时序数据库TimescaleDB,实战部署全攻略

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哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验

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中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网

擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。

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文章目录

- [📣 1.时序数据库](#📣 1.时序数据库)
- [📣 2.TimescaleDB](#📣 2.TimescaleDB)
- [📣 3.安装PG](#📣 3.安装PG)
- - [✨3.1. rpm包下载](#✨3.1. rpm包下载)
  - [✨3.2 安装依赖包](#✨3.2 安装依赖包)
  - [✨3.3 始化安装](#✨3.3 始化安装)
  - [✨3.4 配置参数](#✨3.4 配置参数)
  - [✨3.5 重启](#✨3.5 重启)
- [📣 4.TimescaleDB部署](#📣 4.TimescaleDB部署)
- - [✨ 4.1 repository](#✨ 4.1 repository)
  - [✨ 4.2 yum在线安装](#✨ 4.2 yum在线安装)
  - [✨ 4.3 插件配置](#✨ 4.3 插件配置)
- [📣 5.TimescaleDB使用](#📣 5.TimescaleDB使用)
- - [✨ 5.1 登陆PG](#✨ 5.1 登陆PG)
  - [✨ 5.2 创建插件](#✨ 5.2 创建插件)
  - [✨ 5.3 使用超表](#✨ 5.3 使用超表)
- [📣 6 总结](#📣 6 总结)

运用时间模型来构造的应用非常需要时序数据库的加持，包括未来大数据的趋势，时序数据库必然会成为一个新潮流。

📣 1.时序数据库

什么是时序数据库？顾名思义，用于处理按照时间变化顺序的数据的数据库即为时序数据库（time-series database），时序数据库专门优化处理带时间标签的数据，为什么会衍生时序数据库这一种新趋势呢？我们知道像PostgreSQL和MySQL这种关系型数据库对于短期需求不大的情况下下还是可以满足的，但是一旦数据量增长，其性能不足以支持频繁的添加和读取需求。运用时间模型来构造的应用非常需要时序数据库的加持，包括未来大数据的趋势，时序数据库必然会成为一个新潮流。

📣 2.TimescaleDB

对于TimescaleDB来说，在功能的丰富程度上战胜了排名更靠前的几位选手，但是对于性能上可能处于下风，因此TimescaleDB如何持续地发展下去、如何发展地更好，除了探寻在性能等综合素质方面的提升外，在PostgreSQL的肩膀上怎么样更好地适应现代化需求才是重中之重。
截止2024年2月，TimescaleDB在DB-Engines中排名的处于第4位，并一直处于上升的趋势。

TimescaleDB是基于PostgreSQL数据库打造的一款时序数据库，插件化的形式，随着PostgreSQL的版本升级而升级，不会因为另立分支带来麻烦。

📣 3.安装PG

✨3.1. rpm包下载

https://ftp.postgresql.org/pub/repos/yum/14/redhat/rhel-8.1-x86_64/
下载lib

wget https://ftp.postgresql.org/pub/repos/yum/14/redhat/rhel-8.1-x86_64/postgresql14-libs-14.9-2PGDG.rhel8.x86_64.rpm

下载客户端和库

wget https://ftp.postgresql.org/pub/repos/yum/14/redhat/rhel-8.1-x86_64/postgresql14-14.9-2PGDG.rhel8.x86_64.rpm

下载service

wget https://ftp.postgresql.org/pub/repos/yum/14/redhat/rhel-8.1-x86_64/postgresql14-server-14.9-2PGDG.rhel8.x86_64.rpm

✨3.2 安装依赖包

yum install -y cmake make gcc zlib gcc-c++ perl readline readline-devel

yum install -y zlib-devel perl python36 tcl openssl ncurses-devel openldap pam

yum install -y zlib libicu
rpm -ivh postgresql14-libs-14.9-2PGDG.rhel8.x86_64.rpm

rpm -ivh postgresql14-14.9-2PGDG.rhel8.x86_64.rpm

rpm -ivh postgresql14-server-14.9-2PGDG.rhel8.x86_64.rpm

✨3.3 始化安装

/usr/pgsql-14/bin/postgresql-14-setup initdb
systemctl enable postgresql-14

systemctl start postgresql-14

systemctl status postgresql-14

✨3.4 配置参数

bash 复制代码

cat >> /var/lib/pgsql/14/data/postgresql.conf <<"EOF"
listen_addresses = '*'
port=5432
logging_collector = on
log_directory = 'pg_log'
log_filename = 'postgresql-%a.log'
log_truncate_on_rotation = on
EOF

bash 复制代码

cat << EOF > /var/lib/pgsql/14/data/pg_hba.conf
# TYPE  DATABASE    USER    ADDRESS       METHOD
local     all       all                    trust
host      all       all   127.0.0.1/32     trust
host      all       all    0.0.0.0/0      md5
host   replication  all    0.0.0.0/0      md5
local  replication  all                    trust
EOF

✨3.5 重启

systemctl restart postgresql-14

ALTER USER postgres WITH PASSWORD '123456';

psql -U postgres -h 192.168.3.10 -d postgres -p 5432

📣 4.TimescaleDB部署

✨ 4.1 repository

bash 复制代码

tee /etc/yum.repos.d/timescale_timescaledb.repo <<EOL
[timescale_timescaledb]
name=timescale_timescaledb
baseurl=https://packagecloud.io/timescale/timescaledb/el/$(rpm -E %{rhel})/\$basearch
repo_gpgcheck=1
gpgcheck=0
enabled=1
gpgkey=https://packagecloud.io/timescale/timescaledb/gpgkey
sslverify=1
sslcacert=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt
metadata_expire=300
EOL

✨ 4.2 yum在线安装

bash 复制代码

1.Update your local repository list:
yum update --skip-broken --nobest

2.Install TimescaleDB:
yum install timescaledb-2-postgresql-14

在Red Hat Enterprise Linux 8上安装时，需要使用:
sudo dnf module disable postgresql
命令禁用系统中内置的PostgreSQL模块。

✨ 4.3 插件配置

修改postgresql config文件，使timescaledb这个插件能正常工作,通过调优脚本来配置数据库

[root@rhel8 ~]# find / -name pg_config

/usr/pgsql-14/bin/pg_config
sudo timescaledb-tune --pg-config=/usr/pgsql-14/bin/pg_config

📣 5.TimescaleDB使用

✨ 5.1 登陆PG

bash 复制代码

[root@rhel8 ~]# su - postgres
[postgres@rhel8 ~]$ 
[postgres@rhel8 ~]$ psql
psql (14.10)
Type "help" for help.

postgres=# create database jemdb;
CREATE DATABASE
postgres=# \c jemdb
You are now connected to database "jemdb" as user "postgres".

✨ 5.2 创建插件

bash 复制代码

1.创建插件
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb;

2.删除插件
DROP EXTENSION IF EXISTS timescaledb;

jemdb=# \dx
                                               List of installed extensions
    Name     | Version |   Schema   |                                     Description                                      
-------------+---------+------------+--------------------------------------------------------------------------------------
 plpgsql     | 1.0     | pg_catalog | PL/pgSQL procedural language
 timescaledb | 2.14.2  | public     | Enables scalable inserts and complex queries for time-series data (Apache 2 Edition)
(2 rows)

✨ 5.3 使用超表

bash 复制代码

1、创建普通测试表
CREATE TABLE conditions (
time        TIMESTAMPTZ       NOT NULL,
location    TEXT              NOT NULL,
temperature DOUBLE PRECISION  NULL,
humidity    DOUBLE PRECISION  NULL
);

2、基于time分区将上一步创建的普通表转换为超表
jemdb=# SELECT create_hypertable('conditions', 'time');
    create_hypertable    
-------------------------
 (1,public,conditions,t)
(1 row)

3、插入数据并查询
jemdb=# INSERT INTO conditions(time, location, temperature, humidity)
SELECT now(), to_char(i, 'FM0000'), random()*i, random()*i FROM generate_series(1,10000) i;


4.针对过去3小时的数据，每15分钟采集度量一次，按照时间和温度降序排序
SELECT time_bucket('15 minutes', time) AS fifteen_min,
location, COUNT(*),
MAX(temperature) AS max_temp,
MAX(humidity) AS max_hum
FROM conditions
WHERE time > NOW() - interval '3 hours'
GROUP BY fifteen_min, location
ORDER BY fifteen_min DESC, max_temp DESC;


5.更改现有超表上的块间隔长度
SELECT set_chunk_time_interval('conditions', INTERVAL '24 hours');

SELECT h.table_name, c.interval_length
  FROM _timescaledb_catalog.dimension c
  JOIN _timescaledb_catalog.hypertable h
    ON h.id = c.hypertable_id;

超表（hypertable）是具有特殊功能的PostgreSQL表，可以很容易地处理时间序列数据。与它们交互就像与普通PostgreSQL表交互一样，但在幕后，超表会自动按时间将数据划分为块。在TimescaleDB中，超表与普通PostgreSQL表可以一起存在。超表用来存储时序数据，这样可以提高插入和查询的性能，而且可以访问一些有用的时间序列特性。普通PostgreSQL表用来存储其它关系型数据。

📣 6 总结

随着物联网的发展，时序数据库的需求越来越多，比如水文监控、工厂的设备监控、国家安全相关的数据监控、通讯监控、金融行业指标数据、传感器数据等。

在互联网行业中，也有着非常多的时序数据，例如用户访问网站的行为轨迹，应用程序产生的日志数据等等。
以下是时序数据库的发展史推荐给大家，一起交流学习