采样时间戳 + 指标 + 指标值平凡也就两个字: 懒和惰;
成功也就两个字: 苦和勤;
优秀也就两个字: 你和我。
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1.Prometheus数据模型 

         Prometheus基本上将所有数据存储为时间序列。时间序列即：属于相同指标和相同标签的时间戳值流。除了存储的时间序列，Prometheus还可以将查询的结果生成临时的派生时间序列。假设我们对up{instance=”prometheus”, job=”jobName”}指标进行采样3次（采样间隔15秒），则得到3个Sample采样点，这三个采样点就组成了一条时间序列！如下：  

采样点	采样时间	指标	值
采样点1	20240227102501	up{instance=”prometheus”, job=”jobName”}	0
采样点2	20240227102516	up{instance=”prometheus”, job=”jobName”}	1
采样点3	20240227102531	up{instance=”prometheus”, job=”jobName”}	1

 （时间序列示例表）        

        下面我们将prometheus的时间序列中的每个采样点进行拆解，一起认识一下prometheus的数据模型，便于对prometheus的理解，便于后续文章内容的理解！

 1.1.时间序列

        对同一个指标进行间隔采样，得到的多个采样点的序列就是时间序列。如上面的“时间序列示例表”所示。时间序列由同一个指标的多个采样点组成。

        每条时间序列由指标名称（metrics）和一组标签（label）确定并命名，也就是说一个指标名称可能对应很多条时间序列。可以将时间序列理解为一个以采样时间为轴的矩阵，如下图所示，有三条时间序列在时间轴上分别对应不同的值：

        上图中，每条时间序列上的 每一个点称为一个样本（sample）。

1.2.采样点

        时间序列上的具体的一个点，称为采样点或样本。采样点 = 采样时间戳 + 指标 + 指标值， 即每个sample样本包括:

（1）样本信息（指标）

（2）一个以毫秒精度的时间戳

（3）一个float64格式的值

        Prometheus会定时到指定的exportor上拉取（pull）当前时刻的样本数据，然后根据pull的时间以时间序列的方式保存在内存数据库中，并且定时持久化到硬盘上，exportor只维护指标的值。多个采样样本构成了实际的时间序列数据。

1.3.指标名称

        被采集的指标的名称。如：up。

        指标名称可以包含ASCII字母、数字、下划线和冒号。它必须匹配正则表达式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。注意:冒号保留给用户定义的记录规则。

1.4.指标标签

        被采集的指标的维度。如：instance、job。 

        Promql查询表达式中可以基于这些维度进行过滤和聚合。注意：指标的任何标签值的更改，包括添加或删除标签，都将创建一个新的时间序列。

        指标标签可以包含ASCII字母、数字和下划线。它们必须匹配正则表达式[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*。以__(两个“_”)开头的标签名称保留用于内部使用。标签值可以包含任何Unicode字符。标签值为空的标签被认为等同于不存在的标签。

1.5.指标

        指标就是要采集的指标目标。指标由“指标名称 + 一组指标标签”组成。如：up{instance=”prometheus”, job=”jobName”}。

        一个指标可以有多个指标标签。

1.6.指标值

        被prometheus定时抓取的某指标的采样值（float64类型）。如：1，1.0023191等。