Рубрика «timescaledb»

TimescaleDB против всех: как база данных справляется с рядом сложных задач - 1

В фильме «Отряд самоубийц: Миссия навылет», когда персонажи Идриса Эльбы (Бладспот) и Джона Сины (Миротворец) знакомятся при участии Аманды Уоллер, звучит следующая фраза:

– Ты сказала, что у всех в отряде уникальные навыки, а он — это тот же я.

TimescaleDB против всех: как база данных справляется с рядом сложных задач - 2

Источник

Казалось бы, при чем здесь базы данных? На самом деле, отношения между PostgreSQL и TimescaleDB напоминают эту пару героев. PostgreSQL — одна из самых популярных СУБД в мире. Вокруг решения давно существует комьюнити, а за годы в коммерческой разработке набралось достаточно документации. TimescaleDB, будучи расширением PostgreSQL, умеет многое из ее арсенала, но применяется более точечно. В основном в проектах, где нужно работать с временными рядами или собирать данные с IoT-устройств.

В этом материале мы рассмотрим особенности работы TimescaleDB, а также покажем, как ее использует клиент Selectel — сервис DwarfByte.
Читать полностью »

Мы рассмотрим работу Zabbix с базой данных TimescaleDB в качестве backend. Покажем, как запустить с нуля и как мигрировать с PostgreSQL. Также приведем сравнительные тесты производительности двух конфигураций.

HighLoad++, Андрей Гущин (Zabbix): высокая производительность и нативное партиционирование - 1

HighLoad++ Siberia 2019. Зал «Томск». 24 июня, 16:00. Тезисы и презентация. Следующая конференция HighLoad++ пройдет 6 и 7 апреля 2020 года в Санкт-Петербурге. Подробности и билеты по ссылке.

Андрей Гущин (далее – АГ): – Я – инженер технической поддержки ZABBIX (далее – «Заббикс»), тренер. Работаю более 6 лет в технической поддержке и напрямую сталкивался с производительностью. Сегодня я буду рассказывать о производительности, которую может дать TimescaleDB, при сравнении с обычным PostgreSQL 10. Также некоторая вводная часть – о том, как вообще работает.Читать полностью »

Zabbix — это система мониторинга. Как и любая другая система, она сталкивается с тремя основными проблемами всех систем мониторинга: сбор и обработка данных, хранение истории, ее очистка.

Этапы получения, обработки и записи данных занимают время. Немного, но для крупной системы это может выливаться в большие задержки. Проблема хранения — это вопрос доступа к данным. Они используются для отчетов, проверок и триггеров. Задержки при доступе к данным также влияют на производительность. Когда БД разрастаются, неактуальные данные приходится удалять. Удаление — это тяжелая операция, которая также съедает часть ресурсов.

Высокая производительность и нативное партиционирование: Zabbix с поддержкой TimescaleDB - 1

Проблемы задержек при сборе и хранении в Zabbix решаются кэшированием: несколько видов кэшей, кэширование в БД. Для решения третьей проблемы кэширование не подходит, поэтому в Zabbix применили TimescaleDB. Об этом расскажет Андрей Гущин — инженер технической поддержки Zabbix SIA. В поддержке Zabbix Андрей больше 6 лет и напрямую сталкивается с производительностью.

Как работает TimescaleDB, какую производительность может дать по сравнению с обычным PostgreSQL? Какую роль играет Zabbix для БД TimescaleDB? Как запустить с нуля и как мигрировать с PostgreSQL и производительность какой конфигурации лучше? Обо всем этом под катом.
Читать полностью »

image
За что мы любим Prometheus? У него есть конфиг — взглянул и всё понятно, программа делает то, что ей сказали. Можно автоматизировать настройку мониторинга, хранить в VCS, ревьюить командой. Смержили твой MR, отработал пайплайн, новый конфиг применился к прометею. В общем, IaC во всей красе.

Кстати, о прометее. А вы используете его для своей железной инфраструктуры? Вот и мы не используем.

Как и многие, кто мониторит давно и у кого есть «голое» железо, мы используем Zabbix, который, кстати, на том железе и располагается. Увы, на данный момент заббикс и IaC — вещи не связанные. Настраивать заббикс можно или вручную, или через API.

Читать полностью »

Time series данные или временные ряды — это данные, которые изменяются во времени. Котировки валют, телеметрия перемещения транспорта, статистика обращения к серверу или нагрузки на CPU — это time series данные. Чтобы их хранить требуются специфичные инструменты — темпоральные базы данных. Инструментов — десятки, например, InfluxDB или ClickHouse. Но даже у самых лучших решений для хранения временных рядов есть недостатки. Все time series хранилища низкоуровневые, подходят только для time series данных, а обкатка и внедрение в текущий стек — дорого и больно.

Time series данные в реляционной СУБД. Расширения TimescaleDB и PipelineDB для PostgreSQL - 1

Но, если у вас стек PostgreSQL, то можете забыть о InfluxDB и всех остальных темпоральных БД. Ставите себе два расширения TimescaleDB и PipelineDB и храните, обрабатываете и проводите аналитику time series данных прямо в экосистеме PostgreSQL. Без внедрения сторонних решений, без недостатков темпоральных хранилищ и без проблем их обкатки. Что это за расширения, в чем их преимущества и возможности, расскажет Иван Муратов (binakot) — руководитель отдела разработки в «Первой Мониторинговой Компании».
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js