Lanzamento de DBMS , deseñado para almacenar e procesar datos en forma de serie temporal (porcións de valores de parámetros a intervalos especificados; o rexistro forma o tempo e un conxunto de valores correspondentes a este tempo). Esta forma de almacenamento é óptima para aplicacións como sistemas de monitorización, plataformas de negociación, sistemas de recollida de métricas e estados de sensores. Ofrécense ferramentas para a integración co proxecto и .
O proxecto TimescaleDB está implementado como unha extensión para PostgreSQL e licenciado baixo Apache 2.0. con funcións avanzadas dispoñibles baixo unha licenza propietaria separada (TSL), que non permite cambios, prohibe o uso de código en produtos de terceiros e non permite o seu uso gratuíto en bases de datos na nube (database-as-a-service).
Entre os cambios en TimescaleDB 1.7:
- Engadido soporte para a integración con DBMS . O soporte para PostgreSQL 9.6.xe 10.x quedou en desuso (Timescale 2.0 só admitirá PostgreSQL 11+).
- Cambiouse o comportamento das consultas con funcións agregadas en execución continua (agregación de datos entrantes continuamente en tempo real). Tales consultas agora combinan vistas materializadas con datos recén chegados que aínda non se materializaron (anteriormente, a agregación só cubría os datos que xa se materializaron). O novo comportamento aplícase ás agregacións continuas recentemente creadas; para as vistas existentes, o parámetro "timescaledb.materialized_only=false" debe establecerse mediante "ALTER VIEW".
- Algunhas ferramentas avanzadas de xestión do ciclo de vida dos datos foron transferidas á versión Community desde a edición comercial, incluíndo a capacidade de reagrupar datos e procesar políticas de desafiuzamento de datos obsoletos (o que lle permite almacenar só os datos actuais e eliminar, agregar ou arquivar automaticamente rexistros obsoletos).
Lembremos que o DBMS TimescaleDB permítelle utilizar consultas SQL completas para analizar os datos acumulados, combinando a facilidade de uso inherente aos DBMS relacionais coa escala e as capacidades inherentes aos sistemas NoSQL especializados. A estrutura de almacenamento está optimizada para garantir unha alta velocidade de adición de datos. Admite a adición por lotes de conxuntos de datos, o uso de índices en memoria, a carga retroactiva de porcións históricas e o uso de transaccións.
Unha característica clave de TimescaleDB é o seu soporte para a partición automática da matriz de datos. O fluxo de datos de entrada distribúese automaticamente en táboas particionadas. As seccións créanse en función do tempo (cada sección almacena datos durante un período de tempo determinado) ou en relación a unha clave arbitraria (por exemplo, ID do dispositivo, localización, etc.). Para optimizar o rendemento, as táboas particionadas pódense distribuír en diferentes discos.
Para consultas, unha base de datos particionada parece unha táboa grande chamada hipertáboa. Unha hipertáboa é unha representación virtual de moitas táboas individuais que acumulan datos entrantes. A hipertáboa úsase non só para consultas e engadir datos, senón tamén para operacións como crear índices e cambiar a estrutura ("ALTER TABLE"), ocultando ao desenvolvedor a estrutura segmentada de baixo nivel da base de datos. Cunha hipertáboa, pode usar calquera función agregada, subconsultas, operacións de combinación (JOIN) con táboas normais e funcións de fiestra.
Fonte: opennet.ru