⚙️ 优化TimescaleDB中物联网查询的SQL模式
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
物联网应用生成大量时间序列数据，查询性能受数据结构影响。文章探讨了窄表和中宽表设计，并提供了高效查询最新传感器读数的SQL模式，如使用DISTINCT ON和JOIN LATERAL。同时，介绍了连续聚合用于历史分析，强调时间约束和传感器元数据以提升性能。
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关键要点
- 物联网应用生成大量时间序列数据，查询性能受数据结构影响。
- 窄表设计适用于传感器以不同时间或速率采样，避免模式更改。
- 中宽表设计增加了不同数据类型的列，适合多种传感器数据。
- 使用SELECT DISTINCT ON和时间约束可以高效查询最新传感器读数。
- JOIN LATERAL用于针对已知传感器的子查询，限制扫描范围。
- 连续聚合用于历史分析，预计算并存储结果，适合长时间范围查询。
- 使用时间约束可以避免不必要的扫描，提高查询性能。
- 选择合适的查询模式可以优化性能，SELECT DISTINCT ON适合一般最新值查询，JOIN LATERAL适合目标传感器查询，连续聚合适合历史分析。
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