RedisTimeSeries 1.6がリリースされました！

本日、RedisTimeSeries1.6の一般提供を発表できることをうれしく思います。このブログ投稿では、現在利用可能な主な新機能について詳しく説明しています。

RedisTimeSeriesについて

RedisTimeSeriesは、Redis用の高性能でメモリファーストの時系列データ構造です。 RedisTimeSeriesは、時系列マルチテナンシー（多数の時系列を同時に保持できます）をサポートし、これらの時系列に同時にアクセスする複数のクライアントにサービスを提供できます。 Redisスタックの一部としても利用できるようになりました。

RedisTimeSeries1.6の主な新機能

• 強化されたクエリ機能
  • クロス時系列の集計
  • タイムスタンプまたはサンプル値による結果のフィルタリング
  • 取得するラベルの選択
  • 集計バケットの調整
    サンプルの削除
• パフォーマンスの向上
• キースペース通知
• RedisonFlashのRedisEnterpriseサポート

拡張クエリ機能

クロス時系列集計

バージョン1.6より前では、1つのタイプの集計のみが可能でした：

• 単一の時系列の場合–
  等期間の時間枠でサンプルを集約します。

バージョン1.6以降、2つの新しい集計タイプが可能です。

• 複数の時系列の場合–
  時系列のセット全体でタイムスタンプが等しいサンプルを集約します。
• 複数の時系列の場合–
  まず、等期間の時間枠で各時系列を集計し、次に、各時間枠で、一連の時系列の結果を集計します。

最初の新しい集計タイプを示しましょう。まず、2つの株を作成し、3つの異なるタイムスタンプでそれらの価格を追加しましょう：

TS.CREATE stock:A LABELS type stock name A
TS.CREATE stock:B LABELS type stock name B
TS.MADD stock:A 1000 100 stock:A 1010 110 stock:A 1020 120
TS.MADD stock:B 1000 120 stock:B 1010 110 stock:B 1020 100

これで、タイムスタンプごとの最大株価を取得できます。

redis:6379> TS.MRANGE - + WITHLABELS FILTER type=stock GROUPBY type 
REDUCE max

1) 1) "type=stock"
   2) 1) 1) "type"
         2) "stock"
      2) 1) "__reducer__"
         2) "max"
      3) 1) "__source__"
         2) "stock:A,stock:B"
   3) 1) 1) (integer) 1000
         2) 120
      2) 1) (integer) 1010
         2) 110
      3) 1) (integer) 1020
         2) 120

FILTER type=stock

GROUPBY type REDUCE

max

FILTER label=value

次に、2番目の新しい集計タイプを示します：

まず、2つの株を作成し、9つの異なるタイムスタンプでそれらの価格を追加しましょう。

TS.CREATE stock:A LABELS type stock name A
TS.CREATE stock:B LABELS type stock name B
TS.MADD stock:A 1000 100 stock:A 1010 110 stock:A 1020 120
TS.MADD stock:B 1000 120 stock:B 1010 110 stock:B 1020 100
TS.MADD stock:A 2000 200 stock:A 2010 210 stock:A 2020 220
TS.MADD stock:B 2000 220 stock:B 2010 210 stock:B 2020 200
TS.MADD stock:A 3000 300 stock:A 3010 310 stock:A 3020 320
TS.MADD stock:B 3000 320 stock:B 3010 310 stock:B 3020 300

ここで、各株式について、1000ミリ秒の時間枠あたりの平均株価を計算し、

その時間枠の最大平均：

redis:6379> TS.MRANGE - + WITHLABELS AGGREGATION avg 1000 FILTER type=stock GROUPBY type REDUCE max

1) 1) "type=stock"
   2) 1) 1) "type"
         2) "stock"
      2) 1) "__reducer__"
         2) "max"
      3) 1) "__source__"
         2) "stock:A,stock:B"
   3) 1) 1) (integer) 1000
         2) 110
      2) 1) (integer) 2000
         2) 210
      3) 1) (integer) 3000
         2) 310

GROUPBY label REDUCE reducer

レデューサーは、合計、最小、または最大にすることができます。

タイムスタンプまたはサンプル値による結果のフィルタリング

TS.RANGE、TS.REVRANGE、TS.MRANGE、およびTS.MREVRANGEを使用する場合、必ずしもすべてのサンプルを取得または集約する必要はありません。

[FILTER_BY_TS ts...]

[FILTER_BY_VALUE min max]

たとえば、通常の値が-100から100の間であるが、値9999が不適切な測定値の指標として使用されているサンプルメトリックを考えてみます。

TS.CREATE temp:TLV LABELS type temp location TLV
TS.MADD temp:TLV 1000 30 temp:TLV 1010 35 temp:TLV 1020 9999 
temp:TLV 1030 40

それでは、すべての値を取得し、範囲外の値は無視しましょう：

TS.RANGE temp:TLV - + FILTER_BY_VALUE -100 100

範囲外の値を無視して、平均値も取得しましょう：

TS.RANGE temp:TLV - + FILTER_BY_VALUE -100 100 AGGREGATION avg 1000

取得するラベルの選択

TS.MRANGE、TS.MREVRANGE、およびTS.MGETを使用する場合、一致する時系列に関連付けられているすべてのラベルの値が常に必要なわけではなく、選択したラベルの値のみが必要です。

SELECTED_LABELS

TS.CREATE temp:TLV LABELS type temp location TLV
TS.MADD temp:TLV 1000 30 temp:TLV 1010 35 temp:TLV 1020 9999 
temp:TLV 1030 40

一致する時系列に関連付けられているすべてのラベルを取得するには、

WITHLABELS

redis：6379> TS.MGET WITHLABELS FILTER type =temp

1) 1) "temp:TLV"
   2) 1) 1) "type"
         2) "temp"
      2) 1) "location"
         2) "TLV"
   3) 1) (integer) 1030
      2) 40

ただし、場所のみが必要な場合は、

SELECTED_LABELS:

redis:6379> TS.MGET SELECTED_LABELS location FILTER type=temp

1) 1) "temp:TLV"
   2) 1) 1) "location"
         2) "TLV"
   3) 1) (integer) 1030
      2) 40

集計バケットの調整

1日の平均気温を取得したいが、「1日」は06:00に開始するとします。この場合、間隔を00:00から23:59ではなく、06：00から05:59に調整します。

TS.RANGE、TS.REVRANGE、TS.MRANGE、およびTS.MREVRANGEを使用する場合、

ALIGN

アラインメントを示すために、次のデータを追加しましょう。

TS.CREATE stock:A LABELS type stock name A
TS.MADD stock:A 1000 100 stock:A 1010 110 stock:A 1020 120
TS.MADD stock:A 1030 200 stock:A 1040 210 stock:A 1050 220
TS.MADD stock:A 1060 300 stock:A 1070 310 stock:A 1080 320

次に、

ALIGN

redis:6379> TS.RANGE stock:A - + AGGREGATION min 20

1) 1) (integer) 1000
   2) 100
2) 1) (integer) 1020
   2) 120
3) 1) (integer) 1040
   2) 210
4) 1) (integer) 1060
   2) 300
5) 1) (integer) 1080
   2) 320

そして今、

ALIGN

redis：6379> TS.RANGE stock：A – + ALIGN 10 AGGREGATION min 20

1) 1) (integer) 990
   2) 100
2) 1) (integer) 1010
   2) 110
3) 1) (integer) 1030
   2) 200
4) 1) (integer) 1050
   2) 220
5) 1) (integer) 1070
   2) 310

ALIGN

範囲クエリの開始タイムスタンプが明示的に指定されている場合（「-」ではない）、alignを「-」または「

start

redis：6379> TS.RANGE在庫：A 5 + ALIGN – AGGREGATION min 20

1) 1) (integer) 985
   2) 100
2) 1) (integer) 1005
   2) 110
3) 1) (integer) 1025
   2) 200
4) 1) (integer) 1045
   2) 220
5) 1) (integer) 1065
   2) 310

同様に、範囲クエリの終了タイムスタンプが明示的に指定されている場合（「+」ではない）、

ALIGN

サンプルの削除

TS.DELを使用すると、2つのタイムスタンプ内の特定の時系列のサンプルを削除できます。

例：

TS.DEL stock:A 1020 1050

パフォーマンスの向上

多くの最適化が実装され、ほとんどのクエリはRedisTimeSeries1.4と比較してはるかに高速に実行されるようになりました。

次の表は、TSBSクエリ（ここで説明）について、単一ノードで達成可能な1秒あたりのクエリ数の詳細を示しています。この表には、バージョン1.4でサポートされていたTSBSクエリのサブセットのみがリストされています。

8％から65％の改善が見られます RedisTimeSeries1.4と比較した1秒あたりのクエリ数。

キースペース通知

Redis Keyspace通知を使用すると、RedisクライアントはPub / Subチャネルにサブスクライブして、何らかの方法でRedisデータセットに影響を与えるイベントを受信できます。たとえば、RedisGearsを使用して、これらの通知で関数をトリガーできます。

例として、サンプルのストリームをリッスンし、リアルタイムの予測と警告を生成する時系列予測子または異常検出器を実装することが可能です。
たとえば、さまざまなRedisTimeSeriesコマンドをサブスクライブしてイベントを生成するこのテストを確認してください。

RedisonFlashのRedisEnterpriseサポート

バージョン1.6以降、RedisTimeSeriesはRedis on Flashで実行できますが、RoFはキーレベルで実装されていることに注意してください。つまり、時系列全体の値はFLASHまたはRAMのいずれかに存在します。

RedisTimeSeriesはRedisStackの一部です

RedisTimeSeriesはRedisスタックの一部になりました。 macOS、Ubuntu、またはRedhat用の最新のRedis Stack Serverバイナリをダウンロードするか、Docker、Homebrew、またはLinuxを使用してインストールできます。

RedisInsightを使用して時系列データを視覚化する

RedisInsightは、RedisまたはRedisStackを使用した開発中にRedisTimeSeriesからのデータを探索するための優れた方法を提供する開発者向けのビジュアルツールです。

時系列クエリを実行し、グラフィカルユーザーインターフェイスから直接結果を観察できます。 RedisInsightは、RedisTimeSeriesクエリの結果を視覚化できるようになりました。

さらに、RedisInsightには、RedisTimeSeriesをインタラクティブに学習するためのクイックガイドとチュートリアルが含まれています。

redis.ioおよびdeveloper.redis.comのRedisTimeSeriesの詳細をご覧ください。