1、PromQL
Prometheus 通过指标名称（metrics name）以及对应的一组标签（label）唯一定义一条时间序列。指标名称反映了监控样本的基本标识，而 label 则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度。用户可以基于这些特征维度过滤、聚合、统计从而产生新的计算后的一条时间序列。
PromQL 是 Prometheus 内置的数据查询语言，其提供对时间序列数据丰富的查询，聚合以及逻辑运算能力的支持。并且被广泛应用在 Prometheus 的日常应用当中，包括对数据查询、可视化、告警处理。可以这么说，PromQL 是 Prometheus 所有应用场景的基础，理解和掌握 PromQL 是我们使用 Prometheus 必备的技能。
2、时间序列
前面我们通过 node-exporter 暴露的 metrics 服务，Prometheus 可以采集到当前主机所有监控指标的样本数据。例如：
# HELP node_cpu_seconds_total Seconds the cpus spent in each mode.
# TYPE node_cpu_seconds_total counter
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="idle"} 6.62885731e+06
# HELP node_load1 1m load average.
# TYPE node_load1 gauge
node_load1 2.29
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其中非 # 开头的每一行表示当前 node-exporter 采集到的一个监控样本：node_cpu_seconds_total 和 node_load1 表明了当前指标的名称、大括号中的标签则反映了当前样本的一些特征和维度、浮点数则是该监控样本的具体值。
Prometheus 会将所有采集到的样本数据以时间序列的方式保存在内存数据库中，并且定时保存到硬盘上。时间序列是按照时间戳和值的序列顺序存放的，我们称之为向量(vector)，每条时间序列通过指标名称(metrics name)和一组标签集(labelset)命名。如下所示，可以将时间序列理解为一个以时间为 X 轴的数字矩阵：
^
│ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . node_cpu_seconds_total{cpu="cpu0",mode="idle"}
│ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . node_cpu_seconds_total{cpu="cpu0",mode="system"}
│ . . . . . . . . . . . . . . . . . . node_load1{}
│ . . . . . . . . . . . . . . . . . .
v
<------------------ 时间 ---------------->
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在时间序列中的每一个点称为一个样本（sample），样本由以下三部分组成：
指标(metric)：metric name 和描述当前样本特征的 labelsets
时间戳(timestamp)：一个精确到毫秒的时间戳
样本值(value)： 一个 float64 的浮点型数据表示当前样本的值
如下所示：
<--------------- metric ---------------------><-timestamp -><-value->
http_request_total{status="200", method="GET"}@1434417560938 => 94355
http_request_total{status="200", method="GET"}@1434417561287 => 94334
http_request_total{status="404", method="GET"}@1434417560938 => 38473
http_request_total{status="404", method="GET"}@1434417561287 => 38544
http_request_total{status="200", method="POST"}@1434417560938 => 4748
http_request_total{status="200", method="POST"}@1434417561287 => 4785
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在形式上，所有的指标(Metric)都通过如下格式表示：
<metric name>{<label name> = <label value>, ...}
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指标的名称(metric name)可以反映被监控样本的含义（比如，http_request_total - 表示当前系统接收到的 HTTP 请求总量）。指标名称只能由 ASCII 字符、数字、下划线以及冒号组成并必须符合正则表达式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
标签(label)反映了当前样本的特征维度，通过这些维度 Prometheus 可以对样本数据进行过滤，聚合等。标签的名称只能由 ASCII 字符、数字以及下划线组成并满足正则表达式 [a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*。
每个不同的 metric_name和 label 组合都称为时间序列，在 Prometheus 的表达式语言中，表达式或子表达式包括以下四种类型之一：
瞬时向量（Instant vector）：一组时间序列，每个时间序列包含单个样本，它们共享相同的时间戳。也就是说，表达式的返回值中只会包含该时间序列中的最新的一个样本值。而相应的这样的表达式称之为瞬时向量表达式。
区间向量（Range vector）：一组时间序列，每个时间序列包含一段时间范围内的样本数据，这些是通过将时间选择器附加到方括号中的瞬时向量（例如[5m]5分钟）而生成的。
标量（Scalar）：一个简单的数字浮点值。
字符串（String）：一个简单的字符串值。
所有这些指标都是 Prometheus 定期从 metrics 接口那里采集过来的。采集的间隔时间的设置由 prometheus.yaml 配置中的 scrape_interval 指定。最多抓取间隔为30秒，这意味着至少每30秒就会有一个带有新时间戳记录的新数据点，这个值可能会更改，也可能不会更改，但是每隔 scrape_interval 都会产生一个新的数据点。