如何在Redis TimeSeries时序数据库中实现批量数据加载？

• 优先使用原生批量写入命令TS.MADD
  你之前仅查询了TS.ADD相关的文档，RedisTimeSeries实际原生支持TS.MADD批量插入命令，支持单次传入多组(序列key, 时间戳, 数值)三元组，可同时给单个或多个序列批量写入数据点。相比循环调用TS.ADD，该方式能减少90%以上的网络RTT开销，是官方推荐的批量写入方案。
  参考示例（单序列批量写入3个点）：
  TS.MADD sourceKey 1620000000000 25.3 sourceKey 1620000001000 25.5 sourceKey 1620000002000 25.7
  实际使用时建议单次打包1000~10000条数据点，性能最优，最大可传入参数数量受Redisproto-max-bulk-len配置限制。
• 配合Pipeline机制进一步提效
  如果你使用的客户端SDK没有封装TS.MADD，或是需要同时混合执行其他Redis操作，可以使用Redis原生的Pipeline管道机制，将多条TS.ADD命令打包后一次性发送给服务端，无需等待单条命令返回即可发送下一条，性能相比单条循环调用也能提升3~10倍，提升幅度和当前网络延迟正相关。
• 临时调整配置适配离线导入场景
  如果是一次性离线导入100万条冷数据，导入过程中可以临时调整以下配置进一步提升速度，导入完成后再恢复原有配置即可：
  • 临时关闭RDB、AOF持久化，导入完成后手动触发持久化
  • 创建序列时避免配置不必要的标签、降采样规则，减少写入时的额外计算开销
  • 若业务允许服务端自动生成时间戳，插入时用*代替显式传入的时间戳，减少序列化和参数传递开销
• 超大规模冷数据可选RDB预加载
  如果后续需要导入千万级以上的冷数据，可以先将数据生成符合RedisTimeSeries格式的RDB文件，直接替换服务端的RDB文件后启动实例，性能比在线写入高一个数量级，不过操作复杂度更高，仅适合无在线业务的离线导入场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ghdsjkf