数据模型
Prometheus 存储的是时序数据, 即按照相同时序(相同的名字和标签)，以时间维度存储连续的数据的集合。
时序索引
时序(time series) 是由名字(Metric)，以及一组 key/value 标签定义的，具有相同的名字以及标签属于相同时序。
时序的名字由 ASCII 字符，数字，下划线，以及冒号组成，它必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*, 其名字应该具有语义化，一般表示一个可以度量的指标，例如: http_requests_total, 可以表示 http 请求的总数。
时序的标签可以使 Prometheus 的数据更加丰富，能够区分具体不同的实例，例如 http_requests_total{method="POST"} 可以表示所有 http 中的 POST 请求。
标签名称由 ASCII 字符，数字，以及下划线组成， 其中 __ 开头属于 Prometheus 保留，标签的值可以是任何 Unicode 字符，支持中文。
时序样本
按照某个时序以时间维度采集的数据，称之为样本，其值包含：
- 一个 float64 值
- 一个毫秒级的 unix 时间戳
格式
Prometheus 时序格式与 OpenTSDB 相似：
<metric name>{<label name>=<label value>, ...}
<metric name>{<label name>=<label value>, ...}其中包含时序名字以及时序的标签。
时序 4 种类型
Prometheus 时序数据分为 Counter, Gauge, Histogram, Summary 四种类型。
Counter
Counter 表示收集的数据是按照某个趋势（增加／减少）一直变化的，我们往往用它记录服务请求总量、错误总数等。
例如 Prometheus server 中 http_requests_total, 表示 Prometheus 处理的 http 请求总数，我们可以使用 delta, 很容易得到任意区间数据的增量，这个会在 PromQL 一节中细讲。
Gauge
Gauge 表示搜集的数据是一个瞬时的值，与时间没有关系，可以任意变高变低，往往可以用来记录内存使用率、磁盘使用率等。
例如 Prometheus server 中 go_goroutines, 表示 Prometheus 当前 goroutines 的数量。
Histogram
Histogram 由 <basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}，<basename>_bucket{le="+Inf"}, <basename>_sum，<basename>_count 组成，主要用于表示一段时间范围内对数据进行采样（通常是请求持续时间或响应大小），并能够对其指定区间以及总数进行统计，通常它采集的数据展示为直方图。
例如 Prometheus server 中 prometheus_local_storage_series_chunks_persisted, 表示 Prometheus 中每个时序需要存储的 chunks 数量，我们可以用它计算待持久化的数据的分位数。
Summary
Summary 和 Histogram 类似，由 <basename>{quantile="<φ>"}，<basename>_sum，<basename>_count 组成，主要用于表示一段时间内数据采样结果（通常是请求持续时间或响应大小），它直接存储了 quantile 数据，而不是根据统计区间计算出来的。
例如 Prometheus server 中 prometheus_target_interval_length_seconds。
Histogram vs Summary
- 都包含
<basename>_sum，<basename>_count - Histogram 需要通过
<basename>_bucket计算 quantile, 而 Summary 直接存储了 quantile 的值。
作业和实例
Prometheus 中，将任意一个独立的数据源（target）称之为实例（instance）。包含相同类型的实例的集合称之为作业（job）。 如下是一个含有四个重复实例的作业：
- job_name: "overwritten-nodes"
honor_labels: true # don't overwrite job & instance labels
static_configs:
- targets:
- '10.2.0.73:9100'
- '10.2.0.74:9100'
- '10.2.0.75:9100'
- '10.2.0.76:9100'
- '10.2.0.77:9100'
- '10.2.0.70:9100'
- '10.2.0.71:9100'
- '10.2.0.72:9100'
- '10.2.0.78:9100'
