TimescaleDB transforma o PostgreSQL em um poderoso banco de dados de séries temporais. Esta skill oferece orientação abrangente sobre hypertables, agregações contínuas, compressão e análises em tempo real para ajudar você a criar aplicações escaláveis de monitoramento, IoT e finanças.
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正在使用「timescaledb」。 How do I create a hypertable for storing temperature readings from IoT sensors?
預期結果:
- Crie uma hypertable usando CREATE TABLE com opções de hypertable:
- • Coluna de tempo: timestamp with time zone
- • Intervalo de chunk: 1 dia (ajuste com base no volume de dados)
- • Segment by: sensor_id para filtragem eficiente
- O exemplo de SQL cria a tabela e habilita o particionamento automático
安全審計
安全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.
品質評分
你能建構什麼
Armazenamento de dados de sensores IoT
Armazene e analise leituras de sensores de alto volume com particionamento automático e consultas rápidas por intervalo de tempo
Painéis de monitoramento
Crie sistemas de monitoramento em tempo real com agregação de métricas e políticas de retenção
Dados de ticks financeiros
Analise dados de negociação de alta frequência com time buckets e hyperfunctions estatísticas
試試這些提示
Como crio uma hypertable no TimescaleDB e insiro dados de séries temporais? Mostre um exemplo com configuração adequada de chunk.
Configure a compressão para minha hypertable para reduzir custos de armazenamento. Quais são as melhores práticas para políticas de compressão?
Crie uma agregação contínua que resuma métricas horárias dos meus dados de sensor. Como configuro a atualização automática?
Otimize minhas consultas de séries temporais. Como uso time_bucket e hyperfunctions para consultas analíticas eficientes?
最佳實務
- Configure intervalos de chunk para que os índices caibam em 25% da memória disponível
- Use colunas segmentby apropriadas para padrões comuns de filtro
- Habilite políticas de compressão após o período inicial de retenção de dados
- Crie agregações contínuas para agregações usadas com frequência
避免
- Usar intervalos de chunk padrão sem considerar o volume de dados
- Criar hypertables sem definir tipos adequados de coluna de tempo
- Ignorar compressão em grandes conjuntos de dados históricos
- Executar consultas analíticas diretamente nos dados brutos da hypertable