📣 1.时序数据库

什么是时序数据库？顾名思义，

用于处理按照时间变化顺序的数据的数据库即为时序数据库（time-series database），

时序数据库专门优化处理带时间标签的数据，

为什么会衍生时序数据库这一种新趋势呢？

我们知道像PostgreSQL和MySQL这种关系型数据库对于短期需求不大的情况下下还是可以满足的，

但是一旦数据量增长，其性能不足以支持频繁的添加和读取需求。

运用时间模型来构造的应用非常需要时序数据库的加持，包括未来大数据的趋势，时序数据库必然会成为一个新潮流。

截止2024年2月，

TimescaleDB在DB-Engines中排名的处于第4位，

并一直处于上升的趋势。

📣 2.TimescaleDB

>对于TimescaleDB来说，在功能的丰富程度上战胜了排名更靠前的几位选手，

但是对于性能上可能处于下风，因此TimescaleDB如何持续地发展下去、如何发展地更好，

除了探寻在性能等综合素质方面的提升外，在PostgreSQL的肩膀上怎么样更好地适应现代化需求才是重中之重。

时序数据库应该具备的特点总结如下

1. 压缩能力

2. 自动rotate

3. 支持分片，水平扩展

4. 自动扩展分区，

5. 插入性能

6. 分区可删除

7. 易用性(SQL接口)

8. 类型丰富

9. 高效分析能力

📣 3.TimescaleDB部署

✨ 3.1 repository

tee /etc/yum.repos.d/timescale_timescaledb.repo <<EOL

[timescale_timescaledb]

name=timescale_timescaledb

baseurl=https://packagecloud.io/timescale/timescaledb/el/$(rpm -E %{rhel})/\$basearch

repo_gpgcheck=1

gpgcheck=0

enabled=1

gpgkey=https://packagecloud.io/timescale/timescaledb/gpgkey

sslverify=1

sslcacert=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt

metadata_expire=300

EOL

✨ 3.2 yum在线安装

1.Update your local repository list:

yum update --skip-broken --nobest

2.Install TimescaleDB:

yum install timescaledb-2-postgresql-14

在Red Hat Enterprise Linux 8上安装时，需要使用:

sudo dnf module disable postgresql

命令禁用系统中内置的PostgreSQL模块。

✨ 3.3 插件配置

修改postgresql config文件，使timescaledb这个插件能正常工作,通过调优脚本来配置数据库

[root@rhel8 ~]#  find / -name pg_config

/usr/pgsql-14/bin/pg_config

sudo timescaledb-tune --pg-config=/usr/pgsql-14/bin/pg_config

##重启

systemctl restart postgresql-14

[root@rhel8 ~]# systemctl status postgresql-14

● postgresql-14.service - PostgreSQL 14 database server

   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/postgresql-14.service; enabled; vendor preset: disabled)

   Active: active (running) since Wed 2024-02-21 22:33:06 CST; 14s ago

     Docs: https://www.postgresql.org/docs/14/static/

  Process: 4938 ExecStartPre=/usr/pgsql-14/bin/postgresql-14-check-db-dir ${PGDATA} (code=exited, status=0/SUCCESS)

 Main PID: 4945 (postmaster)

    Tasks: 22 (limit: 49633)

   Memory: 118.3M

   CGroup: /system.slice/postgresql-14.service

           ├─4945 /usr/pgsql-14/bin/postmaster -D /var/lib/pgsql/14/data/

📣  4.TimescaleDB使用

✨ 4.1 登陆PG

[root@rhel8 ~]# su - postgres

[postgres@rhel8 ~]$ 

[postgres@rhel8 ~]$ psql

psql (14.10)

Type "help" for help.

postgres=# create database jemdb;

CREATE DATABASE

postgres=# \c jemdb

You are now connected to database "jemdb" as user "postgres".

✨ 4.2 创建插件

1.创建插件

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb;

2.删除插件

DROP EXTENSION IF EXISTS timescaledb;

jemdb=# \dx

                                               List of installed extensions

    Name     | Version |   Schema   |                                     Description                                      

-------------+---------+------------+--------------------------------------------------------------------------------------

 plpgsql     | 1.0     | pg_catalog | PL/pgSQL procedural language

 timescaledb | 2.14.2  | public     | Enables scalable inserts and complex queries for time-series data (Apache 2 Edition)

(2 rows)

psql -U postgres -h 192.168.3.10 -d jemdb -p 5432

✨ 4.3 使用超表

1、创建普通测试表

CREATE TABLE conditions (

time        TIMESTAMPTZ       NOT NULL,

location    TEXT              NOT NULL,

temperature DOUBLE PRECISION  NULL,

humidity    DOUBLE PRECISION  NULL

);

2、基于time分区将上一步创建的普通表转换为超表

jemdb=# SELECT create_hypertable('conditions', 'time');

    create_hypertable    

-------------------------

 (1,public,conditions,t)

(1 row)

超表（hypertable）是具有特殊功能的PostgreSQL表，可以很容易地处理时间序列数据。与它们交互就像与普通PostgreSQL表交互一样，但在幕后，超表会自动按时间将数据划分为块。在TimescaleDB中，超表与普通PostgreSQL表可以一起存在。超表用来存储时序数据，这样可以提高插入和查询的性能，而且可以访问一些有用的时间序列特性。普通PostgreSQL表用来存储其它关系型数据。

3、插入数据并查询

jemdb=# INSERT INTO conditions(time, location, temperature, humidity)

SELECT now(), to_char(i, 'FM0000'), random()*i, random()*i FROM generate_series(1,10000) i;

4.针对过去3小时的数据，每15分钟采集度量一次，按照时间和温度降序排序

SELECT time_bucket('15 minutes', time) AS fifteen_min,

location, COUNT(*),

MAX(temperature) AS max_temp,

MAX(humidity) AS max_hum

FROM conditions

WHERE time > NOW() - interval '3 hours'

GROUP BY fifteen_min, location

ORDER BY fifteen_min DESC, max_temp DESC;

5.更改现有超表上的块间隔长度

SELECT set_chunk_time_interval('conditions', INTERVAL '24 hours');

SELECT h.table_name, c.interval_length

  FROM _timescaledb_catalog.dimension c

  JOIN _timescaledb_catalog.hypertable h

    ON h.id = c.hypertable_id;

📣 5.总结

>随着物联网的发展，时序数据库的需求越来越多，

比如水文监控、工厂的设备监控、国家安全相关的数据监控、

通讯监控、金融行业指标数据、传感器数据等。

在互联网行业中，也有着非常多的时序数据，

例如用户访问网站的行为轨迹，应用程序产生的日志数据等等。

以下是时序数据库的发展史推荐给大家，一起交流学习