timesacledb 的安装还是使用docker,对于测试数据需要提前下载

启动timesacledb

使用支持gis 的镜像,后边需要使用

docker run -d --name timescaledb -p 5432:5432 timescale/timescaledb-postgis

预备环境

  • 下载测试数据
https://timescaledata.blob.core.windows.net/datasets/nyc_data.tar.gz
  • 创建数据库&&扩展加载timesacledb
CREATE DATABASE nyc_data;
\c nyc_data
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb CASCADE;

加载数据

  • 导入schema
psql -U postgres -d nyc_data -h localhost < nyc_data.sql
  • 导入数据
psql -U postgres -d nyc_data -h localhost -c "\COPY rides FROM nyc_data_rides.csv CSV"

运行查询

  • 基本查询
SELECT date_trunc('day', pickup_datetime) as day, avg(fare_amount) FROM rides WHERE passenger_count > 1 AND pickup_datetime < '2016-01-08' GROUP BY day ORDER BY day;
SELECT date_trunc('day', pickup_datetime) as day, COUNT(*) FROM rides GROUP BY day ORDER BY day LIMIT 5;
  • 时序查询
SELECT time_bucket('5 minute', pickup_datetime) AS five_min, count(*) FROM rides WHERE pickup_datetime < '2016-01-01 02:00' GROUP BY five_min ORDER BY five_min;

系统数据


查询细节

  • 通过explain 查看timesacledb 的工作
EXPLAIN SELECT * FROM rides;

gis 查询

  • 让nyc_data 支持gis
CREATE EXTENSION postgis;
ALTER TABLE rides ADD COLUMN pickup_geom geometry(POINT,2163);
ALTER TABLE rides ADD COLUMN dropoff_geom geometry(POINT,2163);
  • 生成geo 数据(有点慢,需要花点时间)
UPDATE rides SET pickup_geom = ST_Transform(ST_SetSRID(ST_MakePoint(pickup_longitude,pickup_latitude),4326),2163);
UPDATE rides SET dropoff_geom = ST_Transform(ST_SetSRID(ST_MakePoint(dropoff_longitude,dropoff_latitude),4326),2163);
  • gis 查询
SELECT time_bucket('30 minutes', pickup_datetime) AS thirty_min, COUNT(*) AS near_times_sq
FROM rides
WHERE ST_Distance(pickup_geom, ST_Transform(ST_SetSRID(ST_MakePoint(-73.9851,40.7589),4326),2163)) < 400
AND pickup_datetime < '2016-01-01 14:00'
GROUP BY thirty_min ORDER BY thirty_min;
  • 系统生成数据

说明

总的来说简单,同时具有时序数据库的特点,对于我们来说不需要关注数据多的时候性能的问题,还是很不错的,对于ha 以及集群功能还有待
研究

参考资料

https://docs.timescale.com/v0.9/tutorials/tutorial-hello-nyc
https://docs.timescale.com/v0.9/getting-started/installation/mac/installation-homebrew

 
 
 
 

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