Rilascio del DBMS , progettato per archiviare ed elaborare dati sotto forma di serie temporali (porzioni di valori di parametri a intervalli specificati; il record forma l'ora e un insieme di valori corrispondenti a questa ora). Questa forma di archiviazione è ottimale per applicazioni come sistemi di monitoraggio, piattaforme di trading, sistemi per la raccolta di parametri e stati dei sensori. Vengono forniti gli strumenti per l'integrazione con il progetto и .
Il progetto TimescaleDB è implementato come estensione di PostgreSQL e concesso in licenza con Apache 2.0. con funzionalità avanzate disponibili con una licenza proprietaria separata (TSL), che non consente modifiche, vieta l'uso di codice in prodotti di terze parti e non consente il libero utilizzo nei database cloud (database-as-a-service).
Tra le modifiche in TimescaleDB 1.7:
- Aggiunto il supporto per l'integrazione con DBMS . Il supporto per PostgreSQL 9.6.x e 10.x è stato deprecato (Timescale 2.0 supporterà solo PostgreSQL 11+).
- È stato modificato il comportamento delle query con funzioni di aggregazione in esecuzione continua (aggregazione di dati in arrivo continuamente in tempo reale). Tali query ora combinano viste materializzate con dati appena arrivati che non sono stati ancora materializzati (in precedenza, l'aggregazione copriva solo i dati che sono già stati materializzati). Il nuovo comportamento si applica alle aggregazioni continue appena create; per le visualizzazioni esistenti, il parametro “timescaledb.materialized_only=false” deve essere impostato tramite “ALTER VIEW”.
- Alcuni strumenti avanzati di gestione del ciclo di vita dei dati sono stati trasferiti alla versione Community dall'edizione commerciale, inclusa la possibilità di raggruppare i dati ed elaborare politiche di eliminazione dei dati obsoleti (consentendo di archiviare solo i dati correnti ed eliminare, aggregare o archiviare automaticamente i record obsoleti).
Ricordiamo che il DBMS TimescaleDB consente di utilizzare query SQL a tutti gli effetti per analizzare i dati accumulati, combinando la facilità d'uso insita nei DBMS relazionali con la scalabilità e le capacità inerenti ai sistemi NoSQL specializzati. La struttura di archiviazione è ottimizzata per garantire un'elevata velocità di aggiunta dei dati. Supporta l'aggiunta batch di set di dati, l'uso di indici in memoria, il caricamento retroattivo di sezioni storiche e l'uso di transazioni.
Una caratteristica fondamentale di TimescaleDB è il supporto per il partizionamento automatico dell'array di dati. Il flusso di dati di input viene distribuito automaticamente tra tabelle partizionate. Le sezioni vengono create in base al tempo (ogni sezione memorizza i dati per un certo periodo di tempo) o in relazione ad una chiave arbitraria (ad esempio, ID dispositivo, posizione, ecc.). Per ottimizzare le prestazioni, le tabelle partizionate possono essere distribuite su dischi diversi.
Per le query, un database partizionato assomiglia a una grande tabella chiamata ipertabella. Una ipertabella è una rappresentazione virtuale di molte singole tabelle che accumulano dati in entrata. L'hypertable viene utilizzata non solo per query e aggiunta di dati, ma anche per operazioni come la creazione di indici e la modifica della struttura (“ALTER TABLE”), nascondendo allo sviluppatore la struttura segmentata di basso livello del database. Con un'ipertabella è possibile utilizzare qualsiasi funzione aggregata, sottoquery, operazione di unione (JOIN) con tabelle regolari e funzioni finestra.
Fonte: opennet.ru