{"id":78346,"date":"2020-04-18T19:42:08","date_gmt":"2020-04-18T17:42:08","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/vypusk-subd-timescaledb-1-7"},"modified":"2020-04-18T19:42:08","modified_gmt":"2020-04-18T17:42:08","slug":"vypusk-subd-timescaledb-1-7","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/vypusk-subd-timescaledb-1-7","title":{"rendered":"Lanzamiento de la base de datos TimescaleDB 1.7","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/timescale\/timescaledb\/releases\/tag\/1.7.0\">Publicado<\/a><\/noindex>   lanzamiento de la base de datos <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.timescale.com\">TimescaleDB 1.7<\/a><\/noindex>, dise\u00f1ada para almacenar y procesar datos en forma de series temporales (cortes de valores de par\u00e1metros a intervalos de tiempo definidos, donde el tiempo y su conjunto de valores correspondientes se almacenan). Esta forma de almacenamiento es \u00f3ptima para aplicaciones como sistemas de monitoreo, plataformas comerciales, y sistemas de recolecci\u00f3n de m\u00e9tricas y estados de sensores. Se proporcionan herramientas para la integraci\u00f3n con el proyecto <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/grafana.com\/\">Grafana<\/a><\/noindex> y <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/prometheus.io\/\">Prometheus<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>El proyecto TimescaleDB se implementa como una extensi\u00f3n de PostgreSQL y <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/timescale\/timescaledb\">se distribuye<\/a><\/noindex> bajo la licencia Apache 2.0. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/timescale\/timescaledb\/tree\/master\/tsl\">Parte del c\u00f3digo<\/a><\/noindex> con capacidades ampliadas se suministra bajo una licencia propietaria separada <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/timescale\/timescaledb\/blob\/master\/tsl\/LICENSE-TIMESCALE\">Timescale<\/a><\/noindex> (TSL), que no permite modificaciones, proh\u00edbe el uso del c\u00f3digo en productos externos y no autoriza el uso gratuito en bases de datos en la nube (database-as-a-service). <\/p>\n<p>Entre los cambios en TimescaleDB 1.7:<\/p>\n<ul>\n<li class=\"l\"> Se agreg\u00f3 soporte para la integraci\u00f3n con bases de datos <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.opennet.ru\/opennews\/art.shtml?num=51604\">PostgreSQL 12<\/a><\/noindex>. Se declar\u00f3 obsoleto el soporte para PostgreSQL 9.6.x y 10.x (en Timescale 2.0 solo se mantendr\u00e1 el soporte de PostgreSQL 11+).\n<li class=\"l\"> Se ha modificado el comportamiento de las consultas con funciones de agregaci\u00f3n continuas (agregaci\u00f3n de datos en tiempo real que llegan continuamente). Ahora, dichas consultas combinan vistas materializadas con datos recientemente llegados que a\u00fan no est\u00e1n materializados (anteriormente, la agregaci\u00f3n solo abarcaba datos ya materializados). Este nuevo comportamiento se aplica a las nuevas agregaciones continuas, y para las vistas existentes se debe establecer el par\u00e1metro 'timescaledb.materialized_only=false' a trav\u00e9s de 'ALTER VIEW'.\n<li class=\"l\"> Se han trasladado algunas herramientas avanzadas de gesti\u00f3n del ciclo de vida de los datos de la edici\u00f3n comercial a la versi\u00f3n Community, incluyendo capacidades para reorganizar datos y gestionar pol\u00edticas de eliminaci\u00f3n de datos obsoletos (que permiten almacenar solo datos actuales y eliminar, agregar o archivar autom\u00e1ticamente registros obsoletos).\n<\/ul>\n<p>Recordemos que la base de datos TimescaleDB permite aplicar consultas SQL completas para analizar los datos acumulados, combinando la facilidad de uso propia de las bases de datos relacionales con la escalabilidad y las capacidades propias de sistemas NoSQL especializados. La estructura de almacenamiento est\u00e1 optimizada para garantizar una alta velocidad de inserci\u00f3n de datos. Soporta la inserci\u00f3n por lotes de conjuntos de datos, el uso de \u00edndices en memoria y la carga de cortes hist\u00f3ricos retroactivamente, as\u00ed como la aplicaci\u00f3n de transacciones.<\/p>\n<p>Una caracter\u00edstica clave de TimescaleDB es el soporte para el particionamiento autom\u00e1tico de conjuntos de datos. El flujo de datos entrante se distribuye autom\u00e1ticamente entre las tablas particionadas. Las secciones se crean en funci\u00f3n del tiempo (cada secci\u00f3n almacena datos de un intervalo de tiempo determinado) o pueden estar ligadas a una clave arbitraria (como el identificador del dispositivo, la ubicaci\u00f3n, etc.). Para optimizar el rendimiento, las tablas particionadas pueden distribuirse en diferentes discos. <\/p>\n<p>Para las consultas, la base de datos particionada se presenta como una gran tabla, denominada tabla hiperescalar. La tabla hiperescalar es una representaci\u00f3n virtual de muchas tablas individuales donde se acumulan los datos entrantes. La tabla hiperescalar se utiliza no solo para consultas y adici\u00f3n de datos, sino tambi\u00e9n para operaciones como la creaci\u00f3n de \u00edndices y la modificaci\u00f3n de la estructura ('ALTER TABLE'), ocultando de los desarrolladores la estructura segmentada de nivel bajo de la base de datos. Con la tabla hiperescalar se pueden utilizar cualquier funci\u00f3n de agregado, subconsultas, operaciones de uni\u00f3n (JOIN) con tablas normales y funciones de ventana.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"link\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Fuente: <a \ncontent=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.opennet.ru\/opennews\/art.shtml?num=52759\">opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a \u0421\u0423\u0411\u0414 TimescaleDB 1.7, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e 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