質問が多いPostgreSQLの時系列

Question

私は時系列のDBを実装しようとしていますが、私はデータベースのさまざまなオプションを使いましたが、私はその知識がないので、 PostgreSQLと私はDjangoで（特にORMのために）それを使用するのに多少親しみがあります。

アイデアは、4列のデータの時系列を保存することです（すべての価格でインデックスされます）。

timestamp | id | item | price 

私はこれらを毎分追加することを検討しています。約1500個のデータポイントが毎分一括挿入されています。 1ヶ月後には、分に特化する必要がなくなり、1日に1回で十分です（00:00）。

私は、PostgreSQLがこれでうまくいくと思っていますか？これはバックエンドによって提供され、レイテンシがかなり低い必要があります（往復300ミリ秒）。

私の主な問題は、PostgreSQLがアイテムの範囲、開始と終了のタイムスタンプ、データが要求された間隔などの要件が与えられても、データを効率的に返すことができるかどうかを理解することにあります。手動でフィルタリング）。

私のテーブルには、次のデータを単一の項目が含まれている場合：

timestamp | id | item | price 
1514391000 01 foo  10 
1514391100 02 foo  20 
1514391200 03 foo  30 
.......... .. ...  .. 
1514392000 11 foo  20 
1514393000 21 foo  20 

を私はstart: 1514391000、end: 1514392000とstep: 200を要求できるようにしたいと思い、私はその後（1000年バック6件の結果を受け取ることを期待します、 1200,1400,1600,1800及び2000）。これは効率的な方法でPostgreSQLで可能ですか？

私が考えることができるのは、自分のtimeseriesを挿入するときに、その値が最も近い分に切り上げられていることを確認してから、データベースを検索する必要なしにフィルタするタイムスタンプを正確に知っています。

また、特定のアイテム、同じシナリオで「最も近いタイムスタンプ」を検索することができるかどうかは疑問です。これらのすべては、賢明なタイムスタンプエントリによって解消されるようですが、それが実現するかどうかはわかりません。

Answer 1

私は、タイムスタンプ開始とタイムスタンプ終了列を持つことをお勧めします。次に、一致する行を簡単に見つけることができます。

最近のデータ用と古いデータ用の2つのソリューションを考えています。

また、最近のテーブルを1日ごとに分割する必要があります。これにより、一度に1日（または週または月）のデータを削除することで、古いデータをより効果的に管理できます。

その後、毎日（または週または月）、古いデータをアーカイブするレコードに要約します。新しいデータからパーティションを削除することができます。

アーカイブパーティションをスワップするか、ビューを使用して結合することができます。