time series数据的现有方案问题
- 传统RDBMS
- 无法支持high ingest rate，尤其index无法完全放入内存后
- delete的成本高
时序数据是有retention的
- NoSQL和time series database
Cassandar, MongoDB
OpenTSDB, InfluxDB- 通常缺乏丰富的查询接口，复杂查询是高延时
- Hadoop/Spark
ingest rate可以高，但查询慢
TimescaleDB解决办法
Intro
PostgreSQL上的一个插件，目前只支持单机部署，cluster功能还在开发
因此，PQ具备的功能它都有，此外还针对tsdb提供了一些方便的函数
- hypertable
相当于多个chunk(物理)上的逻辑统一 - chunk
相当于shard，物理属性，通过time interval和[partition key]进行路由
chunk就是PQ的table
解决方法
high inject rate
传统mysql/postgresql，受限于index，如果无法放到内存，性能会大大降低
在100亿条数据的hypertable，单机单磁盘，仍然可以享受10万插入/秒(in batch).
TimescaleDB solves this through its heavy utilization of time-space partitioning, even when running on a single machine.
So all writes to recent time intervals are only to tables that remain in memory, and updating any secondary indexes is also fast as a result.
retention
删除数据时，不是delete by row，而是delete by chunk，把整个chunk(table)删除就快了
SELECT drop_chunks(interval '7 days', 'conditions');
chunk partition
目前不支持adaptive time intervals，需要在创建hypertable时手工指定chunk_time_interval(默认1个月)