输入示例：
method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="500"} 24 method_code:http_errors:rate5m{method="get", code="404"} 30 method_code:http_errors:rate5m{method="put", code="501"} 3 method_code:http_errors:rate5m{method="post", code="500"} 6 method_code:http_errors:rate5m{method="post", code="404"} 21 method:http_requests:rate5m{method="get"} 600 method:http_requests:rate5m{method="del"} 34 method:http_requests:rate5m{method="post"} 120查询示例：
group_left以左侧为准
method_code:http_errors:rate5m / ignoring(code) group_left method:http_requests:rate5m结果示例：
{method="get", code="500"} 0.04 // 24 / 600 {method="get", code="404"} 0.05 // 30 / 600 {method="post", code="500"} 0.05 // 6 / 120 {method="post", code="404"} 0.175 // 21 / 120 比较运算符Prometheus 中存在以下比较运算符：
==（相等）
!=（不相等）
>（大于）
<（小于）
>=（大于或等于）
<=（小于或等于）
两个标量之间比较，在运算符后跟bool修饰，结果0( false) 或1 ( true)
10 < bool 5
瞬时向量与标量比较，查询node状态
up{job="node"} == bool 1
两个瞬时向量比较，查看消息队列容量状态
prometheus_notifications_queue_length < bool prometheus_notifications_queue_capacity
Prometheus 中存在以下逻辑运算符：
and（与）
or（或）
unless（非）
逻辑运算仅适用于向量
如下我们有4个target，进行相应的逻辑运算，实现和标签选择相似效果。
Prometheus 中二元运算符的优先级，从高到低。
^
*, /, %,atan2
+,-
==, !=, <=, <, >=,>
and,unless
or
相同优先级的运算符是左结合的
聚合运算符Prometheus 支持以下内置聚合运算符，可用于聚合单个瞬时向量，生成新的向量：
sum（总和）
min（最小）
max（最大）
avg（平均值）
group（分组）
stddev（标准偏差）
stdvar（标准方差）
count（计算向量中的元素个数）
count_values（计算具有相同值的元素个数）
bottomk（样本值的最小 k 个元素）
topk（按样本值计算的最大 k 个元素）
quantile（分位数计算 φ-quantile (0 ≤ φ ≤ 1)
聚合运算符可通过 without、by 根据标签扩展
sum、min、max、avg：
计算http请求的总和，最大、最小请求的url的数量，平均数量
sum(prometheus_http_requests_total)
通过状态码分别统计
group:
类uniq的用法
stddev、stdvar：
反映一组数据离散程度，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差为方差的开平方，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。
通过标准差来反映网络波动
stddev(rate(node_network_transmit_bytes_total[5m]))rate计算某段时间的速率
count、count_values:
统计总共有几个时序
count(prometheus_http_requests_total)
计算每个value的数量
count_values("value",prometheus_http_requests_total)
bottomk、topk
计算value中最小的5个时序
bottomk(5,prometheus_http_requests_total)
quantile:求数据的分位数