不动上报给监控服务端，那计算增量、计算速率这个需求，就要放到服务端来实现了，所以服务 端必须要能对这种类型的数据建模抽象，也就是所谓的 Counter 类型。 时序数据 PromQL 就是查询时序数据的一种 Query Language，要想对 PromQL 有了解，得先搞清楚时 序数据。 认识时序数据 我们先来看一张图，图上是 5 台机器的内存可用率： 每个机器的内存可用率数据，体现为图上的一条线，我们称为 但是，监控数据是周期性上报的，比如每 10 秒上报一次，在 2022-08-25 15:48:03 这个时 刻，未必恰好有监控数据啊，那这个 Table 中的数据是哪里来的？ 实际上，Prometheus 有个启动参数，--query.lookback-delta=2m 来控制这个行为，如果配 置为 2m，就表示，Prometheus 会查询 2022-08-25 15:46:03 ~ 2022-08-25 15:48:03 串）。返回瞬时向量的查询表达式，我们 称为 Instant Query，返回范围向量的查询表达式，我们称为 Range Query。 上例中的 mem_available_percent{app="clickhouse"} 既可以用于展示 Table 视图，又可以用 于展示 Graph 视图，是典型的 Instant Query。 如果在表达式后面加上一个时间范围，比如 1 分钟： me

reduction in CPU usage 80-100x reduction in disk writes 5x reduction in on-disk size 4x reduction in query latency on expensive queries Want to reproduce? https://github.com/prometheus/prombench Richard timestamp Any append action which has not yet been committed, or has been rolled back, is ignored at query time We keep write IDs in memory; if we restart or crash, the atomicity of the write ahead log will

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