数据管理涵盖了广泛的学科，旨在确保组织内数据的准确性、安全性及可访问性。有效地管理数据生命周期（从数据摄取到最终删除）对于维护稳定高效的数据系统至关重要，PostgreSQL 也不例外。
如果您是 PostgreSQL 用户，实施强大的数据管理实践对于优化数据库性能、确保数据安全和支持决策过程至关重要。
在本文中，我们将深入探讨在 PostgreSQL 环境中管理数据的关键最佳实践，提供有关一般数据管理策略、数据生命周期以及使用 Timescale 进行专业时间序列管理的见解。
让我们从数据管理策略开始。
强大的数据管理策略建立在四大支柱之上
可用性
安全性
文档
自动化
这些支柱构成了在 PostgreSQL 数据库中管理数据的核心。TimescaleDB 为时间序列数据和其他高需求工作负载增强了 PostgreSQL，并成为我们云服务 Timescale 的核心。完全托管的云数据库可以帮助减轻数据管理的负担（稍后将详细介绍），让您专注于开发，但如果您刚开始，了解并实施围绕这些支柱的实践可以确保稳定、高效和安全的数据库环境。
数据管理中的可用性侧重于确保数据对预期用户可访问且有意义。这包括设计逻辑直观且易于理解的数据库模式，优化查询性能以实现更快的检索，以及提供工具和接口以使用户能够有效地与数据交互。对于 PostgreSQL，这可能意味着利用视图、物化视图和索引来提高数据访问和分析的便捷性。
与业务计划协调：您的数据库设计应与组织的业务目标和数据需求保持一致。这意味着为特定用例优化数据库，而不是追求一刀切的解决方案。例如，针对实时分析优化的数据库在设计上将与针对事务处理优化的数据库有很大不同。
清晰的命名约定：为表、列、索引和其他数据库对象采用清晰一致的命名约定至关重要。这将提高数据库的可读性和可维护性。建立一个记录在案的命名样式指南，确保参与数据库生命周期中的每个人都能轻松理解和遵循这些约定。
使用数据目录：实施数据目录有助于管理元数据，使用户更容易找到、理解和信任他们需要的数据。数据目录为元数据提供了一个集中式存储库，包括数据源、数据集及其用途的描述。
遵循法律标准：确保您的数据库符合相关的法律标准和法规，例如 GDPR 针对个人数据，这至关重要。这涉及根据数据的敏感性和管理其的法律要求对数据进行适当的分类和处理——这是许多用例的常见要求。
确保您可以成功地从您需要支持的源导入数据：您的 PostgreSQL 数据库应能够有效地从组织使用的各种来源导入数据。这可能涉及使用诸如 PostgreSQL 的外部数据包装器 (FDW) 之类的工具，这些工具允许您像查询本地表一样查询其他数据库或来源中的数据。
安全性是建立和维护用户信任和组织声誉的首要任务。由于其复杂性，在管理数据时，全面的安全策略涉及多个层面，包括数据治理系统、服务器安全协议以及强大的备份和恢复计划。
利用有关数据治理的见解和制定数据治理策略的战略步骤，让我们探索这些组件如何为安全的数据库环境做出贡献。
数据治理系统对于根据元数据管理访问权限至关重要，以确保数据的使用和访问符合组织的政策和合规要求。它涉及广泛的协作角色，从业务主管到 IT 员工和最终用户，所有这些角色都协调在数据治理框架之下。
此框架概述了政策、角色和责任，以维护数据的可用性、完整性、可用性和安全性。利用数据治理软件可以自动化管理治理计划的某些方面，支持工作流程管理、政策制定和合规性监控。
服务器安全协议对于保护数据免遭未经授权的访问和网络威胁至关重要。这包括执行凭据安全标准，对团队进行数据安全实践培训，以及利用以其强大的安全措施而闻名的云存储解决方案。
实施最低权限访问和数据访问审计，尤其是针对敏感信息，如个人身份信息 (PII)，可以进一步加强安全性。例如，云数据安全涉及加密、访问控制和安全数据存储实践，以防止数据泄露和泄漏。
强大的备份和恢复系统不仅包括创建可靠的数据备份，还包括建立使用数据库副本的恢复系统，以确保在数据丢失或系统故障时保持业务连续性。数据复制工具和灾难恢复策略的选择应与组织的特定需求和运营要求保持一致，从而能够快速恢复，数据丢失最小。
在 PostgreSQL 中，安全实践包括实施基于角色的访问控制 (RBAC)，对静止和传输中的数据使用强大的加密，以及定期为数据库系统打补丁和更新。此外，了解和利用 PostgreSQL 的内置安全功能，如行级安全和安全定义函数，可以进一步增强数据的安全性。
正如每位开发者都知道的那样，文档是任何健壮的数据管理系统的基石，它构成了可持续性和可扩展性的基础。它提供了数据库架构、数据模型、流程和安全协议的清晰路线图，确保系统随着时间的推移易于理解和维护。
要创建强大的文档标准，首先要采用清晰、有条理的方法来记录有关数据库系统及其数据的相关信息。这包括
数据库模式和数据模型：详细描述数据库模式、数据模型以及数据实体之间的关系。您应包括适用情况下的图表，以提供系统的可视化表示。
代码文档：存储过程、函数、触发器以及任何自定义代码的内联注释和外部文档。这确保了代码背后的目的和逻辑易于被新旧团队成员理解。
配置和部署指南：有关设置、配置和部署数据库环境的说明，包括系统中使用的任何第三方工具或扩展。
文档应在多级解决数据管理系统的各个方面，包括
技术文档：针对开发者和数据库管理员，详细说明数据库系统、代码库和基础设施的技术细节。
用户文档：面向最终用户，提供有关如何访问和使用数据的指南，包括针对数据分析和报告开发的任何应用程序或工具。
政策和程序手册：描述管理数据使用的政策、安全措施、备份和恢复流程以及日常和特殊任务的程序。
文档不是一次性工作，而是需要持续维护和更新，以保持相关性和实用性。定期审查和更新文档可以确保它与数据库系统、数据模型和业务需求的变化保持同步。此外，对团队成员进行有效使用和参与文档的培训可以培养知识共享和协作的文化。
培训计划：为新员工实施培训课程，为现有团队成员提供复习课程，让他们熟悉文档实践和标准。
文档维护计划: 制定定期审查和更新文档的计划，以确保文档的准确性和完整性。这可能包括为文档的不同部分分配给特定团队成员或组的责任。
自动化是节省宝贵开发时间的关键，使团队能够专注于数据管理的更关键领域。它简化了重复性任务，并增强了数据管理基础支柱的可扩展性和可靠性。
自动化数据管道: 这通过确保数据被准确及时地处理来保持系统的生产力和可靠性，从而降低人为错误的风险。
自动化治理: 通过管理大型系统的元数据，自动化支持一致的策略执行和合规性监控，无需人工监督。
自动化安全: 这包括实时威胁检测、自动化修补和恢复流程，增强数据系统的安全性和可访问性。
文档中的 AI: 生成式 AI 可以改变代码文档，使其更有效率和标准化。AI 可以通过在新的项目中生成文档并为遗留系统更新文档来简化文档流程，从而节省时间并确保一致性。
数据生命周期管理 (DLM) 在处理随着时间推移而生成的大量数据时至关重要，特别是对于 时间序列数据。DLM 包括几个关键阶段
摄取和存储: 数据被有效地收集和存储。
最近数据查询: 确保快速访问最新数据。
聚合汇总: 数据会随着时间的推移而进行汇总，以便于分析。
归档数据: 将较旧的数据移至价格较低的存储设备，以便长期保存。
删除数据: 安全地删除过时或不相关的數據，以管理存储空间。
Timescale 建立在 PostgreSQL 之上，但速度更快，它提供增强数据生命周期每个阶段的功能
超表通过跨时间和空间维度自动分区来简化有效的数据摄取和查询。
连续聚合允许实时数据汇总，使数据分析更有效率。
列式压缩显着降低了历史数据的存储成本。
分层存储通过将较旧的数据无缝地移至更便宜的存储解决方案，实现数据归档。
使用时间分区进行快速删除确保可以快速有效地删除过时数据，而不会影响系统性能。
让我们深入了解这些功能中的每一个如何帮助您更简单、更有效地管理您的数据。
数据摄取系统将数据从仓库中提取到可用的形式。例如，您可以使用 dbt 通过数据库抽象层查询云仓库。
Timescale 将数据摄取到超表中。超表是 PostgreSQL 表，它们会根据时间自动对您的数据进行分区。这意味着它们被分成更小的表，称为块，每个块都保存特定时间段的数据。分区为有效查询准备数据。
以下是使用超表进行数据摄取的一些好处
提高插入和查询性能: 通过根据时间对数据进行分区，超表可以提高插入和查询操作的性能。这是因为查询只需要扫描包含它们感兴趣数据的块。
更轻松地管理时间序列数据: 超表解锁了许多功能，使管理时间序列数据变得更加容易，例如自动分区、基于时间的查询和连续聚合。
特别是在时间序列数据库中，高效地查询最近的数据至关重要。这个“最近查询”阶段对于需要进行以下操作的企业和分析应用程序至关重要
将新数据纳入分析: 随着新数据流的不断涌入，将它们无缝地集成到现有数据集以进行全面分析至关重要。
运行分析以跟踪当前状态: 实时或接近实时分析帮助组织监控其运营、检测异常并及时做出明智的决策。
从数据流中创造价值: 通过持续分析最近的数据，组织可以得出可行的见解，识别趋势并改进其服务或产品。
Timescale 的连续聚合 为高效地管理和查询最近的数据提供了解决方案。这些连续聚合有点类似于标准 SQL 中的增量刷新物化视图，但它们专门针对时间序列数据进行了优化。
它们的工作原理如下
类似于 SQL 中的增量刷新物化视图: 如前所述，连续聚合会在摄取新信息时更新数据的聚合视图，类似于物化视图在 SQL 数据库中以增量方式刷新。但是，它们的设计考虑了时间序列数据，提供了更高的效率和灵活性。
在保留之前计算的缓存的同时更新查询: 此功能确保先前计算的聚合不会在每次更新时重新计算。相反，只有新数据或已更改的数据会被处理并添加到聚合中。这种方法显着减少了计算开销，使分析更快、更具成本效益。
时间分区允许高效地扩展物化聚合: 通过根据时间对数据进行分区，连续聚合可以高效地使用新数据扩展物化聚合。这种时间分区功能确保数据库可以快速访问和更新聚合的相关部分，进一步提高性能和可扩展性。
聚合汇总是有效数据管理的一个关键方面，尤其是对于大型数据库。它们允许创建反映整个数据集中的重要趋势和指标的浓缩数据摘要。此过程不仅使较旧的数据易于访问以进行分析，无需重新计算，而且还通过减少需要处理的数据量来显着提高查询性能。
我们通过在面向行的数据库框架中构建列式压缩，为管理大型 PostgreSQL 数据库引入了新方法。在这篇博文中，"为大型 PostgreSQL 数据库构建列式压缩"，我们详细介绍了我们是如何做到的，但这里有一些亮点
高效的存储和访问: 查询大型数据库的必要性要求一个优化的存储解决方案，该解决方案仍然可以访问。列式压缩通过显着减少存储空间和提高查询性能来解决这个问题，而不会牺牲数据完整性。
分区和压缩: 我们创建了一个分区系统，根据数据类型压缩各个列。这种选择性压缩策略对于保持高效率至关重要，因为它允许根据数据的性质定制地应用压缩算法以优化存储和检索过程。
通过启用 Timescale 的高效汇总和压缩，您可以增强大型 PostgreSQL 数据库的性能，利用可扩展的解决方案来应对管理海量数据集的挑战。
归档旧数据是数据库管理的一个关键方面，尤其是对于处理大量信息随时间推移的系统而言。随着数据的陈旧，它往往变得与即时访问不太相关，但仍然具有历史分析或监管合规的价值。
开发人员可以将这些较旧的数据移至速度更慢、更具成本效益的存储解决方案，以优化性能并降低成本。此过程确保数据库的主存储对于当前操作保持快速响应，同时仍以较低的成本保留对历史数据的访问权限。
在许多数据库系统（包括 PostgreSQL 环境）中，归档旧数据涉及将其从主存储移至辅助存储层。这种分层存储方法基于这样一个原则，即并非所有数据都需要相同的访问级别。
随着数据变得越来越旧且访问频率越来越低，它可以被重新定位到速度更慢、价格更便宜的存储介质中。这种策略有助于有效地管理存储成本，同时使系统的性能针对最相关和访问频率最高的数据进行优化。
为了帮助您节省资金，同时仍然能够访问您过时的、使用频率较低的数据，我们创建了 分层存储（仅适用于我们的云服务）。这种多层存储后端使能够自动将旧数据移至价格更低的存储层。
此过程通过数据库的时间分区功能来实现，该功能根据时间将数据组织成分区。随着旧分区中的数据访问频率降低，它可以自动移至辅助存储层，例如速度更慢的磁盘驱动器或云对象存储，这些存储更具成本效益。
Timescale 分层存储的关键优势包括
自动数据移动: 利用时间分区，您现在可以自动执行根据预定义的条件（如数据的年龄）将旧数据移至不同的存储层的过程。这种自动化简化了管理，并确保数据以最具成本效益的方式存储，无需人工干预。
成本节约: 通过将较旧的、访问频率较低的数据存储在更便宜的存储设备上，您可以显着降低存储成本。这种方法允许将高性能、价格更昂贵的存储资源分配给仅最关键的数据。
性能优化: 只将访问频率最高的数据保留在最快的存储介质上，有助于您保持最佳的数据库性能。查询时间得到改善，因为系统不需要筛选存储在主存储层上的大量历史数据。
可访问性: 尽管存储在速度更慢、更具成本效益的存储设备上，但归档数据仍然可以访问以进行查询和分析。这确保企业仍然可以从其历史数据中获得价值，而不会影响当前操作的性能。
固定价格: 我们的低成本存储层对数据有每月每 GB 0.021 美元的固定价格 - 比 Amazon S3 更便宜。
我们已经了解到，管理数据生命周期对于维护数据库性能和存储效率至关重要。管理的其中一个方面涉及删除不再需要或有价值存储的数据。这可能是由于数据达到特定年龄、变得无关紧要，或者只是为了符合 数据保留策略。高效地删除过期数据可以确保优化存储资源并控制成本。
一个强大的数据删除系统会根据既定的条件自动删除不必要的数据。这可能涉及数据年龄、数据满足的特定条件或数据删除的监管要求。自动化此过程有助于维护精简的数据库环境，将存储和性能资源集中在提供价值的数据上。
通过利用其时间分区功能，TimescaleDB 提供了一种非常高效的方式，可以通过分区的 表空间 删除过期数据。由于数据被组织成块，每个块都是一组时间分区记录。这些块被 存储在 PostgreSQL 表空间中的单独表中。
这种结构显着简化了删除过程
基于块的删除: 而不是将单个记录标记为删除，然后执行清理操作（这是许多 SQL 数据库中的标准方法），Timescale 可以通过一次操作删除整个数据块。这类似于执行一个 DROP TABLE 命令，立即释放该块所占用的存储空间。
效率和性能： 通过在块级别删除数据，Timescale 避免了与逐行删除操作相关的开销。 无需真空表空间以在删除后回收空间，因为整个块的存储会立即回收。 这种方法不仅加快了数据删除过程，而且最大限度地减少了清理操作期间对数据库性能的影响。
自动数据生命周期管理： Timescale 的分区系统允许自动化数据过期和删除。 管理员可以定义策略，这些策略在数据块达到特定年龄时自动删除，确保数据库仅保留相关数据，无需人工干预。
在本文中，我们探讨了管理 PostgreSQL 数据的关键最佳实践，重点介绍了 Timescale 如何增强这些实践以进行时间序列数据管理。 通过专门的功能，如超表、连续聚合和分层存储，这些功能旨在简化从摄取到删除的数据生命周期，Timescale 可帮助您优化性能和成本效率。
通过将 Timescale 整合到您的数据管理策略中，您将获得
增强的效率，通过先进的时间序列数据处理。
改进的安全性和合规性，通过自动数据生命周期管理。
减少手动工作量，通过自动化例行任务，腾出时间用于战略性计划。
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