Redis Timeseries是否支持同一时间戳存储列表形式多数值

Redis TimeSeries 原生不支持在单个时间序列的同一时间戳下存储列表形式的多值，每条时间序列中每个时间戳只能对应一个双精度浮点型数值，你设想的逗号分隔多值写入方式不符合语法规则，无法执行。

你目前为开盘价、收盘价分别创建独立时间序列的写法本身是可行的，也是时序场景下的通用设计思路，在此基础上可以通过标签优化使用体验，另外也可以根据需求选择其他替代方案。

方案1：标签归类多时间序列（生产环境首选，完全兼容TS原生能力） #

不用靠key名后缀区分不同字段，给每个字段对应的时间序列打上统一标签，归属于同一个交易对和时间周期，既保留单值TS的所有性能、功能优势，又能实现批量查询、聚合，不用逐个维护key的关联关系：

# 为K线不同字段创建独立TS，打统一标签做归类
TS.CREATE BTCUSD1H:OPEN LABELS symbol BTCUSD period 1H price_type open
TS.CREATE BTCUSD1H:CLOSE LABELS symbol BTCUSD period 1H price_type close
TS.CREATE BTCUSD1H:HIGH LABELS symbol BTCUSD period 1H price_type high
TS.CREATE BTCUSD1H:LOW LABELS symbol BTCUSD period 1H price_type low

# 用TS.MADD批量写入同一时间戳的所有K线字段，比多次TS.ADD性能更高
TS.MADD BTCUSD1H:OPEN 1652824475581 21.000 BTCUSD1H:CLOSE 1652824475581 20.000 BTCUSD1H:HIGH 1652824475581 22.500 BTCUSD1H:LOW 1652824475581 19.800

# 查询时直接按标签过滤，一次拉取该周期下所有价格字段的时序数据
TS.MRANGE - + FILTER symbol=BTCUSD period=1H

这个方案可以完整复用Redis TimeSeries的所有原生能力：高压缩存储、自动过期、内置聚合计算、自动降采样生成不同周期K线，是金融时序场景的标准实践。

方案2：换用Redis Stream存储（适合强需求单key存多值的场景） #

如果你一定要用单个key存储同时间戳的多组数值，放弃TimeSeries改用Redis Stream结构更合适，Stream本身支持在一条消息中存多个field-value对，也支持按时间范围做范围查询：

# 单key写入一条带多字段的K线数据，*表示自动生成毫秒级时间戳ID
XADD BTCUSD1H * open 21.000 close 20.000 high 22.500 low 19.800
# 按指定时间范围查询K线
XRANGE BTCUSD1H 1652824475580 1652824475590

这个方案的缺点是没有TimeSeries自带的时序优化能力，做均线、波动率这类时序统计、降采样生成大周期K线时，需要额外自己实现逻辑，存储成本也比TimeSeries高。

注意：不要尝试将多值编码为单个浮点数、或者转成字符串格式塞入TimeSeries的value位，前者会造成严重的数值精度损失，完全不适合交易类对数据精度要求高的场景，后者会直接触发语法报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user840718