Redis Time Series 功能介绍及命令大全
在现代应用中，时序数据的存储和分析变得越来越重要。Redis 作为高性能的内存数据库，通过 RedisTimeSeries 模块，提供了对时序数据的高效处理。本文将详细介绍 Redis Time Series 的功能和常用命令。🚀
一、Redis Time Series 简介
RedisTimeSeries 是 Redis 的一个模块，专门用于存储和管理时序数据。它的设计旨在简化时序数据的处理，提高数据查询和压缩的效率。
⭐ 主要功能
- 高效的数据写入和读取：支持每秒数百万次的数据点插入。
- 自动时间戳管理：如果未提供时间戳，系统会自动生成。
- 数据压缩：使用高效的编码方式，减少内存占用。
- 下采样和聚合：支持创建规则，对数据进行实时聚合。
- 标签和元数据：可以为时间序列添加标签，方便数据组织和查询。
二、核心概念
1. 时间序列（Time Series）
一个时间序列就是一组按时间排序的数据点，通常以键的形式存储在 Redis 中。
2. 样本（Sample）
每个样本由 时间戳 和 值 组成，表示某一时刻的数据。
3. 标签（Label）
用于为时间序列添加元数据，以键值对的形式存在，方便数据的过滤和查询。
三、常用命令大全
1. 创建时间序列
TS.CREATE key [RETENTION retentionTime] [LABELS label value ...]解释：
- TS.CREATE：创建一个新的时间序列。
- key：时间序列的键名。
- RETENTION：数据保留时间（毫秒），超过时间的数据会被自动删除。
- LABELS：为时间序列添加标签，格式为键值对。
示例：
TS.CREATE temperature:room1 RETENTION 60000 LABELS room room1 sensor temperature- 创建一个名为
temperature:room1的时间序列。 - 数据保留 60 秒（60000 毫秒）。
- 添加两个标签：
room=room1，sensor=temperature。
2. 添加数据点
TS.ADD key timestamp value [ON_DUPLICATE policy]解释：
- TS.ADD：向时间序列中添加一个数据点。
- timestamp：时间戳，单位为毫秒。如果为
*，则使用当前服务器时间。 - value：数据值。
- ON_DUPLICATE：指定在时间戳重复时的处理策略，如
BLOCK、FIRST、LAST等。
示例：
TS.ADD temperature:room1 * 25.3- 向
temperature:room1中添加当前时间的温度数据25.3。
3. 查询数据范围
TS.RANGE key fromTimestamp toTimestamp [FILTER_BY_LABEL label value ...]解释：
- TS.RANGE：查询指定时间范围内的数据点。
- fromTimestamp 和 toTimestamp：起始和结束时间戳。
- FILTER_BY_LABEL：根据标签过滤数据。
示例：
TS.RANGE temperature:room1 - +- 查询
temperature:room1中所有数据点。
4. 创建聚合规则
TS.CREATERULE sourceKey destKey AGGREGATION type timeBucket解释：
- TS.CREATERULE：创建从源时间序列到目标时间序列的聚合规则。
- sourceKey：源时间序列的键名。
- destKey：目标时间序列的键名。
- AGGREGATION：指定聚合类型，如
avg、sum、min、max等。 - timeBucket：聚合的时间间隔。
示例：
TS.CREATE avg_temperature:room1 LABELS room room1 sensor avg_temperature
TS.CREATERULE temperature:room1 avg_temperature:room1 AGGREGATION avg 60000- 创建一个
avg_temperature:room1时间序列，用于存储平均温度。 - 每隔 60 秒，对
temperature:room1的数据进行平均，结果存储到avg_temperature:room1。
5. 删除时间序列
DEL key解释：
- DEL：删除指定的键，包括时间序列和所有关联的数据。
示例：
DEL temperature:room1- 删除
temperature:room1时间序列。
四、工作流程图
graph TD
A[开始] --> B[创建时间序列]
B --> C[添加数据点]
C --> D{需要聚合吗？}
D -- 是 --> E[创建聚合规则]
D -- 否 --> F[查询数据]
E --> F
F --> G[结束]五、命令速查表
| 命令 | 功能说明 |
|---|---|
| TS.CREATE | 创建时间序列 |
| TS.ADD | 添加单个数据点 |
| TS.MADD | 添加多个数据点 |
| TS.RANGE | 查询时间范围内的数据 |
| TS.MRANGE | 查询多个序列的数据 |
| TS.CREATERULE | 创建聚合规则 |
| TS.DELETERULE | 删除聚合规则 |
| TS.INFO | 获取时间序列的信息 |
| DEL | 删除时间序列 |
六、注意事项
- 数据保留策略：通过设置
RETENTION，可以控制数据的生命周期，避免占用过多内存。 - 标签的使用：合理利用标签，可以方便地管理和查询大量时间序列。
- 聚合规则：创建聚合规则后，系统会自动根据源数据进行计算，简化了手动处理的复杂度。
七、实例应用
假设我们有多个房间的温度传感器，需要监控并计算每分钟的平均温度。
步骤：
- 为每个房间创建时间序列
TS.CREATE temperature:room1 LABELS room room1 sensor temperature
TS.CREATE temperature:room2 LABELS room room2 sensor temperature- 实时添加温度数据
TS.ADD temperature:room1 * 22.5
TS.ADD temperature:room2 * 23.0- 为每个房间创建平均温度的聚合序列
TS.CREATE avg_temperature:room1 LABELS room room1 sensor avg_temperature
TS.CREATE avg_temperature:room2 LABELS room room2 sensor avg_temperature
TS.CREATERULE temperature:room1 avg_temperature:room1 AGGREGATION avg 60000
TS.CREATERULE temperature:room2 avg_temperature:room2 AGGREGATION avg 60000- 查询过去一小时的平均温度
TS.RANGE avg_temperature:room1 -3600000 + AGGREGATION avg 60000
TS.RANGE avg_temperature:room2 -3600000 + AGGREGATION avg 60000八、总结
通过 RedisTimeSeries 模块，Redis 能够高效地处理时序数据，提供了丰富的命令和功能，方便开发者进行数据存储、查询和分析。合理利用这些功能，可以大大提升应用的性能和数据处理能力。💡
提示：在使用 Redis Time Series 时，务必了解其数据模型和命令，以充分发挥其优势。