使用Redis作为时间序列数据库：原因及方法

自从Redis出现以来，就在时间序列数据的存储与分析方面得到了一定程度的使用。Redis最初只是被实现为一种缓冲，其目的是用于日志的记录，而随着其功能的不断发展，它已经具备了5种显式、3种隐式的结构或类型，为Redis中的数据分析提供了多种方法。本文将为读者介绍使用Redis进行时间序列分析最灵活的一种方法。

关于竞态与事务

在Redis中，每个单独的命令本身都是原子性的，但按顺序执行的多条命令却未必是原子性的，有可能因出现竞态而导致不正确的行为。为了应对这一限制，本文将使用“事务管道”以及“Lua脚本"这两种方式避免出现数据的竞态冲突。

在使用Redis以及用于连接Redis的Python客户端时，我们会调用Redis连接的.pipeline()方法以创建一个“事务管道”（在使用其他客户端时，通常也将其称为“事务”或“MULTI/EXEC 事务”），在调用时无需传入参数，或者可以传入一个布尔值True。通过该方法创建的管道将收集所有传入的命令，直到调用.execute()方法为止。当.execute()方法调用之后，客户端将对Redis发送MULTI命令，然后发送所收集的全部命令，最后是EXEC命令。当Redis在执行这一组命令时，不会被其他任何命令所打断，从而确保了原子性的执行。

在Redis中对一系列命令进行原子性的执行还存在着另一种选择，即服务端的Lua脚本。简单来说，Lua脚本的行为与关系型数据库中的存储过程非常相似，但仅限于使用Lua语言以及一种专用的Redis API以执行Lua。与事务的行为非常相似，Lua中的脚本在执行时通常来说不会被打断 ¹ ，不过未处理的错误也会造成Lua脚本提前中断。从语法上说，我们将通过调用Redis连接对象的.register_script()方法以加载一个Lua脚本，该方法所返回的对象可以作为一个函数，以调用Redis中的脚本，而无需再调用Redis连接中的其他方法，并结合使用SCRIPT LOAD与EVALSHA命令以加载与执行脚本。

用例

当谈到Redis以及使用它作为一个时间序列数据库时，我们首先提出的一个问题是：“时间序列数据库的用途或目的是什么？”时间序列数据库的用例更多地与数据相关，尤其在你的数据结构被定义为一系列事件、一个或多个值的示例、以及随着时间推移而变化的度量值的情况下。以下是这些方面应用的一些示例（但不仅限于此）：

• 股票交易的卖价与交易量
• 在线零售商的订单总价与送货地址
• 视频游戏中玩家的操作
• IoT设备中内嵌的传感器中收集的数据

我们将继续进行深入的探讨，不过基本上来说，时间序列数据库的作用就是如果发生了某件事，或是你进行了一次评估操作后，可以在记录的数据中加入一个时间戳。一旦你收集了某些事件的信息，就可以对这些事件进行分析。你可以选择在收集的同时进行实时分析，也可以在事件发生后需要进行某些更复杂的查询时进行分析。

使用通过有序集合与哈希进行高级分析

在Redis中，对于时间序列数据的保存与分析有一种最为灵活的方式，它需要结合使用Redis中的两种不同的结构，即有序集合（Sorted Set）与哈希（Hash）。

在Redis中，有序集合这种结构融合了哈希表与排序树（Redis在内部使用了一个跳表结构，不过你可以先忽略这一细节）的特性。简单来说，有序集合中的每个项都是一个字符串型的“成员”以及一个double型的“分数”的组合。成员在哈希中扮演了键的角色，而分数则承担了树中的排序值的作用。通过这种组合，你就可以通过成员或分数的值直接访问成员与分数，此外，你也可以通过多种方式对按照分数的值排好序的成员与分数进行访问 ² 。

保存事件

如今，从各种方面来说，使用一个或多个有序集合以及部分哈希的组合用于保存时间序列数据的做法都是Redis最常见的用例之一。它表现了一种底层的构建块，用于实现各种不同的应用程序。包括像Twitter一样的社交网络，以及类似于Reddit和Hacker News一样的新闻网站，乃至于基于Redis本身的一种接近完成的关系-对象映射器

在本文的示例中，我们将获取用户在网站中的各种行为所产生的事件。所有的事件都将共享4种属性，以及不同数量的其他属性，这取决于事件的类型。我们已知的属性包括：id、timestamp、type以及user。为了保存每个事件，我们将使用一个Redis哈希，它的键由事件的id所派生而来。为了生成事件的id，我们将在大量的源中选择一种方式，但现在我们将通过Redis中的一个计数器来生成我们的id。如果在64位的平台上使用64位的Redis，我们将能够创建最多2 ⁶³ -1个事件，主要的限制取决于可用的内存大小。

当我们准备好进行数据的记录与插入后，我们就需要将数据保存为哈希，并在有序集合中插入一个成员/分数对，分别对应事件的id（成员）与事件的时间戳（分数）。记录某个事件的代码如下

def record_event(conn, event):     id = conn.incr('event:id')     event['id'] = id     event_key = 'event:{id}'.format(id=id)  pipe = conn.pipeline(True) pipe.hmset(event_key, event) pipe.zadd('events', **{id: event['timestamp']}) pipe.execute() 

在这个record_event()函数中，我们获取了一个事件，从Redis中获得一个计算得出的新id，将它赋给事件，并生成了事件保存的键。这个键的构成是字符串“event”加上新的id，并在两者之间由冒号分割所构成的 ³ 。随后我们创建了一个管道，并准备设置该事件相关的全部数据，同时准备将事件id与时间戳对保存在有序集合中。当事务管道完成执行之后，这一事件将被记录并保存在Redis中。

事件分析

从现在起，我们可以通过多种方式对时间序列进行分析了。我们可以通过ZRANGE ⁴ 的设置对最新或最早的事件id进行扫描，并且可以在稍后获取这些事件本身以进行分析。通过结合使用ZRANGEBYSCORE与LIMIT参数，我们能够立即获取到某个时间戳之前或之后的10个、甚至是100个事件。我们也可以通过ZCOUNT计算某一特定时间段内事件发生的次数，甚至选择用Lua脚本实现自己的分析方式。以下的示例将通过Lua脚本计算在一个给定时间范围内各种不同的事件类型的数量。

import json  def count_types(conn, start, end):     counts = count_types_lua(keys=['events'], args=[start, end])     return json.loads(counts)  count_types_lua = conn.register_script(''' local counts = {} local ids = redis.call('ZRANGEBYSCORE', KEYS[1], ARGV[1], ARGV[2]) for i, id in ipairs(ids) do     local type = redis.call('HGET', 'event:' .. id, 'type')     counts[type] = (counts[type] or 0) + 1 end  return cjson.encode(counts) ''') 

这里所定义的count_types()函数首先将参数传递给经过封装的Lua脚本，并对经过json编码的事件类型与数量的映射进行解码。Lua脚本首先创建了一个结果表（对应counts变量），随后通过ZRANGEBYSCORE读取这一时间范围内的事件id的列表。当获取到这些id之后，脚本将一次性读取每个事件中的类型属性，让事件数量表保持不断增长，最后结束时返回一个经过json编码的映射结果。

对性能的思考以及数据建模

正如代码所展示的一样，这个用于在特定时间范围内计算不同事件类型数量的方法能够正常工作，但这种方式需要对这一时间范围内的每个事件的类型属性进行大量的读取。对于包含几百或是几千个事件的时间范围来说，这样的分析是比较快的。但如果某个时间范围内饮食了几万乃至几百万个事件，情况又会如何呢？答案很简单，Redis在计算结果时将会阻塞。

有一种方法能够处理在分析事件流时，由于长时间的脚本执行而产生的性能问题，即预先考虑一下需要被执行的查询。具体来说，如果你知道你需要对某一段时间范围内的每种事件的总数进行查询，你就可以为每种事件类型使用一个额外的有序集合，每个集合只保存这种类型事件的id与时间戳对。当你需要计算每种类型事件的总数时，你可以执行一系列ZCOUNT或相同功能的方法调用 ⁵ ，并返回该结果。让我们来看一下这个修改后的record_event()函数，它将保存基于事件类型的有序集合。

def record_event_by_type(conn, event):     id = conn.incr('event:id')     event['id'] = id     event_key = 'event:{id}'.format(id=id)     type_key = 'events:{type}'.format(type=event['type'])  ref = {id: event['timestamp']} pipe = conn.pipeline(True) pipe.hmset(event_key, event) pipe.zadd('events', **ref) pipe.zadd(type_key, **ref) pipe.execute() 

新的record_event_by_type()函数与旧的record_event()函数在许多方面都是相同的，但新加入了一些操作。在新的函数中，我们将计算一个type_key，这里将保存该事件在对应这一类型事件的有序集合中的位置索引。当id与时间戳对添加到events有序集合中后，我们还要将id与时间戳对添加到type_key这个有序集合中，随后与旧的方法一样执行数据插入操作。

现在，如果需要计算两个时间点之间“visit”这一类型的事件所发生的次数，我们只需在调用ZCOUNT命令时传入所计算的事件类型的特定键，以及开始与结束的时间戳。

def count_type(conn, type, start, end):     type_key = 'events:{type}'.format(type=type)     return conn.zcount(type_key, start, end) 

如果我们能够预先知道所有可能出现的事件类型，我们就能够对每种类型分别调用以上的count_type()函数，并构建出之前在count_types()中所创建的表。而如果我们无法预先知道所有可能会出现的事件类型，或是有可能在未来出现新的事件类型，我们将可以将每种类型加入一个集合（Set）结构中，并在之后使用这个集合以发现所有的事件类型。以下是经我们修改后的记录事件函数。

def record_event_types(conn, event):     id = conn.incr('event:id')     event['id'] = id     event_key = 'event:{id}'.format(id=id)     type_key = 'events:{type}'.format(type=event['type'])  ref = {id: event['timestamp']} pipe = conn.pipeline(True) pipe.hmset(event_key, event) pipe.zadd('events', **ref) pipe.zadd(type_key, **ref) pipe.sadd('event:types', event['type']) pipe.execute() 

与之前相比，唯一的改变就在于我们将事件的类型加入了一个命名为“event:types”的集合，然后我们需要相应地修改一下count_types()函数的实现……

def count_types_fast(conn, start, end):     event_types = conn.smembers('event:types')     counts = {}     for event_type in event_types:         counts[event_type] = conn.zcount(             'events:{type}'.format(type=event_type), start, end)     return counts 

如果某个时间范围内存在大量的事件，那么新的count_types_fast()函数将比旧的count_types()函数执行更快，主要原因在于ZCOUNT命令比起从哈希中获取每个事件类型速度更快。

以Redis作为数据存储

虽然Redis自带的分析工具及其命令和Lua脚本非常灵活并且性能出色，但某些类型的时间序列分析还能够从特定的计算方法、库或工具中受益。对于这些情形来说，将数据保存在Redis中仍然是一种非常有意义的做法，因为Redis对于数据的存取非常快。

举例来说，对于一支股票来说，整个10年的成交金额数据按照每分钟取样也最多不过120万条数据，这点数据能够轻易地保存在Redis中。但如果要通过Redis中的Lua脚本对数据执行任何复杂的函数，则需要对现有的优化库进行移植或是调试，让他们在Redis中也实现相同的功能。而如果使用Redis进行数据存储，你就可以获取时间范围内的数据，将他们保存在已有的经过优化的内核中，以计算不断变化的平均价格、价格波动等等。

那么为什么不选用一种关系型数据库作为替代呢？原因就在于速度。Redis将所有数据都保存在RAM中，并且对数据结构进行了优化（正如我们所举的有序集合的例子一样）。在内存中保存数据及经过优化的数据结构的结合在速度上不仅比起以SSD为存储介质的数据库快了3个数量级，并且对于一般的内存键值存储系统、或是在内存中保存序列化数据的系统也快了1至2个数量级。

结论及后续

当使用Redis进行时间序列分析，乃至任何类型的分析时，一种合理的方式是记录不同事件的某些通用属性与数值，保存在一个通用的地址，以便于搜索包含这些通用属性与数值的事件。我们通过为每个事件类型实现对应的有序集合实现了这一点，并且也提到了集合的使用。虽然这篇文章主要讨论的是有序集合的应用，但Redis中还存在着更多的结构，在分析工作中使用Redis还存在其他许多不同的选择。除了有序集合与哈希之外，在分析工作中还有一些常用的结构，包括（但不限于）：位图、数组索引的字节字符串、HyperLogLogs、列表（List）、集合，以及很快将发布的基于地理位置索引的有序集合命令 ⁶ 。

在使用Redis时，你会不时地重新思索如何为更特定的数据访问模式添加相关的数据结构。你所选择的数据保存形式既为你提供了保存能力，也限定了你能够执行的查询的类型，这一点几乎总是不变的。理解这一点很重要，因为与传统的、更为人熟悉的关系型数据库不同，在Redis中可用的查询与操作受限于数据保存的类型。

在看过了分析时间序列数据的这些示例之后，你可以进一步阅读《Redis in Action》这本书第7章中关于通过创建索引查找相关数据的各种方法，可以在RedisLabs.com的eBooks栏目中找到它。而在《Redis in Action》一书的第8章中提供了一个近乎完整的、类似于Twitter的社交网络的实现，包括关注者、列表、时间线、以及一个流服务器，这些内容对于理解如何使用Redis保存时间序列中的时间线及事件以及对查询的响应是一个很好的起点。

¹ 如果你启动了lua-time-limit这一配置选项，并且脚本的执行时间超过了配置的上限，那么只读的脚本也可能会被打断。

² 当分数相同时，将按照成员本身的字母顺序对于项目进行排序。

³ 在本文中，我们通常使用冒号作为操作Redis数据时对名称、命名空间以及数据的分割符，但你也可以随意选择任何一种符号。其他Redis用户可能会选择句号“.”或分号“;”等作为分割符。只要选择一种在键或数据中通常不会出现的字符，就是一种比较好的做法。

⁴ ZRANGE及ZREVRANGE提供了基于排序位置从有序集合中获取元素的功能，ZRANGE的最小分数索引为0，而ZREVRANGE的最大分数索引为0。

⁵ ZCOUNT命令将对有序集合中某个范围内的数据计算值的总和，但它的做法是从某个端点开始增量式的遍历整个范围。对于包含大量项目的范围来说，这一命令的开销可能会很大。作为另一种选择，你可以使用ZRANGEBYSCORE和ZREVRANGEBYSCORE命令以查找范围内成员的起始与终结点。而通过在成员列表的两端使用ZRANK，你可以查找这些成员在有序集合中的两个索引，通过使用这两个索引，你可以将两者相减（再加上1）以得到相同的结果，而其计算开销则大大减少了，即使这种方式需要对Redis进行更多的调用。

⁶ 在Redis 2.8.9中引入的Z*LEX命令会使用有序集合以提供对有序集合有限的前缀搜索功能，与之类似，最新的还未发布的Redis 3.2中将通过GEO*命令提供有限的地理位置搜索与索引功能。

关于作者

Josiah Carlson 博士是一位经验丰富的数据库专家，也是Redis社区的活跃贡献者。作为初创公司方面的老手，自从了解了Salvatore Sanfilippo在2010年的工作后，Josiah就查觉了Redis的价值与目的。经过大量的使用、误用以及帮助他人理解Redis的各种文档化或未文档化的特性之后，他最终在为他的前一家初创公司进行技术开拓时编写了《Redis in Action》一书。他的部分工作成果转化为了使用Redis的功能的相关开源库，并且持续地在邮件列表中回答各种问题，同时也不时地编写Redis与其他主题的博客文章。Josiah Carlson博士目前在Openmail担任技术部的VP，这是一家位于洛杉矶的尚处于早期的初创公司。他非常乐于为你讲解如何通过Redis帮助你解决公司中的各种问题。

查看英文原文： Using Redis As a Time Series Database: Why and How