TimescaleDB實戰指南：用PostgreSQL高效處理時間序列資料

Summary

在當今數據驅動的世界裡，有效地處理時間序列資料變得日益重要。這篇文章深入探討 TimescaleDB 如何利用其先進技術來提升時間序列資料的效率與靈活性，相信讀者將能從中獲得許多實用見解。 Key Points:

• TimescaleDB 2.0 在 Chunk 分割策略上進行了重大優化，顯著提升資料寫入速度與查詢性能，非常適合高頻率的時間序列資料處理。
• 透過與 PostgreSQL 的擴充模組整合，TimescaleDB 能夠利用生態系統中的豐富功能，讓時間序列資料平台更為強大且靈活。
• 結合機器學習模型進行異常偵測，不再只是簡單的閾值警報，而是能夠識別潛在的異常模式，這對於即時監控和預測非常有幫助。

了解時序數據的重要性

為何選擇TimescaleDB提升PostgreSQL性能

如何在Docker中啟動PostgreSQL和TimescaleDB

連接PostgreSQL並啟用TimescaleDB擴展

創建時間序列數據的測試表格與填充數據

docker run -d \  --name timescaledb \  -p 5432:5432 \  -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword \  timescale/timescaledb:latest-pg17

docker ps

查詢和分析時間序列數據的基本方法

docker exec -it timescaledb psql -U postgres

EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb;

* FROM pg_extension WHERE extname = 'timescaledb';

如何計算和儲存每日平均溫度

-- 創建一個常規表格以儲存感測器讀數

CREATE TABLE sensor_readings (

    time TIMESTAMP NOT NULL,

    sensor_id INT NOT NULL,

    temperature FLOAT NOT NULL

);



-- 將其轉換為超表

SELECT create_hypertable('sensor_readings', 'time');



-- 向表中插入示例數據以進行初始化

INSERT INTO sensor_readings (time, sensor_id, temperature)

VALUES    

    (NOW() - INTERVAL '2 days', 1, 23.5),    

    (NOW() - INTERVAL '1 day 12 hours', 1, 24.1),    

    (NOW() - INTERVAL '1 day', 2, 22.8),    

    (NOW() - INTERVAL '12 hours', 2, 25.0),    

    (NOW() - INTERVAL '6 hours', 1, 23.9),    

    (NOW(), 2, 24.7);



-- 可選地創建一個用於儲存每日平均值的聚合表格

CREATE TABLE daily_averages (

    day DATE NOT NULL,

    sensor_id INT NOT NULL,

    avg_temp FLOAT NOT NULL,

    PRIMARY KEY (day, sensor_id)

);

以小時為單位分組時間序列數據的技巧

* FROM sensor_readings;

DISTINCT ON (sensor_id)     sensor_id,     time,     temperature FROM sensor_readings ORDER BY sensor_id, time DESC;

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INTO daily_averages (day, sensor_id, avg_temp)SELECT     date_trunc('day', time) AS day,    sensor_id,    AVG(temperature) AS avg_tempFROM sensor_readingsGROUP BY date_trunc('day', time), sensor_id;

* FROM daily_averages;

time_bucket('1 hour', time) AS hour,    sensor_id,    AVG(temperature) AS avg_tempFROM sensor_readingsWHERE time > NOW() - INTERVAL '1 day'GROUP BY time_bucket('1 hour', time), sensor_idORDER BY hour;

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