Lanzamiento de DBMS , diseñado para almacenar y procesar datos en forma de series de tiempo (porciones de valores de parámetros en intervalos específicos; el registro forma el tiempo y un conjunto de valores correspondientes a este tiempo). Esta forma de almacenamiento es óptima para aplicaciones como sistemas de monitoreo, plataformas comerciales, sistemas para recopilar métricas y estados de sensores. Se proporcionan herramientas para la integración con el proyecto. и .
El proyecto TimescaleDB se implementa como una extensión de PostgreSQL y licenciado bajo Apache 2.0. con funciones avanzadas disponibles bajo una licencia propietaria separada (TSL), que no permite cambios, prohíbe el uso de código en productos de terceros y no permite el uso gratuito en bases de datos en la nube (base de datos como servicio).
Entre los cambios en TimescaleDB 1.7:
- Se agregó soporte para la integración con DBMS. . La compatibilidad con PostgreSQL 9.6.x y 10.x ha quedado obsoleta (Timescale 2.0 solo admitirá PostgreSQL 11+).
- Se ha cambiado el comportamiento de las consultas con funciones agregadas que se ejecutan continuamente (agregación de datos entrantes continuamente en tiempo real). Estas consultas ahora combinan vistas materializadas con datos recién llegados que aún no se han materializado (anteriormente, la agregación solo cubría datos que ya se han materializado). El nuevo comportamiento se aplica a agregaciones continuas recién creadas; para las vistas existentes, el parámetro "timescaledb.materialized_only=false" debe configurarse mediante "ALTER VIEW".
- Algunas herramientas avanzadas de gestión del ciclo de vida de los datos se han transferido a la versión comunitaria desde la edición comercial, incluida la capacidad de reagrupar datos y procesar políticas de desalojo de datos obsoletos (lo que le permite almacenar solo datos actuales y eliminar, agregar o archivar automáticamente registros obsoletos).
Recordemos que el DBMS TimescaleDB le permite utilizar consultas SQL completas para analizar los datos acumulados, combinando la facilidad de uso inherente a los DBMS relacionales con la escala y las capacidades inherentes a los sistemas NoSQL especializados. La estructura de almacenamiento está optimizada para garantizar una alta velocidad de adición de datos. Admite la adición por lotes de conjuntos de datos, el uso de índices en memoria, la carga retroactiva de porciones históricas y el uso de transacciones.
Una característica clave de TimescaleDB es su soporte para la partición automática de la matriz de datos. El flujo de datos de entrada se distribuye automáticamente entre tablas particionadas. Las secciones se crean según el tiempo (cada sección almacena datos durante un cierto período de tiempo) o en relación con una clave arbitraria (por ejemplo, ID del dispositivo, ubicación, etc.). Para optimizar el rendimiento, las tablas particionadas se pueden distribuir en diferentes discos.
Para consultas, una base de datos particionada parece una tabla grande llamada hipertabla. Una hipertabla es una representación virtual de muchas tablas individuales que acumulan datos entrantes. La hipertabla se usa no solo para consultas y agregar datos, sino también para operaciones como crear índices y cambiar la estructura (“ALTER TABLE”), ocultando al desarrollador la estructura segmentada de bajo nivel de la base de datos. Con una hipertabla, puede utilizar cualquier función agregada, subconsulta, operaciones de fusión (JOIN) con tablas normales y funciones de ventana.
Fuente: opennet.ru