Nous avons récemment migré d'influxDB auto-hébergé vers Timescale Cloud et nous ne pourrions pas être plus satisfaits. La transition a été fluide et facile, et nos ingénieurs apprécient la possibilité d'utiliser SQL au lieu d'un langage de requête personnalisé. Nous avons constaté une augmentation significative des performances rien qu'en utilisant des astuces SQL familières.

Utilise SQL -> Super facile à aborder Données de séries chronologiques -> Nous avons des tonnes de données générées fréquemment, et il est capable de les gérer avec aisance Données relationnelles -> Une base de données pour garder d'autres données liées/connectées. Rend la vie extrêmement facile ! Support -> De premier ordre ! Tarification -> Pas plus cher que n'importe quelle autre base de données bon marché que vous pourriez choisir. Simplement parfait !

TimescaleDB est une extension de Postgres pour les séries temporelles. En tant qu'utilisateurs de longue date de Postgres ayant besoin d'une base de données de séries temporelles, nous l'avons considéré comme un grand avantage que TimescaleDB soit construit sur une technologie éprouvée. De plus, nous pouvions continuer à utiliser le SQL omniprésent pour effectuer nos requêtes. Les avantages particuliers de TimescaleDB incluent des taux de compression élevés obtenus grâce à une compression spécifique au type (nous avons atteint une compression supérieure à 10x) ainsi que des requêtes de séries temporelles beaucoup plus performantes que le Postgres standard. Enfin, la suite d'hyperfonctions dans la boîte à outils TimescaleDB est particulièrement utile pour notre domaine (données de ticks financiers à haute fréquence). L'équipe de Timescale a également été extrêmement utile et solidaire tout au long du processus de migration vers TimescaleDB.