- Tidak ada opsi untuk mengirim lebih dari satu agregasi ke seri downsample karena setiap stempel waktu dapat menampung satu. Anda dapat menggunakan label untuk menanyakan semua rangkaian sekaligus.
- RedisTimeSeries akan menjadi solusi yang baik karena akan menurunkan sampel data Anda saat penyisipan sehingga kueri akan menjadi sangat cepat. Ini juga menggunakan kompresi delta ganda yang berarti data Anda akan membutuhkan memori yang lebih sedikit daripada beberapa solusi lain. Anda bahkan dapat menggunakan retensi untuk menghentikan data sumber jika yang Anda pedulikan hanyalah kandil.
r.create('XYZ_PRICES', retention_msecs=300000, labels={'name':'xyz', 'type:src'})
r.create(opeing_price, labels={'name':'xyz', 'type:opening'})
r.create(closing_price, labels={'name':'xyz', 'type:closing'})
r.create(highest_price, labels={'name':'xyz', 'type:highest'})
r.create(lowest_price, labels={'name':'xyz', 'type:lowest'})
r.createrule(src, 'opening_price', 'first', bucket_size_msec=60000)
r.createrule(src, 'closing_price', 'last', bucket_size_msec=60000)
r.createrule(src, 'lowest_price', 'min', bucket_size_msec=60000)
r.createrule(src, 'highest_price', 'max', bucket_size_msec=60000)
