数据压缩:TimescaleDB提供了数据压缩功能,可以减小存储空间,提高查询性能。通过压缩数据,可以减少磁盘I/O操作,加快查询速度。 调整配置参数:根据实际情况调整TimescaleDB和PostgreSQL的配置参数,包括内存大小、连接数、维护任务等。通过调整参数可以优化性能并提高系统稳定性。 数据分布:合理分布数据可以减少在集群中的数据传...
CREATE MATERIALIZED VIEW stock_candlestick_daily WITH (timescaledb.continuous) AS SELECT time_bucket('1 day', "time") AS day, symbol, max(price) AS high, first(price, time) AS open, last(price, time) AS close, min(price) AS low FROM stocks_real_time srt GROUP BY day, symbol; 查询...
数据一致性:TimescaleDB支持 ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)事务,确保数据的一致性和可靠性。这使得它在处理重要的时间序列数据时更加可靠。 运维简便:由于建立在 PostgreSQL 之上,TimescaleDB继承了 PostgreSQL 的成熟的运维工具和生态系统。用户可以使用熟悉的工具和技术来管理和监控数据库。 支持多种数据类型...
postgres=# CREATE DATABASE nyc_data; CREATE DATABASE postgres=# \c nyc_data You are now connected to database "nyc_data" as user "pg12". nyc_data=# CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb; 2、创建普通测试表、超表及索引 nyc_data=# CREATE TABLE "rides"( nyc_data(# vendor_id TE...
优化的查询性能:TimescaleDB使用了分区和数据分片技术,将数据分散到多个分区中,从而可以并行处理查询操作,提供优化的查询性能。 连续聚合:这是TimescaleDB的一个强大特性,它允许在数据插入的同时计算和维护聚合数据,从而大大减少了后续查询的计算成本。 自动数据分层:TimescaleDB支持数据分层,可以将历史数据分为不同的层...
Timescale DB是一个开源的时间序列数据库,它是基于PostgreSQL开发的,专门用于处理大规模时间序列数据。它提供了高性能、可扩展性和灵活性,适用于各种应用场景,如物联网、金融、监控和分析等。 查询性能较慢可能由多种原因引起,下面我将从几个方面进行分析和解决方案: 数据模型设计:在使用Timescale DB时,...
用postgresql存上百万条的数据,还有在这些表的基础上做时间相关的聚合,一开始聚合的结果耗时高达7s,最高的有30s左右。于是用timescaledb做优化。 解决: 由于之前安装的pg是10版本的,现在最新的timescaledb要求pg12以上,于是我才用timescale 1.4的版本。
TimescaleDB是一个开源的时间序列数据库,它是建立在PostgreSQL之上的扩展。它专注于高性能的时间序列数据存储和查询,具有以下特点: 基准插入比率:TimescaleDB相对于传统的关系型数据库PostgreSQL,在插入大量时间序列数据时具有更高的性能。它通过优化数据存储和查询引擎,提供了更高的插入速度。 TimescaleDB通过将数据按照...
TimescaleDB是用于时间序列的关系数据库:专门构建在PostgreSQL上用于时间序列工作负载。它结合了PostgreSQL的优点和新功能,可以提高性能、降低成本,并为时间序列提供更好的总体开发体验。 因此,如果您发现自己需要对几乎不可变的大型数据集(即OLAP)执行快速分析查询,那么ClickHouse可能是更好的选择。