时序数据库TimescaleDB是站在了PG的肩膀上？扒了扒了

???? 1.时序数据库 什么是时序数据库？顾名思义， 用于处理按照时间变化顺序的数据的数据库即为时序数据库（time-series database）， 时序数据库专门优化处理带时间标签的数据， 为什么会衍生时序数据库这一种新趋势呢？ 我们知道像PostgreSQL和MySQL这种关系型数据库对于短期需求不大的情况下下还是可以满足的， 但是一旦数据量增长，其性能不足以支持频繁的添加和读取需求。 运用时间模型来构造的应用非常需要时序数据库的加持，包括未来大数据的趋势，时序数据库必然会成为一个新潮流。 截止2024年2月， TimescaleDB在DB-Engines中排名的处于第4位， 并一直处于上升的趋势。 ???? 2.TimescaleDB >对于TimescaleDB来说，在功能的丰富程度上战胜了排名更靠前的几位选手， 但是对于性能上可能处于下风，因此TimescaleDB如何持续地发展下去、如何发展地更好， 除了探寻在性能等综合素质方面的提升外，在PostgreSQL的肩膀上怎么样更好地适应现代化需求才是重中之重。 时序数据库应该具备的特点总结如下 1. 压缩能力 2. 自动rotate 3. 支持分片，水平扩展 4. 自动扩展分区， 5. 插入性能 6. 分区可删除 7. 易用性(SQL接口) 8. 类型丰富 9. 高效分析能力 ???? 3.TimescaleDB部署 ✨ 3.1 repository tee /etc/yum.repos.d/timescale_timescaledb.repo <<EOL [timescale_timescaledb] name=timescale_timescaledb baseurl=https://packagecloud.io/timescale/timescaledb/el/$(rpm -E %{rhel})/\$basearch repo_gpgcheck=1 gpgcheck=0 enabled=1 gpgkey=https://packagecloud.io/timescale/timescaledb/gpgkey sslverify=1 sslcacert=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt metadata_expire=300 EOL ✨ 3.2 yum在线安装 1.Update your local repository list: yum update --skip-broken --nobest 2.Install TimescaleDB: yum install timescaledb-2-postgresql-14 在Red Hat Enterprise Linux 8上安装时，需要使用: sudo dnf module disable postgresql 命令禁用系统中内置的PostgreSQL模块。 ✨ 3.3 插件配置 修改postgresql config文件，使timescaledb这个插件能正常工作,通过调优脚本来配置数据库 [root@rhel8 ~]#  find / -name pg_config /usr/pgsql-14/bin/pg_config sudo timescaledb-tune --pg-config=/usr/pgsql-14/bin/pg_config ##重启 systemctl restart postgresql-14 [root@rhel8 ~]# systemctl status postgresql-14 ● postgresql-14.service - PostgreSQL 14 database server    Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/postgresql-14.service; enabled; vendor preset: disabled)    Active: active (running) since Wed 2024-02-21 22:33:06 CST; 14s ago      Docs: https://www.postgresql.org/docs/14/static/   Process: 4938 ExecStartPre=/usr/pgsql-14/bin/postgresql-14-check-db-dir ${PGDATA} (code=exited, status=0/SUCCESS)  Main PID: 4945 (postmaster)     Tasks: 22 (limit: 49633)    Memory: 118.3M    CGroup: /system.slice/postgresql-14.service            ├─4945 /usr/pgsql-14/bin/postmaster -D /var/lib/pgsql/14/data/ ????  4.TimescaleDB使用 ✨ 4.1 登陆PG [root@rhel8 ~]# su - postgres [postgres@rhel8 ~]$  [postgres@rhel8 ~]$ psql psql (14.10) Type "help" for help. postgres=# create database jemdb; CREATE DATABASE postgres=# \c jemdb You are now connected to database "jemdb" as user "postgres". ✨ 4.2 创建插件 1.创建插件 CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb; 2.删除插件 DROP EXTENSION IF EXISTS timescaledb; jemdb=# \dx                                                List of installed extensions     Name     | Version |   Schema   |                                     Description                                       -------------+---------+------------+--------------------------------------------------------------------------------------  plpgsql     | 1.0     | pg_catalog | PL/pgSQL procedural language  timescaledb | 2.14.2  | public     | Enables scalable inserts and complex queries for time-series data (Apache 2 Edition) (2 rows) psql -U postgres -h 192.168.3.10 -d jemdb -p 5432 ✨ 4.3 使用超表 1、创建普通测试表 CREATE TABLE conditions ( time        TIMESTAMPTZ       NOT NULL, location    TEXT              NOT NULL, temperature DOUBLE PRECISION  NULL, humidity    DOUBLE PRECISION  NULL ); 2、基于time分区将上一步创建的普通表转换为超表 jemdb=# SELECT create_hypertable('conditions', 'time');     create_hypertable     -------------------------  (1,public,conditions,t) (1 row) 超表（hypertable）是具有特殊功能的PostgreSQL表，可以很容易地处理时间序列数据。与它们交互就像与普通PostgreSQL表交互一样，但在幕后，超表会自动按时间将数据划分为块。在TimescaleDB中，超表与普通PostgreSQL表可以一起存在。超表用来存储时序数据，这样可以提高插入和查询的性能，而且可以访问一些有用的时间序列特性。普通PostgreSQL表用来存储其它关系型数据。 3、插入数据并查询 jemdb=# INSERT INTO conditions(time, location, temperature, humidity) SELECT now(), to_char(i, 'FM0000'), random()*i, random()*i FROM generate_series(1,10000) i; 4.针对过去3小时的数据，每15分钟采集度量一次，按照时间和温度降序排序 SELECT time_bucket('15 minutes', time) AS fifteen_min, location, COUNT(*), MAX(temperature) AS max_temp, MAX(humidity) AS max_hum FROM conditions WHERE time > NOW() - interval '3 hours' GROUP BY fifteen_min, location ORDER BY fifteen_min DESC, max_temp DESC; 5.更改现有超表上的块间隔长度 SELECT set_chunk_time_interval('conditions', INTERVAL '24 hours'); SELECT h.table_name, c.interval_length   FROM _timescaledb_catalog.dimension c   JOIN _timescaledb_catalog.hypertable h     ON h.id = c.hypertable_id; ???? 5.总结 >随着物联网的发展，时序数据库的需求越来越多， 比如水文监控、工厂的设备监控、国家安全相关的数据监控、 通讯监控、金融行业指标数据、传感器数据等。 在互联网行业中，也有着非常多的时序数据， 例如用户访问网站的行为轨迹，应用程序产生的日志数据等等。 以下是时序数据库的发展史推荐给大家，一起交流学习