home.social

#timescaledb — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #timescaledb, aggregated by home.social.

fetched live
  1. Automate data retention in TimescaleDB: the add_drop_chunks_policy function schedules background jobs to drop entire chunks older than 90 days from your hypertable. This metadata operation removes underlying PostgreSQL table partitions efficiently.

    #timescaledb #retention #ValtersIT

    valtersit.com/vault/data-reten

  2. Разговариваем с датчиками на человеческом: как связать MQTT, TimescaleDB и LLM через Model Context Protocol (MCP)

    А что, если не писать сложные SQL-запросы, не выгружать логи в CSV и не строить графики в Python? Просто спрашиваете у AI-агента: «Покажи максимальную температуру на объекте за выходные и нарисуй гистограмму». Ответ готов за секунды. В статье расскажем, как объединить «мозги» языковых моделей с настоящими промышленными данными. Развернём стек: MQTT (Mosquitto), Telegraf, TimescaleDB на Ubuntu, а потом напишем собственный MCP-сервер на Go. Так ваша LLM сможет безопасно и быстро анализировать телеметрию с датчиков, общаясь на простом языке. Минимум воды, максимум готового кода, Docker-конфигов и примеров из практики.

    habr.com/ru/articles/1052000/

    #mcp #mqtt #промышленная_автоматизация #умный_дом #ai_agent #ai #opencode #timescaledb #telegraf

  3. 📰 Oh, look! A 12-minute read on how #TimescaleDB compresses data, because obviously, everyone has time to delve into the wonders of #Hypercore and Columnar Storage. 🤔 But hey, if watching paint dry isn't your style, imagine the thrill of squeezing data "up to 98" – whatever that means! 🙄
    roszigit.com/en/blog/timescale #DataCompression #ColumnarStorage #TechTrends #HackerNews #ngated

  4. Писал мониторинг на Go «за выходные» — застрял на месяцы. Вот на чём

    В этой статье я расскажу, на какие подводные камни я споткнулся при разработке своего пет‑проекта — мониторинга сайтов на Golang, аналог UptimeRobot. Начнем издалека... Я хотел разработать пет‑проект, но не банальный todolist, а что‑то свежее, интересное в плане архитектуры и реализации. Шерстя по просторам интернета, я наткнулся на UptimeRobot — сервис для мониторинга сайтов. Азарт и любопытство взяли верх и я начал продумывать, как буду разрабатывать «свой» UptimeRobot. Думал — делов на пару недель от силы. Ведь принцип прост: дергать URL по таймеру и проверять код ответа и всё. Но на практике все оказалось намного сложнее, чем я изначально представлял...

    habr.com/ru/articles/1046696/

    #мониторинг #мониторинг_сайта #go #golang #uptime #горутины #ssrf #DNS_rebinding #timescaledb #postgresql

  5. 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

  6. 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

    habr.com/ru/articles/1021000/

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

  7. #timescaledb extension for #postgres compressed a 170GB database (10^9 rows of IoT observations) into 32GB. Nice!

  8. 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

  9. [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.

    habr.com/ru/articles/970702/

    #zabbix #timescaledb #gals_software #postgresql

  10. 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

  11. 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.

    habr.com/ru/articles/930360/

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

  12. TIL: you cannot simply dump and restore a PostgreSQL database with the TimescaleDB extension, you have to tell the extension you are dumping the database, then dump/restore and finally tell the extension you have finished the dump. You also have to make sure both clusters have the same TimescaleDB version available.

    docs.timescale.com/self-hosted

    #postgresql #timescaledb

  13. The disk space alert has been raised again on a PostgreSQL cluster with Zabbix databases using TimescaleDB.

    After some investigation, the HouseKeeper wasn't doing its retention job. Data from 1 year ago was still present where we should only keep 15 days!

    The issue is now fixed. It's always a pleasure to see such disk space vanish in the void.

    #postgresql #zabbix #timescaledb

  14. 🚀 #TimescaleDB enhances #Postgres for time-series data and real-time #analytics:

    • 📊 Hyperstore: Hybrid storage approach for efficient data handling
    • 🏎️ Chunk-skipping: 7x faster queries, 87% less storage
    • 🔄 Compressed tuple filtering: 500x faster updates and deletes
    • 📈 Index scans: 360x faster upserts for high-cardinality datasets
    • 💾 Tiered storage optimizations: 400x faster queries on data in #S3

    #DatabaseOptimization #PerformanceBoost #DataManagement #DevOps #database

    Key improvements:
    - Intelligent data partitioning and querying
    - Efficient compression and decompression techniques
    - Optimized index usage for upserts
    - Enhanced tiered storage architecture

    timescale.com/blog/making-post