друг за другом

в разное время (если это важно)

это определяюще важно

metric_name
выдаст 2 как последнее значение - это instant vector

metric_name[1m]
выдаст набор значений с timestamp

для вашего случае
sum(metric_name)
выдаст 2
потому что у вас одна точка на заданный timestamp
или 0
если точек не осталось и они убегли в прошлое

sum_over_time(metric_name[1m])
выдаст сумму всех точек которые попадут в эту 1m

графана передает в prom не только promQL Запрос но и параметры from и to
и шаг группировки
и поэтому получает на выход СЕРИЮ значений

для GAUGE нет смысла применять increase
оно фигню будет показывать
increase применяют для счетчиков и вам уже сказали что для вашего случае счетчики с набором label лучше всего будут работать
через CSV тоже конечно можно грузить, ну там если я не ошибаюсь время отдельной колонкой показывается

если время для 1,3,2 одинаковое
и вы используете монотонно возрастающие счетчики
то
sum(metric_name)
вернет 6, если timestamp попадает в эту сумму

sum(metric_name{label="label_1"})
вернет сумму всех точек с этой label=label_1 с одинаковым timestamp (см. шаг группировки)

sum_over_time(metric_name{label="label_1"}[1m])
вернет сумму всех точек с этой label=label_1 с разным timestamp попадающим в эту 1m

короче =) может не будете мозг потрошить =) а тупо clickhouse возьмете? ;)
а то мне потом придется про экстраполяцию рассказывать и про то как это в VM\prom отключается...

дык рассказывайте, интересно же

)

ну короче когда "нет значений", то prom и VM (в VM это отключается) значения "экстраполируются" и достраиваются
это нужно для того чтобы например чтобы последний еще не законечнный промежуток времени не проседал на графиках постоянно...

может и возьму, но пока понять хочется

> графана передает в prom не только promQL Запрос но и параметры from и to
> и шаг группировки
> и поэтому получает на выход СЕРИЮ значений

и как в связке grafana-promql сумму посчитать?

sum(metric_name{label="label_1"})
вот так
если gauge

sum(increase(metric_name{label="label_1"}[1m]))
если counter

а зачем [1m]?

вернее почему именно 1m, а не $__interval?

"для примера"
$__interval
ради бога его юзайте
это просто макрос графаны а не promQL термин

Поставим вопрос иначе: 1m не будет ломать вычисление при смене масштаба в графане?

будет
ставьте $__interval

не работает

возвращает фигню в зависимости от масштаба

sum(sum_over_time(metric_name{label="label_1"}[$__interval])) + total в графане работает