I like #TimescaleDB for storing time-based data...

...until I have to find a row by the given ID, which is 90% of the time.

In other words, I use TimescaleDB 10% of the time, and with that usecase, I literally don't use it at all because it adds another shit to worry about.

Once it works for both use cases, I'll may take a look on that.

#Programming #Coding #Code #SQL #Database #Databases #DB #RDBMS #PostgreSQL #PGSQL #OpenSource #FreeOpenSource #OSS #FOSS

PostgreSQL 튜닝으로 해결할 수 없는 성능 문제의 6가지 징후

초당 수만 건의 지속적인 데이터 삽입은 PostgreSQL의 autovacuum 및 인덱스 유지보수 작업과 충돌하여 성능 저하를 유발한다.

🔗 원문 보기

Как я выбирал стек для SaaS-мониторинга сайтов

Как в одиночку собрать полноценный сервис мониторинга с проверками из 10 точек мира, алертами в Telegram/Slack и собственным агентом? Делюсь личным опытом выбора стека: почему FastAPI выиграл у Django, как TimescaleDB справляется с миллионами строк логов и зачем писать агент на Go, если основной код на Python. Только практика, архитектурные решения и честный расчет стоимости инфраструктуры в €11/мес. Изучить стек

https://habr.com/ru/articles/1021000/

#FastAPI #Vuejs #TimescaleDB #SaaS #мониторинг_сайтов #Celery #Go #архитектура #стартап #разработка

Explore TimescaleDB for IoT!

Michal Bartak shows how to collect & visualize data using continuous aggregates, compression, and retention strategies. Learn how dataset types impact Grafana dashboards and maintain your time-series data efficiently.

#PostgreSQL #TimescaleDB #IoT #P2D2

Nền tảng tự host 4D cho dữ liệu không gian và thời gian Atlas4D. Tích hợp PostgreSQL, PostGIS, TimescaleDB, pgvector. Sử dụng Docker, Helm, có SDK Python. #Atlas4D #Spatiotemporal #Selfhosted #NềnTảngTựHost #DữLiệuKhôngGian #ThờiGian #Docker #Helm #Python #PostgreSQL #PostGIS #TimescaleDB #pgvector

https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1pes9db/atlas4d_selfhosted_4d_spatiotemporal_platform/

[Перевод] Реализация TimescaleDB в Zabbix: преимущества, ключевые таблицы и установка

Всем привет! Мы делаем проекты по Zabbix, накопили большую экспертизу и решили сделать переводы нескольких статей, которые нам показались интересными и полезными. Наверняка, будут полезны и вам. Также своим опытом делимся в телеграм-канале zabbix_ru , где вы можете найти полезные материалы и записи наших вебинаров, опубликованных на нашем ютуб-канале (прим. переводчика). Ниже ссылки на предыдущие статьи из цикла. Миграция с MySQL на PostgreSQL SELinux: интеграция с Zabbix и другими инструментами Защита от ложных срабатываний триггеров в Zabbix с использованием функций min/max/avg Zabbix – автоматизация управления пользователями (JIT) Zabbix — это надежное решение с открытым исходным кодом для мониторинга ИТ-инфраструктуры, позволяющее отслеживать и анализировать производительность сети, серверов, приложений и других компонентов. По мере роста объема данных эффективное управление временными рядами становится ключевым фактором. Поэтому, начиная с версии 5.0, Zabbix начал поддерживать TimescaleDB — расширение PostgreSQL, оптимизированное для временных рядов. В этой статье рассматриваются преимущества использования TimescaleDB в Zabbix, ключевые таблицы и процесс установки. Подробности под катом.

https://habr.com/ru/articles/970702/

#zabbix #timescaledb #gals_software #postgresql

We have PostgreSQL 14 on Debian 11 with TimescaleDB 2.16.1.
We want PostgreSQL 18 on Debian 13 with TimescaleDB 2.23.1.

But the support of TimescaleDB on PostgreSQL 14 ends at version 2.19.3.

On Debian 13 and PostgreSQL 18, the minimum version of TimescaleDB available is 2.23.0.

We have to upgrade with an intermediary step:

1. Upgrade TimescaleDB to 2.19.3 in-place
2. Upgrade to PostgreSQL 17 on Debian 12 (with TimescaleDB 2.19.3)
3. Upgrade TimescaleDB to 2.23.1
4. Upgrade to PostgreSQL 18 on Debian 13 (with TimescaleDB 2.23.1).

Add a multi-terabytes of data making dump/restore impossible.

At least the extension is available on Debian 13 which is not the case of age and Citus.

This is nice to have a 5 years support on PostgreSQL but beware if you use extensions. The time window could be less than that, complicating the upgrade process.

#postgresql #timescaledb #age #citus #upgrade #debian

프로덕션 AI 에이전트 6주 구축기: Tiger Data가 오픈소스로 공개한 3가지 핵심 인사이트

https://aisparkup.com/posts/6173

Почему простой парсер не всегда решает задачу: мой опыт интеграции спортивных API

В рамках собственной системы спортивной аналитики я хотел получить real-time доступ к данным о движении коэффициентов — в частности, с платформы pickingodds.com. У сервиса интересная фича — визуализация графика изменения линии по каждому событию. Это потенциально полезный источник вторичных сигналов (например, для обнаружения аномалий, связанных с резкой коррекцией маркет-мейкеров). Изначальный план был прост: интегрироваться по REST API, выкачивать данные раз в несколько минут, писать в TSDB, использовать далее для анализа и фичей в ML-пайплайнах. На практике же всё быстро ушло в зону нетривиальной оптимизации.

https://habr.com/ru/articles/930360/

#pickingodds #коэффициенты_ставок #асинхронный_парсинг #rate_limiting #aiohttp #Redis #Kafka #TimescaleDB #LightGBM #ML_фильтрация_событий