1. Tag选择器的“in”筛选
=~| 将tag符合表达式的提供的值选择出来，类似于SQL中的in语义
示例
将app为 foo 或 foo2的应用时序数据查询出来
jvm.memory.heap.used{app=~|"foo|foo2",instance_id="xxx"}
2. Tag选择器的”not in”筛选
!~| 将tag不符合表达式提供的值选择出来,类似SQL中的not in语义
示例
jvm.memory.heap.used{app!~|"foo|foo2",instance_id="xxx"}
3. Increase2函数 （类似Increase），适用于Promethues的Counter型指标
increase 会根据根据查询步长，做个时间点上的函数估值（根据既有增长斜率）。所以可能是非整型。 如果你就想返回真实时间点的整数差值，不愿估算目标时刻的近视值。那么推荐使用 Increase2。
需要组合聚合函数时，记住“Rate then sum, never sum then rate”（这里说的rate 与 increase 函数类似）
sum by (job)(Increase2(http_requests_total{job="node"}[5m])) # This is okay
4. “histogram_quantile” 与(Lookout)自定义 “zhistogram_quantile”
histogram_quantile ，是对使用prometheus client得到的 metrics buckets进行分析；
zhistogram_quantile，是对使用 lookout sdk的得到的 metrics buckets 进行分析;
5. Promethues 一些最佳实践总结
rate，increase 函数用于计算指标的速率，在使用时要根据指标数据的采集或上报时间间隔来进行over_time时间的控制。比如metrics数据是1分钟上报一次,如果想获取某个metric指标的1分钟的速率，应该按如下方式写promql语句
rate(http_requestl{token="mobile"}[2m]
step 表示最终显示的采样（步长），如果和range （比如2m）保持一致，表示原样输出，不采样。 如果想进行采样，step > range 就行了！ 所以总的来说，step >= range.
range, 从实际使角度，推荐 range 值要尽量明显大于数据实际的上报时间间隔才有意义，比如上报单位是30秒，那range尽量>= 1分钟。