极速高效的TimescaleDB用电高峰洞察 .pdf
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极速⾼效的基于TimescaleDB⽤电⾼峰洞察
对电⼒公司来说，电⼒供应⼀旦跟不上，客户怕是不只是不耐烦了。所以，您需要在数据产⽣的那⼀刻就⽴刻收
集、分析并解读这些数据。实时追踪和监控，并且根据数据快速做出反应，保障持续供电、是让客户满意的关键。
本⽂介绍怎么把 Grafana 和 TimescaleDB 搭配使⽤，还会展示如何利⽤ Columnstore（专为处理⼤量⾼速数据⽽
优化的结构）来做数据可视化，极速⾼效地获得有价值的业务洞察的实践。
有多极速⾼效？分析查询速度提⾼了约40倍，并减少了90%以上的存储。上货：
1. 前置条件
要执⾏此⻚⾯上的步骤：
截⽌2025年5⽉，推荐组合：PostgreSQL16.9+Timescaledb 2.20.1 + Timescaledb_toolkit 1.18.0
您需要预先安装TimescaleDB，并管理您的连接信息。（步骤略）
创建iot_db库，并连接了该库。（步骤略）
安装Grafana12（步骤略）
操作前，需要安装和启⽤：timescaledb和timescaledb-toolkit
并打开显示执⾏时⻓设置
!
2. 优化超级表中的时序数据
时序数据表示系统、过程或⾏为如何随时间变化。超表(Hypertables)是PostgreSQL表，通过按时间⾃动分区数
据，帮助您提⾼插⼊和查询性能，加快实时分析和其他具有挑战性的⼯作负载的查询速度。每个超表由称为块的⼦
表组成。每个块被分配⼀个时间范围，并且只包含该范围内的数据。
!
2.1下载数据
metrics.csv.zip测试数据集包含能耗数据。请将下载到本地，然后上传到服务器的某授权⽬录中，
如/var/lib/pgsql/，并解压缩，
在终端中，填写以下字符串以连接到您的服务。
sudo yum install timescaledb-toolkit-postgresql-16
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb_toolkit;
\timing
注意：实验环境sslmode=require，可不⽤。
!
2.2 创建表以导⼊时序数据
在SQL客户端中，创建⼀个普通表：
将metrics转换为超表并按时分区：
!
2.3 将数据集加载到数据库
其中：/var/lib/pgsql/ 是metrics.csv所在⽬录，也可以是其它。
全⾯了解超表⼯作⽅式和性能优化，请参阅超表⽂档。
!
2.4 快速查看数据
使⽤ Timescale 控制台（如 DBeaver）或 psql，您可以轻松编写、可视化并管理所有 TimescaleDB 服务的 SQL
查询，实现更⾼效、更精准的数据操作。
对于这样的数据量，查询⾏存储区中的数据⼤约需要288毫秒。您会看到这样的结果：
psql -d "postgres://<username>:<password>@<host>:<port>/<database-name>?
sslmode=require"
CREATE TABLE "metrics"(
created timestamp with time zone default now() not null,
type_id integer ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !not null,
!value ! double precision ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! not null
);
SELECT create_hypertable('metrics', by_range('created'));
iot_db=# \COPY metrics FROM '/var/lib/pgsql/metrics.csv' CSV;
COPY 2523726
SELECT time_bucket('1 day', created, 'Asia/Shanghai') AS "time",
round((last(value, created) - first(value, created)) * 100.) / 100. AS value
FROM metrics ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
WHERE type_id = 5
GROUP BY 1;
of 10
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