时间序列数据库的新时代：dbForge Studio for PostgreSQL + TimescaleDB

不念不忘少年蓝@ 2023-10-13 16:36 27阅读 0赞

[dbForge Studio for PostgreSQL][]的最新更新在其支持的数据库列表中又添加了一项。我们谈论的是 TimescaleDB，它是一个 PostgreSQL 分支，被宣传为“最简单、最快、最具成本效益的时间序列数据库”。现在可以从 Studio 无缝访问和管理它 - 这就是我们的故事。

如果您不熟悉 TimescaleDB，您将在下面获得了解所有信息的最快方法。如果您已经是活跃用户，那么在阅读本文后您很可能会发现一个出色的数据库管理工具，它将使您的日常工作变得轻而易举。不管怎样，系好安全带，我们走吧！

## TimescaleDB 有何用途？ ##

[TimescaleDB][]被设计为常规 PostgreSQL 的卓越即服务替代品，它保留了其所有优点，包括与 PostgreSQL 工具、驱动程序和连接器的整个生态系统的兼容性，同时还具有显着提高的性能、更好的可扩展性和时间序列超函数。后者是 TimescaleDB 的主要关注点。

如果您不知道什么是**时间序列数据库**，让我们解释一下。它是一个允许存储、检索和管理带时间戳的数据的数据库。这包括属于所谓“时间序列”一部分的数据记录，其中数据点与时间戳相关联，并且所述时间戳定义数据点之间的实际关系。

让我们用一个简单的例子来更清楚地说明这一点。想象一下一个应用程序，它不断地从传感器检索测量结果，并允许您实时监控它们。这肯定是一个很大的数据流，但它很方便地带有时间戳，并且您始终可以从任何时间段检索所需的数据点以进行后续分析。

时间序列数据库与超表一起使用，**超表**是一种特定类型的表，旨在通过根据其时间参数对时间序列数据进行分区来提高性能。更准确地说，超表由多个称为块的常规 PostgreSQL 子表组成。块是基于特定时间约束的分区，因此包含特定时间范围内的数据。然而，它并不像听起来那么复杂 - 由于块是由数据库自动设置和管理的，因此您可以像存储在标准表中一样管理数据。

这是常规表与超表的比较，其中块时间跨度等于 1 天。

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顺便说一下，超表和标准 PostgreSQL 表可以轻松地共存于同一个数据库中。您只需对时间序列数据使用超表，对关系数据使用标准表，仅此而已。

现在，了解了基础知识后，我们将向您展示如何安装自托管 TimescaleDB 数据库并使用 dbForge Studio for PostgreSQL 连接到该数据库。

## 如何安装 TimescaleDB 扩展并连接 dbForge Studio for PostgreSQL ##

您需要做的第一件事是添加两个系统环境变量：和。要做到这一点：`C:\Program Files\PostgreSQL\15\bin``C:\Program Files\Git\mingw64\bin`

1.  转到“**开始”**菜单，开始输入“环境变量”，系统将提示您打开“**编辑系统环境变量”**。
2.  单击它打开**“系统属性”**窗口。在那里，单击**环境变量**。
3.  在打开的**环境变量**窗口中，找到**系统变量**下的**路径**，选择它并单击**编辑**。
4.  在打开的**编辑环境变量窗口中，单击****新建**并添加上述两个变量。
5.  最后，单击**“确定”**应用您的更改。

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现在让我们向您展示如何在 Windows 计算机上安装自托管 TimescaleDB。[以下指南是官方TimescaleDB 安装手册][TimescaleDB 1]的简明版本。如果安装过程中出现任何问题，请随时咨询以获取更多详细信息。

### 先决条件 ###

*  操作系统： Microsoft Windows 10 / Microsoft Windows 11 / Microsoft Windows Server 2019
 *  支持的最低 PostgreSQL 版本为：12.8 / 13.5 / 14.0 / 15.0；为了安装 PostgreSQL 15.1.1 或更高版本，请确保您的计算机上已安装 OpenSSL 1.1.1

### 在 Windows 上安装自托管 TimescaleDB ###

1.  从[Microsoft 网站][Microsoft]下载并安装**Visual C++ Redistributable for Visual Studio**。
2.  从[PostgreSQL 网站][PostgreSQL]下载并安装**PostgreSQL**。您可能需要将*pg\_config*文件位置添加到您的路径中。
3.  [从Windows 版本][Windows]下载 TimescaleDB 安装 .zip 文件。
4.  找到下载的存档并解压文件。
5.  在解压的 TimescaleDB 目录中，右键单击*setup.exe*文件并选择**以管理员身份运行**以启动安装程序。
6.  完成安装后，您需要配置数据库。*您可以通过运行timescaledb-tune*脚本来完成此操作，该脚本包含在*timescaledb-tools*包中。

### 设置 TimescaleDB 扩展 ###

1. 转到命令提示符并以`postgres`超级用户身份连接到 PostgreSQL 实例。

如果连接成功，您将看到类似以下内容的消息，然后是提示`psql`：

<code>psql (13.3, server 12.8 (Ubuntu 12.8-1.pgdg21.04+1))
 SSL connection (protocol: TLSv1.3, cipher: TLS_AES_256_GCM_SHA384, bits: 256, compression: off)
 Type "help" for help.
 tsdb=></code>

2. 根据`psql`提示，创建一个空数据库。*这是名为example*的数据库的样子：

<code>CREATE database example;</code>

3. 接下来，使用以下命令连接到您创建的数据库：

<code>\c example</code>

4.然后添加TimescaleDB扩展：

<code>CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb;</code>

5. 最后，您可以使用以下命令连接到数据库：

### 通过 dbForge Studio 连接到 TimescaleDB ###

现在我们将使用dbForge Studio for PostgreSQL 连接到新创建的数据库，这是一个用于数据库开发和管理的高级 IDE。当我们打开它时，我们会看到**“数据库连接属性”**窗口，我们可以在其中输入新创建的数据库的凭据。

![7f7e0e10e73b60051edf5774abebea3a.png][]

然后我们点击**Connect**，就可以了！

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**注意：用于 PostgreSQL 的 dbForge Studio 既可以单独提供，也可以作为名为**[dbForge Edge 的][dbForge Edge]捆绑包的一部分提供，其中包含另外三个用于 SQL Server、MySQL 和 Oracle 数据库的 Studio。

## 如何在 TimescaleDB 中创建超级表 ##

现在让我们继续创建我们的第一个超级表。为此，我们将在 dbForge Studio 中运行以下查询。

<code>CREATE TABLE conditions(
 tstamp timestamptz NOT NULL,
 device VARCHAR(32) NOT NULL,
 temperature FLOAT NOT NULL);
 
 SELECT create_hypertable(
 'conditions', 'tstamp',
 chunk_time_interval => INTERVAL '1 day'
 );</code>

这就是 Studio 界面中的样子。

![64f5dd36f6077c553e47d3be6cb3c460.png][]

**注意**：具有列分区的替代查询如下所示：

<code>SELECT create_hypertable(
 'conditions', 'tstamp',
 partitioning_column => 'device',
 number_partitions => 8,
 chunk_time_interval => INTERVAL '1 day');</code>

运行查询后，我们的表已成功创建，我们可以立即向其中填充数据。为此，我们使用以下查询。

<code>INSERT INTO conditions
 SELECT
 tstamp, 'device-' || (random()*30)::INT, random()*80 - 40
 FROM
 generate_series(
 NOW() - INTERVAL '90 days',
 NOW(),
 '1 min'
 ) AS tstamp;</code>

这就是工作室里的样子。

![2f89bd747c27e7435cb782ece1e36259.png][]

现在让我们使用 SELECT 查询来检查它。瞧！我们已经拿到数据了。

![c0e3c85041932b38651e9b68f6bf3929.png][]

我们也可以使用以下代码查看块：

<code>SELECT show_chunks('conditions');
 
 -- The function selects chunks from the following view
 SELECT * FROM timescaledb_information.chunks;</code>

一旦我们运行它，这就是我们得到的。

![1632887c1e60b2f68dd5a99e9de7da22.png][]

现在让我们向您展示 dbForge Studio 应用于 TimescaleDB 数据库的一些最重要的功能。

## TimescaleDB 中的代码完成、格式化和语法检查 ##

首先，我们来谈谈 dbForge 数据库解决方案的首要要素之一：[SQL 编码帮助][SQL]。它完全为您服务，从上下文感知的代码完成和语法验证（帮助您以更快的速度编写干净、无错误的 SQL 代码），到带有一组丰富的选项和模板的高级 SQL 格式化，旨在帮助创建统一、一致的代码风格。

![95a2917907535e9dab30f740f541689d.png][]

## TimescaleDB 中的架构和数据比较 ##

Studio 的集成工具[Schema Compare][]提供了发现 TimescaleDB 数据库对象差异的最简单方法。就像使用常规 PostgreSQL 数据库一样，您可以设置源、设置目标并运行比较。之后，可以查看差异并将其同步到目标数据库。

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比较实际的表数据怎么样？好吧，由于块基本上是您的常规表，因此 Studio 可以毫无问题地比较整个超表并识别差异。这对于往往处理大量数据的时间序列数据库特别有用。同样，差异也可以在短时间内同步。

![8c7e64f4e610709a0a3013edcdb7c369.png][]

**注意**：[数据比较][Link 1]和[模式比较][Link 2]也可作为独立应用程序用于 PostgreSQL。

## 在 TimescaleDB 中测试数据生成 ##

最后，您可以使用 Studio 的内置[数据生成器用][Link 3]真实的测试数据填充 TimescaleDB 数据库。大量预定义生成器将快速提供任意数量的列智能数据，并根据您的数据库的具体情况进行定制。如果这还不够，您可以轻松创建自己的自定义生成器。

![e547b5d40341d3fe5c8db87caf3ead14.png][]

## TimescaleDB 的实际应用：用例和业务应用程序 ##

现在您已经了解了 TimescaleDB 的工作原理，让我们为您提供几个可以应用时序数据库的案例：

*  数据驱动的预测分析
 *  使用物联网设备遥测数据的软件
 *  涉及快速变化的金融市场数据的解决方案
 *  电信
 *  机器学习算法
 *  系统或应用程序性能监控软件
 *  安全应用

[dbForge Studio for PostgreSQL]: https://www.evget.com/vendor/214
[TimescaleDB]: https://www.timescale.com/
[93388b5ce9a1c6b30b676fae7b855b29.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/93388b5ce9a1c6b30b676fae7b855b29.png
[e254f51eb06588cf400ca6545b4eb12f.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/e254f51eb06588cf400ca6545b4eb12f.png
[TimescaleDB 1]: https://docs.timescale.com/self-hosted/latest/install/installation-windows/
[Microsoft]: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=48145
[PostgreSQL]: https://www.postgresql.org/download/windows/
[Windows]: https://docs.timescale.com/self-hosted/latest/install/installation-windows/#windows-releases
[7f7e0e10e73b60051edf5774abebea3a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7f7e0e10e73b60051edf5774abebea3a.png
[5b5635da3c48928dc61810f048810835.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5b5635da3c48928dc61810f048810835.png
[dbForge Edge]: https://www.devart.com/dbforge/edge/
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[SQL]: https://www.devart.com/dbforge/postgresql/studio/postgresql-formatter.html
[95a2917907535e9dab30f740f541689d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/95a2917907535e9dab30f740f541689d.png
[Schema Compare]: https://www.devart.com/dbforge/postgresql/studio/database-synchronization.html
[480c82fcde72b6b1951c5aa29d2a3a47.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/480c82fcde72b6b1951c5aa29d2a3a47.png
[8c7e64f4e610709a0a3013edcdb7c369.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/8c7e64f4e610709a0a3013edcdb7c369.png
[Link 1]: https://www.devart.com/dbforge/postgresql/datacompare/
[Link 2]: https://www.devart.com/dbforge/postgresql/schemacompare/
[Link 3]: https://www.devart.com/dbforge/postgresql/studio/data-generator.html
[e547b5d40341d3fe5c8db87caf3ead14.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/e547b5d40341d3fe5c8db87caf3ead14.png