优化超表中的时序数据

超表专为实时分析而设计，它们是 PostgreSQL 表，可根据时间自动对数据进行分区。通常，您会根据包含时间值的列对超表进行分区。最佳实践是使用 timestamptz 列类型。但是，您也可以根据 date、integer 和 timestamp 类型进行分区。

要按照本页上的步骤操作

• 创建一个启用时序和分析的目标 Timescale Cloud 服务。

  您需要您的连接详细信息。此过程也适用于自托管 TimescaleDB。

使用 CREATE TABLE 为您的时序数据创建超表。为了高效查询列式存储中的数据，请记住按最常用于筛选数据的列进行 segmentby。

CREATE TABLE conditions (
   time        TIMESTAMPTZ       NOT NULL,
   location    TEXT              NOT NULL,
   device      TEXT              NOT NULL,
   temperature DOUBLE PRECISION  NULL,
   humidity    DOUBLE PRECISION  NULL
) WITH (
   tsdb.hypertable,
   tsdb.partition_column='time',
   tsdb.segmentby = 'device',
   tsdb.orderby = 'time DESC'
);

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如果您自托管 TimescaleDB v2.19.3 及更低版本，请创建一个PostgreSQL 关系表，然后使用 create_hypertable 进行转换。然后，您可以通过调用 ALTER TABLE 来启用 Hypercore。

要转换现有数据表，请在该表上调用 create_hypertable 并将 migrate_data 设置为 true。但是，如果数据量很大，这可能需要很长时间。有关数据迁移的更多信息，请参阅将数据迁移到 Timescale Cloud。

随着数据变冷并更适合分析，[添加列式存储策略][add_columnstore_policy]，使您的数据在特定时间间隔后自动转换为列式存储。这种列式格式可实现快速扫描和聚合，优化分析工作负载的性能，同时节省大量存储空间。在列式存储转换中，超表块被压缩超过 90%，并组织成高效的大规模查询。这种列式格式可实现快速扫描和聚合，优化分析工作负载的性能。

要优化数据，请添加列式存储策略

CALL add_columnstore_policy('conditions', after => INTERVAL '1d');

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您也可以手动将超表中的块转换为列式存储。

您可以使用 PostgreSQL ALTER TABLE 命令更改超表，例如添加列。这适用于常规超表和分布式超表。

您可以使用 ALTER TABLE 命令向超表添加列。在此示例中，超表名为 conditions，新列名为 humidity。

ALTER TABLE conditions
  ADD COLUMN sunshine DOUBLE PRECISION NULL;

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如果您添加的列的默认值设置为 NULL 或没有默认值，则添加列相对较快。如果您将默认值设置为非 NULL 值，则需要更长时间，因为它需要为所有现有行的所有现有块填充此值。

您可以使用 ALTER TABLE 命令更改超表的名称。在此示例中，超表名为 conditions，正在更改为新名称 weather。

ALTER TABLE conditions
  RENAME TO weather;

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使用标准 PostgreSQL DROP TABLE 命令删除超表。

DROP TABLE weather;

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属于该超表的所有数据块都将被删除。