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timescaledb

Name: timescaledb
Author: 2025Emma

آمن

Créer des applications de séries temporelles avec TimescaleDB

متاح أيضًا من: 2025Emma

TimescaleDB transforme PostgreSQL en une base de données de séries temporelles puissante. Cette compétence fournit des conseils complets sur les hypertables, les agrégats continus, la compression et l'analyse en temps réel pour vous aider à créer des applications de surveillance, IoT et financières évolutives.

يدعم: Claude Codex Code(CC)

📊 69 كافٍ

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رفع في Claude

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فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "timescaledb". How do I create a hypertable for storing temperature readings from IoT sensors?

النتيجة المتوقعة:

Créer une hypertable en utilisant CREATE TABLE avec des options d'hypertable:
• Colonne temporelle: timestamp with time zone
• Intervalle de chunk: 1 jour (ajuster selon le volume de données)
• Segmenter par: sensor_id pour un filtrage efficace
Exemple SQL créant la table et activant le partitionnement automatique

التدقيق الأمني

آمن

v3 • 1/10/2026

This is a pure documentation skill containing TimescaleDB database documentation in markdown format. No executable code, scripts, binaries, or network capabilities detected. The skill only provides informational responses about TimescaleDB features and usage.

الملفات التي تم فحصها

4,000

الأسطر التي تم تحليلها

النتائج

إجمالي عمليات التدقيق

لا توجد مشكلات أمنية

تم تدقيقه بواسطة: claude عرض سجل التدقيق →

درجة الجودة

الهندسة المعمارية

100

قابلية الصيانة

المحتوى

المجتمع

100

الأمان

الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

Stockage de données de capteurs IoT

Stocker et analyser des lectures de capteurs à haut volume avec partitionnement automatique et requêtes rapides par plage temporelle

Tableaux de bord de surveillance

Créer des systèmes de surveillance en temps réel avec agrégation de métriques et politiques de rétention

Données tick financières

Analyser des données de trading à haute fréquence avec des buckets temporels et des hyperfonctions statistiques

جرّب هذه الموجهات

Premiers pas

Comment créer une hypertable dans TimescaleDB et insérer des données de séries temporelles? Montrer un exemple avec une configuration de chunk appropriée.

Configuration de la compression

Configurer la compression pour mon hypertable afin de réduire les coûts de stockage. Quelles sont les meilleures pratiques pour les politiques de compression?

Agrégats

Créer un agrégat continu qui synthétise les métriques horaires de mes données de capteurs. Comment configurer l'actualisation automatisée?

Optimisation des performances

Optimiser mes requêtes de séries temporelles. Comment utiliser time_bucket et les hyperfonctions pour des requêtes analytiques efficaces?

أفضل الممارسات

Configurer les intervalles de chunk pour que les index tiennent dans 25% de la mémoire disponible
Utiliser des colonnes segmentby appropriées pour les patterns de filtrage courants
Activer les politiques de compression après la période de rétention initiale
Créer des agrégats continus pour les agrégations fréquemment utilisées

تجنب

Utiliser des intervalles de chunk par défaut sans considérer le volume de données
Créer des hypertables sans définir de types de colonne temporelle appropriés
Sauter la compression sur les grands ensembles de données historiques
Exécuter des requêtes analytiques directement sur les données brutes de l'hypertable

الأسئلة المتكررة

Quelles versions de PostgreSQL supportent TimescaleDB?

TimescaleDB prend en charge PostgreSQL 12 à 17. La compatibilité des versions varie - TimescaleDB 2.22+ nécessite PostgreSQL 15+.

Comment la compression affecte-t-elle les performances des requêtes?

Les données compressées dans le columnstore offrent une analyse plus rapide en réduisant les E/S. Les données récentes restent décompressées pour des insertions rapides et des requêtes ponctuelles.

Puis-je utiliser TimescaleDB avec mes applications PostgreSQL existantes?

Oui, TimescaleDB est une extension PostgreSQL. Les applications existantes se connectent via les protocoles PostgreSQL standard sans modifications de code.

Combien d'espace de stockage la compression économise-t-elle?

La compression TimescaleDB réduit généralement le stockage de 90% ou plus pour les données de séries temporelles en stockant des données en colonne au format tableau.

Pourquoi mes requêtes d'agrégat continu sont-elles lentes?

Vérifiez que votre agrégat continu dispose d'une politique d'actualisation configurée. Les agrégats en temps réel peuvent avoir besoin de temps pour matérialiser les données initiales.

Comment TimescaleDB se compare-t-elle à InfluxDB ou d'autres bases de données de séries temporelles?

TimescaleDB combine la compatibilité PostgreSQL avec des optimisations de séries temporelles. Elle offre des requêtes SQL, des jointures avec des données relationnelles et des outils matures.