TimescaleDB es una base de datos de series temporales de código abierto [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] desarrollada por Timescale Inc. (renombrada "TigerData" el 17 de junio de 2025). [ 6 ] Está escrita en C y extiende PostgreSQL . [ 7 ] [ 8 ] TimescaleDB es una base de datos relacional [ 9 ] y admite consultas SQL estándar . Las funciones SQL adicionales y las estructuras de tabla brindan soporte para datos de series temporales orientados a las instalaciones de almacenamiento, rendimiento y análisis para datos a gran escala. [ 10 ]
Una de las características clave de TimescaleDB es su rendimiento, que se ha comparado con InfluxDB . [ 11 ] La partición de datos basada en el tiempo mediante hipertablas proporciona una mejor ejecución de consultas y rendimiento cuando se utiliza para aplicaciones orientadas al tiempo. [ 12 ] Se logra una definición de partición más granular mediante el uso de atributos definidos por el usuario. [ 13 ]
TimescaleDB se ofrece como software de código abierto bajo la licencia Apache 2.0 . Se ofrecen funciones adicionales en una edición comunitaria como software de código abierto disponible bajo el Acuerdo de Licencia de Timescale (TLS). [ 14 ]
Historia
Timescale fue fundada por Ajay Kulkarni (CEO) [ 15 ] y Michael J. Freedman (CTO) en respuesta a su necesidad de una solución de base de datos para soportar cargas de trabajo de Internet de las cosas . [ 16 ]
Referencias
- ↑ "Página principal de Tiger Data" . Consultado el 1 de octubre de 2025 .
- ↑ "Notas de la versión TimescaleDB v2.24.0" . Consultado el 3 de diciembre de 2025 .
- ↑ Recomendaciones de diseño para sistemas de tutoría inteligente: Volumen 8 - Visualización de datos . Laboratorio de Investigación del Ejército. 29 de diciembre de 2020. pág. 50. ISBN 9780997725780Por ejemplo, la aparición de bases de datos de series temporales fiables y de código abierto, como InfluxDB y TimescaleDB, las ha convertido en herramientas indispensables para desarrollar flujos de trabajo basados en métricas (Assay, 2019) .
El valor de estos almacenes de datos especializados reside en su enfoque exclusivo en la ingesta y distribución de grandes cantidades de mediciones etiquetadas en momentos específicos. La optimización y la especificidad para problemas comunes relacionados con la medición en general, así como sus licencias de código abierto, las han convertido en soluciones indispensables para una amplia gama de necesidades que requieren mediciones a gran escala.
- ↑ Dr. Quan Ha Le; Marcelo Díaz (13 de agosto de 2021). Desarrollo de aplicaciones de bases de datos modernas con PostgreSQL . Packt Publishing. pág. 162. ISBN 9781838641061TimescaleDB
es una base de datos de código abierto para datos de series temporales; conocimos TimescaleDB cuando investigamos PostgREST independiente, ya que incluía TimescaleDB como extensión integrada.
- ^ Nathan Lifting; Brian van Baekel (26 de febrero de 2021). Libro de recetas de monitoreo de infraestructura de TI de Zabbix 5 . Publicación de paquetes. pag. 358.ISBN 9781800208452TimescaleDB
es una base de datos relacional PostgreSQL de código abierto para datos de series temporales.
- ↑ "Timescale se convierte en TigerData, definiendo un nuevo estándar como la plataforma PostgreSQL más rápida para aplicaciones modernas" . Consultado el 17 de junio de 2025 .
- ↑ Baer, Tony (17 de junio de 2021). "Timescale se expande y se centra en el análisis" . ZDNet .
Así, TimescaleDB se une a lo que es literalmente una multitud en la comunidad de PostgreSQL, pero es único por ser una de las pocas, si no la única, variante de PostgreSQL que ha sido diseñada específicamente para datos de series temporales.
- ↑ Grzesik, Piotr; Mrozek, Dariusz (25 de mayo de 2020). «Análisis comparativo de bases de datos de series temporales en el contexto de la computación de borde para redes de sensores de bajo consumo». Ciencia Computacional – ICCS 2020. Notas de clase en Ciencias de la Computación. Vol. 12141. págs. 371–383 . doi : 10.1007/978-3-030-50426-7_28 . ISBN 978-3-030-50425-0. PMC 7302557 .
- ↑ Struckov, Alexey; Yufa, Semen; Visheratin, Alexander A.; Nasonov, Denis (2019-01-01). "Evaluación de herramientas y técnicas modernas para el almacenamiento de datos de series temporales" . Procedia Computer Science . 156 : 19–28 . doi : 10.1016/j.procs.2019.08.125 . ISSN 1877-0509 .
- ↑ "Almacenamiento de datos de series temporales de exploración espacial de alto volumen en PostgreSQL" . InfoQ . Consultado el 4 de agosto de 2021 .
- ↑ Jowanza Joseph (6 de diciembre de 2021). Dominando Apache Pulsar (Libro electrónico) . O'Reilly Media. ISBN 9781492084853TimescaleDB
comparte algunas características filosóficas y de rendimiento con InfluxDB, una base de datos compatible de forma nativa con Pulsar IO.
- ↑ Martin, Steven J. (1 de septiembre de 2018). "Actualizaciones de Cray Advanced Power Management" (PDF) . Actas de CUG 2018. Consultado el 4 de agosto de 2021 .
- ^ Jinka, Preetam (5 de diciembre de 2018). "Serie temporal en ShiftLeft" . Medio . Consultado el 4 de agosto de 2021 .
- ↑ "Acuerdo de licencia de TimescaleDB" . 24 de septiembre de 2020. Consultado el 9 de agosto de 2021 .
- ↑ David G. Cohen; Brad Feld (julio de 2020). Do More Faster India . Wiley. ISBN 9781119698913Fundada por Andrew Cheung y Ajay Kulkarni ,
Sensobi era una agenda móvil que permitía a los usuarios registrar notas, configurar recordatorios, mantenerse conectados y gestionar sus relaciones. Sensobi recibió una pequeña financiación y fue adquirida por GroupMe en 2011, momento en el que la aplicación se relanzó como plataforma de chat móvil. Actualmente, Andrew es líder técnico en Signal Services y Ajay es cofundador y director ejecutivo de TimescaleDB.
- ↑ "Una base de datos de series temporales escalable que admite SQL" . Podcast de O'Reilly Data Show . 22 de junio de 2017. Consultado el 9 de agosto de 2021 .
- Software de 2018
- Software de series temporales
- Software que utiliza la licencia Apache.
- Software libre programado en C
- Software libre multiplataforma