RiSearch + PHP 实现时间序列数据高效搜索与聚合的完整方案

M66 2025-10-20

引言

随着互联网应用的不断发展，系统产生的时间序列数据越来越多，例如传感器数据、日志信息、股票价格等。这类数据具有时间连续性和高增长的特点，如何高效地进行搜索与聚合成为一项重要的技术挑战。本文将介绍如何基于 RiSearch 与 PHP，构建一个高性能的时间序列数据搜索与聚合解决方案。

RiSearch 与 PHP 的环境配置

在实现之前，需要先安装 Redis、RiSearch 以及 PHP 的 Redis 扩展。以下是基本的配置流程：

安装 Redis：可参考 Redis 官方文档获取下载与安装方法。
安装 RiSearch：从官方 GitHub 仓库获取并完成编译安装。
安装 PHP Redis 扩展：使用命令 pecl install redis 进行安装，并在 PHP 配置文件中启用。

创建时间序列索引

在 RiSearch 中使用索引是进行搜索和聚合的基础。以下示例展示了如何在 PHP 中创建一个日志型时间序列索引：

<?php
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$redis->rawCommand('FT.CREATE', 'logs', 'SCHEMA', 'timestamp', 'NUMERIC', 'content', 'TEXT');

// 将日志数据添加到索引中
$logs = array(
    array('timestamp' => 1615516800, 'content' => '这是第一条日志'),
    array('timestamp' => 1615603200, 'content' => '这是第二条日志'),
    // ...
);

foreach ($logs as $log) {
    $redis->rawCommand('FT.ADD', 'logs', 'doc:'.$log['timestamp'], 1.0, 'FIELDS',
        'timestamp', $log['timestamp'],
        'content', $log['content']);
}
?>

上面的代码首先定义了一个名为 logs 的索引，包含时间戳与内容两个字段，并将多条日志数据写入索引，便于后续的搜索与聚合操作。

搜索时间序列数据

RiSearch 提供了高效的查询语法，可根据时间区间快速检索数据。以下代码演示了如何在指定时间范围内搜索日志：

<?php
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$query = '@timestamp:[1615516800 1615603200]'; // 搜索 2021-03-12 到 2021-03-13 的日志

$result = $redis->rawCommand('FT.SEARCH', 'logs', $query, 'LIMIT', 0, 10);

// 输出搜索结果
foreach ($result as $key => $value) {
    if ($key % 2 === 0) {
        echo '日志ID：'.$value."\n";
    } else {
        echo '内容：'.$value."\n";
    }
}
?>

通过 FT.SEARCH 命令，我们可以快速查询时间范围内的日志信息，并将结果按需输出。该方式能够支持复杂的查询条件与多字段匹配。

聚合时间序列数据

在日志分析或监控系统中，聚合统计是常见需求。例如，可以统计某个时间段内某类日志出现的次数。以下示例展示了使用 RiSearch 的聚合命令实现这一功能：

<?php
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$query = '@timestamp:[1615516800 1615603200]'; // 搜索指定时间范围的日志

$result = $redis->rawCommand('FT.AGGREGATE', 'logs', $query, 'LOAD', 1,
    'GROUPBY', 1, '@content',
    'REDUCE', 'COUNT', 0, 'AS', 'count');

// 输出聚合结果
foreach ($result as $item) {
    echo '内容：'.$item['@content'].'，出现频率：'.$item['count']."\n";
}
?>

该聚合命令会对查询结果进行分组，并统计每种日志内容的出现次数，非常适用于日志分析、事件统计等场景。

总结

通过结合 RiSearch 与 PHP，我们可以轻松构建出支持时间序列数据搜索与聚合的高性能系统。通过索引建立、搜索查询与聚合分析三步，能够高效地管理和分析大规模时间序列数据。开发者可根据实际业务需求进一步扩展，例如增加数据可视化、智能告警或多维度聚合等功能，从而构建出完整的数据分析平台。