TimescaleDB 实现中有两个核心概念 hypertable(超表)和 chunk(数据块),hypertable 可以是一个逻辑概念,chunk 则是数据存储的实际单元,一个超表可以包含多个块。 如下图所示,hypertable 是基于普通的 PostgreSQL 表创建,这让用户可以使用标准 SQL 语法对超表进行插入和查询等操作,与此同时,在普通表的基础上超表添加...
chunk_time_interval:显式配置时间间隔,就是根据时间来自行分区,默认是7天,选择时间间隔的关键属性是属于最近间隔的块(包括索引)(或块,如果使用空间分区)适合内存。因此,我们通常建议设置间隔,使这些块不超过主内存的 25%。 --创建超表的时候设置时间间隔 例:设置一天 SELECT create_hypertable('conditions', 'time...
TimescaleDB 中的表叫做超表——Hypertable,每个分片叫做一个"chunk",超表可以理解成一个虚拟层、代理层,一个视图,实际是一个分区表,各个 chunk 是通过继承实现的分区表,这些对于用户是完全透明的,使用超表和使用普通的表无异,不过既然是分区表,那么唯一索引必须包含分区列这个限制还是存在的。 In other words, ...
分区在 TimescaleDB 中被称为 chunk。 7. 自动调整 CHUNK 的大小 8. 内部写优化(批量提交、内存索引、事务支持、数据倒灌)。 内存索引,因为 chunk size 比较适中,所以索引基本上都不会被交换出去,写性能比较好。 数据倒灌,因为有些传感器的数据可能写入延迟,导致需要写以前的 chunk,timescaleDB 允许这样的事情发...
在查询性能评估之前,对于 TimescaleDB, 我们采用[7]中推荐配置,设置为 8 个 Chunk ,以确保其充分发挥查询性能。在整个查询对比中,TDengine 数据库的虚拟节点数量(vnodes)保持为默认的 6 个,其他的数据库参数配置为默认值。 1 4,000 devices × 10 metrics查询性能对比 由于部分类型(分类标准参见[7] )单次...
SELECTset_chunk_time_interval('conditions', INTERVAL'1 days'); 数据写入: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 insert into conditions(time, location, temperature, humidity) values('2023-04-07 00:00:00', 'beijing', 20, 40), ...
数据自动按时间和空间分片(chunk)。 TimescaleDB具备以下特点 1. 基于时序优化 2. 自动分片(按时间、空间自动分片(chunk)) 3. 全SQL接口 4. 支持垂直于横向扩展 5. 支持时间维度、空间维度自动分区。空间维度指属性字段(例如传感器ID,用户ID等) 6. 支持多个SERVER,多个CHUNK的并行查询。分区在TimescaleDB中被称...
数据自动按时间和空间分片(chunk) TimescaleDB 具有以下特点 1. 基于时序优化 2. 自动分片(自动按时间、空间分片(chunk)) 3. 全 SQL 接口 4. 支持垂直于横向扩展 5. 支持时间维度、空间维度自动分区。空间维度指属性字段(例如传感器 ID,用户 ID 等) ...
表2. 不同场景下 TimescaleDB 的 chunk 配置 上述参数的设置,充分参考了对比报告[7]中推荐的配置参数设置,以确保能够最大化写入性能指标。 1.4.3 InfluxDB 我们选择 InfluxDBversion 1.8.10。这里没有使用 InfluxDB 最新的 2.x 版本是因为 TSBS 没有对其进行适配,所以选用了能够运行 TSBS 框架的 InfluxDB 最...
对于TimescaleDB,设置块(Chunk)大小为 12 小时,合计 6 个块(具体细节参阅此处)。 对于InfluxDB,我们启用了时序索引(TSI,Time Series Index)。 插入性能 对于插入操作,结果十分清楚:对于数据规模很小的工作负载,InfluxDB 性能超出 TimescaleDB 两倍。但是,随着数据规模的增加,由于 InfluxDB 使用了时间结构归并树(类...