Представлен (https://blog.timescale.com/timescaledb-1-2-analytical-functi.../) выпуск СУБД TimescaleDB 1.2 (https://ww.timescale.com), предназначенной для хранения и обработки данных в форме временного ряда (срезы значений параметров через заданные промежутки времени, запись образует время и набор соответствующих этому времени значений). Подобная форма хранения оптимальна для таких применений как системы мониторинга, торговые платформы, системы сбора метрик и состояний датчиков. Предоставляются средства для интеграции с проектом Grafana (https://grafana.com/) и Prometheus (https://prometheus.io/). Проект TimescaleDB реализован в виде расширения к PostgreSQL и распространяется (https://github.com/timescale/timescaledb) под лицензией Apache 2.0.Новый выпуск примечателен изменением модели лицензирования. Помимо ранее применяемой свободной лицензии Apache 2.0, часть кода (https://github.com/timescale/timescaledb/tree/master/tsl) с расширенными возможностями теперь поставляется под отдельной проприетарной лицензией Timescale (https://github.com/timescale/timescaledb/blob/master/tsl/LIC...) (TSL), не допускающей внесение изменений и запрещающей использование кода в сторонних продуктах. По сути код под лицензией TSL доступен лишь для просмотра. При этом функциональность под лицензией TLS можно использовать бесплатно. Ещё одна часть функций поставляется под коммерческой лицензией и входит только в состав закрытой платной Enterprise-редакции (для ознакомления поставляется ограниченная по времени trial-версия). В том числе под коммерческой лицензией развивается код для обработки политик вытеснения устаревших данных, который позволяет хранить только актуальные данные и автоматически удалять, агрегировать или архивировать устаревшие записи.
Среди добавленных в TimescaleDB 1.2 новшеств (https://github.com/timescale/timescaledb/releases/tag/1.2.0):
- Поддержка упорядоченного добавления, позволяющего оптимизировать обработку больших запросов, выполняющих группировку по времени записи и ограничивающих конечный вывод через выражение LIMIT. После включения указанной оптимизации производительность некоторых запросов с LIMIT возросла до 100 раз;
- Добавлена поддержка установки поверх PostgreSQL 11 (https://www.opennet.dev/opennews/art.shtml?num=49462);
- Под лицензией TSL предложены аналитические функции для анализа данных в форме временного ряда (time_bucket_gapfill для создания непрерывных сгруппированных последовательностей, interpolate для интерполяции значений и locf для заполнения пустот предыдущим значением). Добавлена команда reorder_chunk для перегруппировки данных на диске для оптимизации выборки по определённому полю (аналог команды "CLUSTER (https://www.postgresql.org/docs/current/sql-cluster.html)" в PostgreSQL). После оптимизации хранилища зафиксировано увеличение скорость обработки некоторых запросов в 100-1000 раз;
- Под коммерческой лицензией (Enterprise) предложены средства для управления жизненным циклом данных, позволяющие выполнять чистку устаревших записей и перегруппировку данных по расписанию или при достижении определённых параметров, таких как размер БД.
Напомним, что СУБД TimescaleDB позволяет применять полноценные SQL-запросы для анализа накопленных данных, сочетая удобство работы, свойственное реляционным СУБД, с масштабированием и возможностями, присущими специализированным NoSQL-системам. Структура хранения оптимизирована для обеспечения высокой скорости добавления данных. Поддерживается пакетное добавления наборов данных, использование размещаемых в оперативной памяти индексов, загрузка исторических срезов задним числом, применение транзакций.
Ключевой особенностью TimescaleDB является поддержка автоматического секционирования (партицирования) массива данных. Входной поток данных автоматически распределяется по секционированным таблицам. Секции создаются в зависимости от времени (в каждой секции хранятся данные за определённый промежуток времени) или в привязке к произвольному ключу (например, идентификатору устройства, местоположению и т.п.). Для оптимизации производительности секционированные таблицы могут распределяться по разным дискам.
Для запросов секционированная БД выглядит как одна большая таблица, именуемая гипертаблицей. Гипертаблица представляет собой виртуальное представление множества отдельных таблиц, в которых накапливаются поступающие данные. Гипертаблица используется не только для запросов и добавления данных, но и для таких операций, как создание индексов и изменение структуры ("ALTER TABLE"), скрывая от разработчика низкоуровневую сегментированную структуру БД. C гипертаблицей можно использовать любые агрегатные функции, подзапросы, операции слияния (JOIN) с обычными таблицами и оконные функции.
URL: https://blog.timescale.com/timescaledb-1-2-analytical-functi.../
Новость: https://www.opennet.dev/opennews/art.shtml?num=50063
Вариант для распечатки
(ok), 31-Янв-19, 13:53 
