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。 由于 RedisTimeSeries 不属于 Redis 的内置数据结构,在使用时,需要先把它的源码单独编译成动态链接库 redistimeseries.so。 在本文中,直接使用官方说明文档中的 docker 实例: docker run -p 6379:6379 -it --rm redislabs/redistimeseries RedisTimeSeries 基本操作 RedisTimeSeries 的操作主要有 5 个: TS.CREATE 命令创建时间序列数据集合 TS.ADD 命令插入数据 TS.GET 命令读取最新数据 TS.MGET 命令按标签过滤查询数据集合 可以通过 Workbench 实现 RedisTimeSeries 的可视化: 参考资料 RedisTimeSeries | Redis 在 Redis 中如何保存时间序列数据详解
为了避免客户端和Redis实例间频繁的大量数据传输,我们可以使用RedisTimeSeries来保存时间序列数据。 RedisTimeSeries支持直接在Redis实例上进行聚合计算。 此时,使用RedisTimeSeries就更加合适一些。 好了,接下来,我们就来具体学习下RedisTimeSeries。 基于RedisTimeSeries模块保存时间序列数据 RedisTimeSeries是Redis的一个扩展模块。 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 : loadmodule redistimeseries.so 复制代码 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; 用TS.ADD
Redis Stack Server Redis Stack Server结合了开源Redis与RediSearch、RedisJSON、RedisGraph、RedisTimeSeries和RedisBloom redis-stack/lib/rediscompat.so loadmodule /opt/redis-stack/lib/redisearch.so loadmodule /opt/redis-stack/lib/redistimeseries.so
RedisTimeSeries[14]:用于处理时间序列数据的模块。 RedisBloom[15]:用于实现布隆过滤器的模块。 https://github.com/RedisJSON/RedisJSON [13] RedisGraph: https://github.com/RedisGraph/RedisGraph [14] RedisTimeSeries : https://github.com/RedisTimeSeries/RedisTimeSeries [15] RedisBloom: https://github.com/RedisBloom/RedisBloom
本次版本被标记为“安全级更新”,包含多个安全修复、模块优化与性能改进,特别在 RedisTimeSeries、RedisBloom、RediSearch 等模块中加入了多项重要修补与资源管理优化。 主要安全更新包括: • 隐私防护改进: RedisTimeSeries 和 RedisJSON 模块新增机制,隐藏服务器日志中的个人可识别信息,保障敏感数据在日志输出中的安全性。 由于该版本包含安全修复,建议所有生产环境用户优先升级,特别是启用了 RedisTimeSeries、RedisBloom 或 RediSearch 模块的集群。
混合内存架构支持冷热数据自动分层,显著节约存储与计算成本◆ 提供企业级可视化运维平台与API接口,缩短开发部署周期真实案例:EkataEkata在构建全球身份验证平台过程中,采用Redis企业版的RedisTimeSeries 企业版功能图谱一览功能模块亮点适用场景超高性能引擎亚毫秒级响应,百万TPS并发处理高并发交易、实时支付高可用容灾架构多活部署,自动主从切换容灾演练、跨地域同步模块化数据处理能力支持RedisJSON、RedisTimeSeries
支持RediSearch、RedisJSON、RedisGraph、RedisTimeSeries和RedisAI的命令自动完成支持。可视化展示RediSearch索引、查询和聚合。
其中 Redis Stack Server 由 Redis,RedisSearch,RedisJSON,RedisGraph,RedisTimeSeries 和 RedisBloom 组成。
根据浏览器或树视图中设置的过滤器批量删除键 介绍 Workbench - 具有智能命令自动完成、复杂数据可视化和原始模式支持的高级命令行界面 [对RediSearch]、[RedisJSON]、[RedisGraph]、[RedisTimeSeries
支持RediSearch、RedisJSON和RedisTimeSeries的命令自动完成。 提供RediSearch索引、查询和聚合的可视化,以及构建自己的数据可视化插件的功能等等。
redis-insight/#insight-form 可通过RedisInsight运行Redis命令,并且可以对 Redis 命令自动补全和语法高亮,支持 RediSearch、RedisJSON、RedisGraph、RedisTimeSeries
机器学习专项优化 特征存储结构:腾讯云Redis支持Hash/SortedSet/ZSet等结构,适配用户画像、商品特征等多维数据 向量计算加速:通过RedisTimeSeries模块实现时序特征压缩
例如: RedisBloom, RedisJSON, RediSearch, RedisTimeseries。
支持RediSearch、RedisJSON、RedisGraph、RedisTimeSeries、RedisAI等插件的命令自动完成,提供了更丰富的功能和操作体验。
RedisMod中包含了如下增强模块: RediSearch:一个功能齐全的搜索引擎; RedisJSON:对JSON类型的原生支持; RedisTimeSeries:时序数据库支持; RedisGraph
O(1) 精确 硬件法则: CPU密集型:多线程数=CPU核心数×1.5 IO密集型:线程数=CPU核心数×3 内存限制:控制批次大小(count参数) 常见的业务场景: 电商实时大屏:增量计数器+RedisTimeSeries
目前RedisMod中包含了如下增强模块: RediSearch:一个功能齐全的搜索引擎; RedisJSON:对JSON类型的原生支持; RedisTimeSeries:时序数据库支持; RedisGraph
企业支持:Redis Labs提供商业支持活跃的社区贡献云原生适配:Kubernetes OperatorHelm Chart部署扩展模块:RedisSearch(全文检索)RedisGraph(图数据库)RedisTimeSeries
支持RedisJSON、RediSearch、RedisGraph、Streams、RedisTimeSeries和RedisGears。
8.0.0被正式定位为“Redis Open Source”,取代了此前的Redis社区版和Redis Stack版本,彻底整合了搜索(RediSearch)、JSON处理(RedisJSON)、时间序列(RedisTimeSeries