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前言Zabbix6.0目前已发布beta1版本，包含众多新功能和新特性，本文主要介绍Zabbix6.0配置TimescaleDB，此安装配置方法可基本通用与其他版本。TimescaleDBTimescaleDB基于PostgreSQL数据库打造的一款时序数据库，插件化的形式部署，随着PostgreS

官方资料FormoreinformationonTimescaleDB,pleasevisitthefollowinglinks:Gettingstarted:TimescaleDBDeveloperDocsAPIreferencedocumentation:TimescaleDBDeveloper

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TimescaleDB是基于PostgreSQL开发的一款时序数据库，以插件化的形式打包提供。此版本主要新特性使用户可以将聚合数据保持为连续聚合，同时使用drop_chunks删除原始数据，这使用户可以通过仅保留聚合来节省存储空间。它可以支持复杂的SQL查询，并针对时间序列数据的快速插入和复杂查询进

作者|MirandaAuhl编译|VK来源|TowardsDataScience原文链接：Excel、R和Python可以说是一些最常用的数据分析工具，尽管它们都是很棒的工具，但它们可能并不适合所有工作。从经验上讲，这些工具在生命周期的早期阶段对于“数据搜索”来说效率尤其低下；具体来说，预建模工作中

介绍TimescaleDB在许多方面的行为都类似于标准PostgreSQL数据库。如下：与PostgreSQL服务器上的其他TimescaleDB和PostgreSQL数据库共存。使用SQL作为其接口语言。包含标准数据库对象，例如表，索引和触发器。使用通用的PostgreSQL连接器连接第三方工具。

“数字孪生”毫无疑问是目前地理信息行业最热门的一个词汇了，热门到我都有点想刻意回避这个词了，因为我总是能够从这个字眼中看到歪歪扭扭的两个字“轻浮”。其实现在以三维可视化为代表的“数字孪生”很多年轻地理信息行业就搞过，而且效果也不差，现阶段的三维城市和以往的三维城市可能比较大的区别主要就是体现三个方面

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-seriesdatabase），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

一前言气象数据是个典型的时序数据，例如自动站监测风、温、湿、压等数据，每分钟都有新监测数据，数据只有插入和查询，没有修改操作，数据量大，业务上有累计10分钟降水，累计30分钟降水等需求，这样的需求使用时序数据库去存储是最合适不过了。同时自动站本身具有经纬度、高度等空间位置信息，实际业务中监测数据可以

TimescaleDB是一个基于PostgreSQL的时序数据库,时序数据库的主要用途通常是监控及历史数据分析。世界上最久负盛名/最快/最贵/最小的时序数据库kdb+可能有不少人听说过。这个数据库由K语言编写并且内置了Q语言。提示可以从KxSystem的Github上下载免费版本。可以从https:

TimescaleDBTimescaleDB是一个开源的PostgreSQL的时序数据库扩展。基于PostgreSQL的强大能力，TimescaleDB能够提供跨时间和空间的自动分区以及完整的SQL支持。TimescaleDB既像传统的关系型数据库一样支持全量SQL，又像NoSQL型数据库一样可扩展

摘要：GaussDB(forCassandra)是一款基于华为自主研发的计算存储分离架构的分布式云数据库服务。本文分享自华为云社区《华为云数据库GaussDB(forCassandra)揭秘第一期：初识GaussDB(forCassandra)》，原文作者：高斯Cassandra官方。“localq

TimescaleDB介绍

今日热点：1.东航坠机事故已搜寻到遇难者遗物21件飞机残骸183份；2.英特尔CEO：数字化时代，芯片如同石油；3.腾讯计划在QQ音乐中探索元宇宙。

VictoriaMetrics的auth组件是为了增强安全的，基于golang的httputil.ReverseProxy，当前支持的模式比较简单（基于配置文件）包含的命令vmauth-20200511-085829-heads-cluster-0-g6c88e352Usageof./vmauth:

已经设计过一个使用简单单机模式的，以下是一个关于集群模式的试用环境准备docker-compose文件version:"3"services:prometheus:image:prom/prometheusports:-9090:9090volumes:-./promdata:/prometheus

以下是关于victoriametrics单机的一个简单试用环境准备docker-compose文件version:"3"services:prometheus:image:prom/prometheusports:-9090:9090volumes:-./promdata:/prometheus-.

Prometheus[1]早已成为服务监控标准,而监控也是集群可观测性中的重要一环,也是比较容易落地的一环.Prometheus+Grafana已经是最为流行的监控方案.Prometheus没有解决的问题Prometheus服务本身只是单纯的指标抓取,存储,查询的单机服务,依然有下面几点没解决的问题

Thanos[1]和VictoriaMetrics[2]都是用来作为Prometheus长期存储的成熟方案，其中VictoriaMetrics也开源了其集群版本[3]，功能更加强大。这两种解决方案都提供了以下功能：长期存储，可以保留任意时间的监控数据。对多个Prometheus实例采集的数据进行全局

在阅读VictoriaMetrics的源码的时候，读到了那么平平无奇的一段：(源码的排版有问题，可以在PC端点击阅读原文)//AddRowsaddsthegivenmrstos.func(s*Storage)AddRows(mrs[]MetricRow,precisionBitsuint8)erro