【实践篇】如何在Redis中保存时间序列数据？

背景

我们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：

DeviceID, Pressure, Temperature, Humidity, TimeStamp

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。而 Redis 的键值数据模型，正好可以满足这里的数据存取需求。Redis 基于自身数据结构以及扩展模块，提供了两种解决方案。

时间序列数据的读写特点

在实际应用中，时间序列数据通常是持续高并发写入的，例如，需要连续记录数万个设备的实时状态值。同时，时间序列数据的写入主要就是插入新数据，而不是更新一个已存在的数据，也就是说，一个时间序列数据被记录后通常就不会变了，因为它就代表了一个设备在某个时刻的状态值（例如，一个设备在某个时刻的温度测量值，一旦记录下来，这个值本身就不会再变了）。

所以，这种数据的写入特点很简单，就是插入数据快，这就要求我们选择的数据类型，在进行数据插入时，复杂度要低，尽量不要阻塞。看到这儿，你可能第一时间会想到用 Redis 的 String、Hash 类型来保存，因为它们的插入复杂度都是 O(1)，是个不错的选择。但是，我们知道，String 类型在记录小数据时（例如刚才例子中的设备温度值），元数据的内存开销比较大，不太适合保存大量数据。

我们在查询时间序列数据时，既有对单条记录的查询（例如查询某个设备在某一个时刻的运行状态信息，对应的就是这个设备的一条记录），也有对某个时间范围内的数据的查询（例如每天早上 8 点到 10 点的所有设备的状态信息）。

除此之外，还有一些更复杂的查询，比如对某个时间范围内的数据做聚合计算。这里的聚合计算，就是对符合查询条件的所有数据做计算，包括计算均值、最大 / 最小值、求和等。例如，我们要计算某个时间段内的设备压力的最大值，来判断是否有故障发生。

弄清楚了时间序列数据的读写特点，接下来我们就看看如何在 Redis 中保存这些数据。我们来分析下：针对时间序列数据的“写要快”，Redis 的高性能写特性直接就可以满足了；而针对“查询模式多”，也就是要支持单点查询、范围查询和聚合计算，Redis 提供了保存时间序列数据的两种方案，分别可以基于 Hash 和 Sorted Set 实现，以及基于 RedisTimeSeries 模块实现。

基于 Hash 和 Sorted Set 保存时间序列数据

Hash 和 Sorted Set 组合的方式有一个明显的好处：它们是 Redis 内在的数据类型，代码成熟和性能稳定。所以，基于这两个数据类型保存时间序列数据，系统稳定性是可以预期的。

不过，在前面学习的场景中，我们都是使用一个数据类型来存取数据，那么，为什么保存时间序列数据，要同时使用这两种类型？这是我们要回答的第一个问题。

关于 Hash 类型，我们都知道，它有一个特点是，可以实现对单键的快速查询。这就满足了时间序列数据的单键查询需求。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。

当我们想要查询某个时间点或者是多个时间点上的温度数据时，直接使用 HGET 命令或者 HMGET 命令，就可以分别获得 Hash 集合中的一个 key 和多个 key 的 value 值了。

用 Hash 类型来实现单键的查询很简单。<