PostgreSQL 与 TimescaleDB

PostgreSQL 概览

PostgreSQL，也称为 Postgres，是一个开源关系型数据库管理系统，于 1996 年首次发布。它长期以来一直是一个健壮、可靠且功能丰富的数据库系统，广泛应用于各个行业和应用程序。PostgreSQL 以其对 SQL 标准的遵守和可扩展性而闻名，这允许用户定义自己的数据类型、运算符和函数。它由一个由贡献者组成的专门社区开发和维护，并且可在多个平台上使用，包括 Windows、Linux 和 macOS。

TimescaleDB 概览

TimescaleDB 是一个构建于 PostgreSQL 之上的开源时间序列数据库。它的创建是为了解决管理时间序列数据方面的挑战，例如可扩展性、查询性能和数据保留策略。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，此后因其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略而成为存储和分析时间序列数据的热门选择。

PostgreSQL 用于时间序列数据

PostgreSQL 可用于时间序列数据存储和分析，尽管它并非专门为此用例而设计。凭借其丰富的数据类型、索引选项和窗口函数支持，PostgreSQL 可以处理时间序列数据。但是，在数据压缩、写入吞吐量和查询速度等方面，Postgres 的时间序列数据优化程度不如专门的时间序列数据库。PostgreSQL 还缺少许多用于处理时间序列数据的功能，例如降采样、保留策略和用于时间序列数据分析的自定义 SQL 函数。

TimescaleDB 用于时间序列数据

TimescaleDB 专为时间序列数据而设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时间序列数据管理提供了多项优势，例如水平可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能不是所有时间序列用例的最佳选择。一个例子是，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则其他专门的时间序列数据库（如 InfluxDB）可能更适合。

PostgreSQL 关键概念

• MVCC：多版本并发控制是 PostgreSQL 使用的一种技术，允许多个事务并发执行，而不会发生冲突或锁定。
• WAL：预写式日志记录是一种用于确保数据持久性的方法，通过在将更改写入主数据文件之前将其记录到日志中。
• TOAST：超大属性存储技术是一种将大型数据值存储在单独的表中的机制，以减少主表的磁盘空间消耗。

TimescaleDB 关键概念

• Hypertable：Hypertable 是一个分布式表，按时间和可能的其他维度（例如设备 ID 或位置）进行分区。它是用于在 TimescaleDB 中存储时间序列数据的主要抽象，旨在跨多个节点进行水平扩展。
• Chunk：Chunk 是 hypertable 的一个分区，包含 hypertable 数据的子集。Chunk 由 TimescaleDB 基于指定的时间间隔自动创建，并且可以单独压缩、索引和备份，以获得更好的性能和数据管理。
• 分布式 Hypertables：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式 hypertables，它跨多个节点分区数据，以提高查询性能和容错能力。

PostgreSQL 架构

PostgreSQL 是一个客户端-服务器关系型数据库系统，它使用 SQL 语言进行查询和操作。它采用基于进程的架构，每个到数据库的连接都由一个单独的服务器进程处理。这种架构在不同的用户和会话之间提供隔离。PostgreSQL 支持 ACID 事务，并结合使用 MVCC、WAL 和其他技术来确保数据一致性、持久性和性能。它还支持各种扩展和外部模块来增强其功能。

TimescaleDB 架构

TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的扩展，继承了其关系数据模型和 SQL 支持。但是，TimescaleDB 使用自定义数据结构和针对时间序列数据的优化（例如 hypertables 和 chunks）扩展了 PostgreSQL。