各位观众老爷们，晚上好！我是你们的老朋友，江湖人称“Bug终结者”的码农老王。今天咱们不聊诗词歌赋，不谈风花雪月，就来唠唠RedisTimeSeries里那些既实用又有点小复杂的家伙——聚合（Aggregation）与下采样（Downsampling）。
别一听“聚合”和“下采样”就觉得头大，其实它们就像菜市场里的大妈一样，精打细算，把一堆数据整理得井井有条，让你看得明白，用得舒心。而且啊，学会了这两招，你的RedisTimeSeries数据处理能力，至少提升三个档次！😎
为什么要聚合与下采样？数据多，烦恼也多！
想象一下，你是一家物联网公司的工程师，负责监控全国各地传感器的数据。每秒钟，成千上万的传感器都在源源不断地产生数据，像滔滔江水一样涌入你的RedisTimeSeries。
- 数据量太大，硬盘吃不消啊！ 💾 你的硬盘就像个小肚腩，再好吃的东西也架不住天天撑着。原始数据量太大，存储成本蹭蹭往上涨，简直让人心疼！
- 查询速度慢如蜗牛！ 🐌 你想查一下过去一周的平均温度，结果RedisTimeSeries吭哧吭哧算了半天，才给你个结果。用户早就跑光了！
- 数据噪声太多，看不清趋势！ 📈 传感器难免会出点小毛病，产生一些异常数据。这些噪声会干扰你的判断，让你误以为世界末日就要来了。
这时候，聚合与下采样就派上用场了！它们就像数据世界的“整形医生”和“营养师”，帮你精简数据，去除噪声，让你一眼就能看清数据的本质。
聚合（Aggregation）：把零散的数据捏成团儿
聚合，顾名思义，就是把一段时间内的数据“聚合”成一个值。你可以把聚合想象成包饺子，把各种馅料（原始数据）包在一起，变成一个美味的饺子（聚合后的数据）。
RedisTimeSeries提供了多种聚合方式，满足你的各种需求：
| 聚合函数 | 含义 | 举例 |
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