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PostgreSQL无法处理我们的时间序列数据——TimescaleDB表现出色
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原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文探讨了在电子商务项目中选择TimescaleDB进行时间序列数据管理的性能测试，强调其在数据聚合、自动处理和存储优化方面的优势。实际案例表明，TimescaleDB在复杂查询中表现优异，显著提升了分析效率并降低了存储成本。
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关键要点
- 本文探讨了在电子商务项目中选择TimescaleDB进行时间序列数据管理的性能测试。
- TimescaleDB在数据聚合、自动处理和存储优化方面具有显著优势。
- 时间序列数据是按时间顺序收集的数据点，常见于股票价格、天气测量和网站订阅者数量等。
- 处理时间序列数据时面临的数据量和扩展性挑战，以及复杂聚合查询的需求。
- 存在多种专门的时间序列数据库，如InfluxDB、Prometheus和TimescaleDB，本文重点介绍TimescaleDB。
- TimescaleDB是基于PostgreSQL的时间序列数据库，支持SQL查询，具有高效的数据管理功能。
- Hypertables可以自动将时间序列数据分区，提高查询速度。
- TimescaleDB的连续聚合功能可以预先计算常见指标，显著提高查询效率。
- 在性能比较中，TimescaleDB在时间基础聚合查询中表现优异，速度比PostgreSQL快61%。
- 使用TimescaleDB的压缩策略可以显著减少存储需求，达到83%的存储减少率。
- 在实际电子商务项目中，TimescaleDB有效跟踪产品页面浏览量和点击率，提供了可行的解决方案。
- TimescaleDB的使用带来了显著的成本节约和更高的分析效率，适合处理大量时间序列数据。
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