自然对数公式推导高中数学对数函数知识点( 三 )

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=https://www.yf-zs.com/shuma/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"}0resets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 = https://www.yf-zs.com/shuma/“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 = https://www.yf-zs.com/shuma/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 = https://www.yf-zs.com/shuma/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 = https://www.yf-zs.com/shuma/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= https://www.yf-zs.com/shuma/{}, 传入参数值
year()year(v=vector(time()) instant-vector), 返回年份。
_over_time()【自然对数公式推导高中数学对数函数知识点】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。

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