Kaarel Moppel：TimescaleDB 分析技巧
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内容提要
Postgres在分析能力方面存在一些挑战，但它是可扩展的。通过仔细的数据建模、使用具有压缩功能的TimescaleDB、压缩的ZFS挂载以及用于静态数据的文件数据包装器与压缩等方法，可以改进Postgres的分析能力。TimescaleDB提供更好的压缩和额外的优化。一项测试显示，使用压缩的TimescaleDB相比原始的Postgres性能提高了10倍。总体而言，通过正确的技术，可以定制Postgres用于分析。
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关键要点
- Postgres在分析能力方面存在挑战，但其可扩展性强。
- 通过仔细的数据建模可以改善Postgres的分析能力。
- 使用TimescaleDB可以实现更好的数据压缩和优化，性能提升可达10倍。
- ZFS挂载和表空间可以提高Postgres的读取性能。
- 使用文件数据包装器和压缩技术适用于静态数据。
- TimescaleDB提供了许多Postgres没有的分析函数，提升了分析效率。
- Postgres在处理大数据时可能因数据量大和磁盘访问慢而性能下降。
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