TimescaleDB — система управления базами данных, представляющая собой расширение реляционной СУБД PostgreSQL и ориентированная на хранение, обработку и аналитическую обработку временных рядов. Она сохраняет совместимость с экосистемой PostgreSQL, включая SQL-интерфейс, типы данных и механизмы расширений, при этом добавляя специализированные структуры хранения и индексации для эффективной работы с данными, привязанными ко времени. Архитектурно TimescaleDB реализует концепцию «гипертейблов», позволяющую автоматически разделять (шардировать) таблицы по времени и по дополнительным ключам, упрощая управление большими объёмами последовательных записей.
В основе проекта лежит цель объединить преимущества реляционной модели с требованиями нагрузок временных рядов: высокая скорость приёма потоков данных, компактное хранение, поддержка оконных и агрегатных запросов, а также возможности непрерывной агрегации и downsampling. TimescaleDB используется в сценариях мониторинга инфраструктуры, интернета вещей, финансовой аналитики и телеметрии, где важны как транзакционная целостность и полнота SQL-инструментов, так и масштабируемость и производительность при работе с миллиардами записей.
- Гипертейблы: логическое представление для разделения данных по временным интервалам и по ключам, обеспечивающее автоматическое управление чанками хранения.
- Совместимость с PostgreSQL: поддержка стандартного SQL, индексов, триггеров, расширений и инструментов экосистемы PostgreSQL.
- Высокопроизводительная запись: оптимизации для массовой и потоковой вставки данных с минимальными накладными расходами.
- Агрегация и downsampling: встроенные механизмы для предварительного агрегирования и создания уплотнённых представлений данных для аналитики с пониженным разрешением.
- Индексы и запросы по времени: специализированные индексы и планировщик запросов для эффективного выполнения диапазонных и временных запросов.
- Компрессия данных: средства сжатия исторических данных для снижения объёма хранения без потери важной информации для аналитики.
- Масштабирование: возможности горизонтального и вертикального масштабирования, включая разбиение по времени и ключам, а также интеграцию с распределёнными средами.
- Управление данными жизненного цикла: политики retention и автоматическое удаление устаревших данных, а также правила перемещения данных между горячими и холодными хранилищами.
- Набор аналитических функций: функции для работы с временными интервалами, оконные функции, агрегаты и средства для расчёта скользящих показателей и метрик.
- Инструменты наблюдаемости и интеграция: совместимость со средствами визуализации и системами экспорта/импорта данных для построения конвейеров телеметрии и мониторинга.