大家好，欢迎来到今天的Redis模块性能优化与扩展专场！今天咱们聚焦Redis的两个重量级模块：Graph 和 Timeseries，聊聊怎么让它们跑得更快、更稳、更能干。 第一部分：RedisGraph性能优化与扩展 RedisGraph，顾名思义，就是把图数据库搬到了Redis上，这听起来就很刺激！但是，图数据库的复杂性摆在那里，用得不好，性能分分钟教你做人。所以，我们得好好优化它。 1. 数据建模：选对姿势很重要 图数据库最核心的就是数据模型。在RedisGraph中，这意味着你需要认真考虑节点（Nodes）和关系（Relationships）如何定义，以及它们之间的属性（Properties）如何组织。 尽量使用整数ID： RedisGraph内部使用整数ID来标识节点和关系。如果你在创建节点和关系时指定了字符串ID，RedisGraph会帮你映射成整数ID，这中间会有额外的开销。所以，能用整数ID就别用字符串ID。 # 避免：使用字符串ID query = “CREATE (:Person{name:’Alice’, id:’alice123′})-[:KNOWS]-> …
Redis `Timeseries` (时间序列)：传感器数据与日志存储
好的，没问题。 各位朋友，大家好！今天咱们来聊聊 Redis 的一个相当酷炫的功能——TimeSeries，也就是时间序列。这玩意儿可不是什么高深莫测的黑科技，说白了就是专门用来存储和处理时间戳数据的。想象一下，你家智能家居里的温度传感器，每隔几秒钟就往外蹦出一个温度值，或者你的服务器日志，每时每刻都在记录各种事件。这些数据都有一个共同点：都带着时间戳。那怎么高效地存储和查询这些数据呢？Redis 的 TimeSeries 就派上用场了。 什么是时间序列？ 简单来说，时间序列就是按照时间顺序排列的一系列数据点。每个数据点都包含一个时间戳和一个对应的值。比如： 2023-10-27 10:00:00, 25.5 (温度：25.5 摄氏度) 2023-10-27 10:00:01, 25.6 2023-10-27 10:00:02, 25.7 这些数据点按照时间先后顺序排列，就构成了一个时间序列。 为什么要用 Redis TimeSeries？ 可能有人会问，我用关系型数据库，或者 NoSQL 数据库，甚至直接写文件，也能存这些数据啊，为啥非得用 Redis TimeSeries？ 原因很 …