口d上小于le的原始样本的比例（范围在[0...1]之间）。该比例是针对从给定series_selector返回的每个时间序列独立计算的。
此函数对于计算 SLI 和 SLO 非常有用。例如：share_le_over_time(memory_usage_bytes[24h], 100*1024*1024)- 返回过去 24 小时的内存使用率小于等于100MB的时间占比。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 gauges.
另请参阅 share_gt_over_time 和 count_le_over_time。
share_eq_over_time
share_eq_over_time(series_selector[d], eq)返回给定回溯窗口d上等于eq的原始样本的比例（范围在[0...1]之间）。该比例是针对从给定series_selector返回的每个时间序列独立计算的。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 gauges.
另请参阅 count_eq_over_time。
stddev_over_time
stddev_over_time(series_selector[d])对series_selector返回的每个时间序列计算给定回溯窗口d上原始样本的标准差。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 gauges.
PromQL 也支持该函数。
另请参阅 stdvar_over_time。
stdvar_over_time
stdvar_over_time(series_selector[d])针对series_selector返回的每条时间序列独立计算，算出给定回溯窗口d上 raw samples 的方差并返回。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 gauges.
PromQL 也支持该函数。
另请参阅 stddev_over_time。
sum_eq_over_time
sum_eq_over_time(series_selector[d], eq)针对series_selector返回的每条时间序列独立计算，算出给定回溯窗口d上等于eq的 raw samples 值的总和并返回。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 gauges.
另请参阅 sum_over_time 和 count_eq_over_time。
sum_gt_over_time
sum_gt_over_time(series_selector[d], gt)针对series_selector返回的每条时间序列独立计算，算出给定回溯窗口d上大于gt的 raw samples 值的总和并返回。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 gauges.
另请参阅 sum_over_time 和 count_gt_over_time。
sum_le_over_time
sum_le_over_time(series_selector[d], le)针对series_selector返回的每条时间序列独立计算，算出给定回溯窗口d上小于或等于le的 raw samples 值的总和并返回。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 gauges.
另请参阅 sum_over_time 和 count_le_over_time。
sum_over_time
sum_over_time(series_selector[d])是一个汇总函数，它针对series_selector返回的每条时间序列独立计算，算出给定回溯窗口d上 raw samples 值的总和并返回。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 gauges.
PromQL 也支持该函数。
sum2_over_time
sum2_over_time(series_selector[d])针对series_selector返回的每条时间序列独立计算，算出给定回溯窗口d上 raw samples 值的平方和并返回。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 gauges.
timestamp
timestamp(series_selector[d])针对series_selector返回的每条时间序列独立计算，返回给定回溯窗口d上最后一个 raw sample 的时间戳（以秒为单位，精确到毫秒）。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
PromQL 也支持该函数。
timestamp_with_name
timestamp_with_name(series_selector[d])针对series_selector返回的每条时间序列独立计算，返回给定回溯窗口d上最后一个 raw sample 的时间戳（以秒为单位，精确到毫秒）。
和 timestamp 函数区别是在汇总结果中保留了 Metric 名称。
另请参阅 timestamp 和 keep_metric_names 修改器.
tfirst_over_time
tfirst_over_time(series_selector[d])针对series_selector返回的每条时间序列独立计算，返回给定回溯窗口d上第一个 raw sample 的时间戳（以秒为单位，精确到毫秒）。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 first_over_time。
tlast_change_over_time
tlast_change_over_time (series_selector [d])针对series_selector返回的每条时间序列独立计算，返回给定回溯窗口d上最后一次变化的时间戳（以秒为单位，精确到毫秒）。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 last_over_time。
tlast_over_time
tlast_over_time是 timestamp 函数的别名。
另请参阅 tlast_change_over_time。
tmax_over_time
tmax_over_time(series_selector[d])返回给定回溯窗口d上具有最大值的 raw sample 的时间戳（以秒为单位，精确到毫秒）。它针对series_selector返回的每条时间序列独立计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 max_over_time。
tmin_over_time
tmin_over_time(series_selector[d])返回给定回溯窗口d上具有最小值的 raw sample 的时间戳（以秒为单位，精确到毫秒）。它针对series_selector返回的每条时间序列独立计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
另请参阅 min_over_time。
zscore_over_time
zscore_over_time(series_selector[d])is a rollup function, which returns z-score for raw samples on the given lookbehind window d. It is calculated independently per each time series returned from the given series_selector.
zscore_over_time(series_selector[d])返回给定回溯窗口d上 raw samples 的 z-score。它针对series_selector返回的每条时间序列独立计算。
Metric名称将从计算结果中剥离。增加 keep_metric_names 修改器来保留 Metric 名称。
该函数通常应用于 gauges.