timescaledb
Создание приложений для работы с временными рядами на TimescaleDB
Также доступно от: 2025Emma
TimescaleDB преобразует PostgreSQL в мощную базу данных для работы с временными рядами. Этот навык предоставляет полное руководство по гипертаблицам, непрерывным агрегатам, сжатию и аналитике в реальном времени, помогая создавать масштабируемые системы мониторинга, IoT и финансовые приложения.
Скачать ZIP навыка
Загрузить в Claude
Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
Включите и начните использовать
Протестировать
Использование «timescaledb». How do I create a hypertable for storing temperature readings from IoT sensors?
Ожидаемый результат:
- Create a hypertable using CREATE TABLE with hypertable options:
- • Time column: timestamp with time zone
- • Chunk interval: 1 day (adjust based on data volume)
- • Segment by: sensor_id for efficient filtering
- Example SQL creates the table and enables automatic partitioning
Аудит безопасности
БезопасноThis 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.
Оценка качества
Что вы можете построить
Хранилище данных сенсоров IoT
Хранение и анализ больших объемов показаний сенсоров с автоматическим секционированием и быстрыми запросами по временному диапазону
Панели мониторинга
Создание систем мониторинга в реальном времени с агрегацией метрик и политиками хранения
Финансовые тиковые данные
Анализ высокочастотных торговых данных с временными корзинами и статистическими гиперфункциями
Попробуйте эти промпты
Как создать гипертаблицу в TimescaleDB и вставить данные временных рядов? Покажите пример с правильной конфигурацией чанков.
Настройте сжатие для моей гипертаблицы для снижения затрат на хранилище. Какие лучшие практики для политик сжатия?
Создайте непрерывный агрегат, который суммирует почасовые метрики из моих данных сенсоров. Как настроить автоматическое обновление?
Оптимизируйте мои запросы к временным рядам. Как использовать time_bucket и гиперфункции для эффективных аналитических запросов?
Лучшие практики
- Настройте интервалы чанков так, чтобы индексы помещались в 25% доступной памяти
- Используйте соответствующие столбцы segmentby для распространенных шаблонов фильтрации
- Включайте политики сжатия после начального периода хранения данных
- Создавайте непрерывные агрегаты для часто используемых агрегаций
Избегать
- Использование интервалов чанков по умолчанию без учета объема данных
- Создание гипертаблиц без определения правильных типов столбцов времени
- Пропуск сжатия для больших исторических наборов данных
- Выполнение аналитических запросов непосредственно к сырым данным гипертаблицы