时间序列数据

例如需要周期性地统计近万台设备的实时状态，包括设备 ID、压力、温度、湿度，以及对应的时间戳。

这些与发生时间相关的一组数据，就是时间序列数据。这些数据的特点是没有严格的关系模型，记录的信息可以表示成键和值的关系（例如，一个设备 ID 对应一条记录），所以，并不需要专门用关系型数据库（例如 MySQL）来保存。

基于 Hash 和 Sorted Set 保存时间序列数据

  1. 我们可以把时间戳作为 Hash 集合的 key，把记录的设备状态值作为 Hash 集合的 value。但是，Hash 类型有个短板：它并不支持对数据进行范围查询。

  2. 为了能同时支持按时间戳范围的查询，可以用 Sorted Set 来保存时间序列数据，因为它能够根据元素的权重分数来排序。我们可以把时间戳作为 Sorted Set 集合的元素分数，把时间点上记录的数据作为元素本身。

但是我们又会面临一个新的问题，也就是我们要解答的第二个问题：如何保证写入 Hash 和 Sorted Set 是一个原子性的操作呢？

这里可以使用redis事务，当多个命令及其参数本身无误时，MULTI 和 EXEC 命令可以保证执行这些命令时的原子性。

但是因为 Sorted Set 只支持范围查询，无法直接进行聚合计算，所以，我们只能先把时间范围内的数据取回到客户端，然后在客户端自行完成聚合计算。这个方法虽然能完成聚合计算，但是会带来一定的潜在风险，也就是大量数据在 Redis 实例和客户端间频繁传输，这会和其他操作命令竞争网络资源，导致其他操作变慢。

所以如果需要进行大量的聚合计算，同时网络带宽条件不是太好时，Hash 和 Sorted Set 的组合就不太适合了。此时，使用 RedisTimeSeries 就更加合适一些。

基于 RedisTimeSeries 模块保存时间序列数据

RedisTimeSeries 是 Redis 的一个扩展模块。它专门面向时间序列数据提供了数据类型和访问接口，并且支持在 Redis 实例上直接对数据进行按时间范围的聚合计算。

因为 RedisTimeSeries 不属于 Redis 的内建功能模块，在使用时，我们需要先把它的源码单独编译成动态链接库 redistimeseries.so，再使用 loadmodule 命令进行加载，如下所示：

当用于时间序列数据存取时，RedisTimeSeries 的操作主要有 5 个：

  • 用 TS.CREATE 命令创建时间序列数据集合；

    TS.CREATE device:temperature RETENTION 600000 LABELS device_id 1

  • 用 TS.ADD 命令插入数据；

    TS.ADD device:temperature 1596416700 25.1

  • 用 TS.GET 命令读取最新数据；

    TS.GET device:temperature

  • 用 TS.MGET 命令按标签过滤查询数据集合；

    TS.MGET FILTER device_id!=2

  • 用 TS.RANGE 支持聚合计算的范围查询。

    TS.RANGE device:temperature 1596416700 1596417120 AGGREGATION avg 180000