• 产品

    产品

    时间序列和分析

    PostgreSQL,但速度更快。专为基于时间和事件数据的快速摄取和查询而构建。

    时间序列和分析

    AI 和向量

    面向 AI 的 PostgreSQL。使用 pgvector、pgvectorscale 和 pgai 扩展无缝构建 RAG、搜索和 AI 代理。

    AI 和向量

    动态 PostgreSQL(抢先体验)

    托管 PostgreSQL,具有无服务器的优势,但没有任何问题。

    动态 PostgreSQL(抢先体验)

    部署选项和服务

    Timescale Cloud

    面向所有工作负载的可靠且无忧的 PostgreSQL 云。

    Timescale Cloud

    支持服务

    支持选项,以适应您的用例、基础设施和预算。

    • 云支持

    • 自托管支持

    开源扩展和工具

    您可以在自己的实例上运行的开源 PostgreSQL 扩展。

      时间序列和分析

    • timescaledb

    • timescaledb-toolkit

    • AI 和向量

    • pgai

    • pgvectorscale

    • 安全扫描器

    • pgspot

    即使在试用阶段,我们也会随时为您提供支持。联系我们,与 Timescale 技术专家讨论您的用例。

    安排技术评审探索我们的企业级

    Timescale 是 PostgreSQL 制造的 强大的

  • 解决方案

    依赖于我们的行业

    • 加密和金融

    • 能源和环境

    • 交通和物流

    精选文章

    PostgreSQL for Industrial IoT Data

    PostgreSQL 用于工业物联网数据

    立即阅读
    PostgreSQL 用于工业物联网数据
    How OpenSauced Is Building a Copilot for Git History With pgvector and Timescale

    OpenSauced 如何使用 pgvector 和 Timescale 为 Git 历史构建 Copilot

    立即阅读
    OpenSauced 如何使用 pgvector 和 Timescale 为 Git 历史构建 Copilot
  • 客户
  • 开发者

    Timescale 文档

    开始使用 Timescale 并将其集成到您苛刻的数据需求中。

    Timescale 文档

    AI 和向量

    面向 AI 的 PostgreSQL。使用 pgvector、pgvectorscale 和 pgai 扩展无缝构建 RAG、搜索和 AI 代理。

    pgai 文档pgvector 文档AI 和向量

    了解 PostgreSQL

    Timescale 是 PostgreSQL,但速度更快。了解 PostgreSQL 的基础知识,并将您的数据库性能提升到新的高度

    • 概述

    • 时间序列基础

    • Postgres 基础

    • Postgres 指南

    • 基准测试

    • Postgres 小抄

    Timescale 基准测试

    • 与 RDS PostgreSQL 对比

    • 与 Amazon Timestream 对比

    • 与 Influx 对比

    • 与 MongoDB 对比

    • 与 ClickHouse 对比

    • 与 Aurora 对比

    • 博客

    • 教程

    • 支持

    • 社区

    • 更新日志

    • GitHub

    • Slack

    • 论坛

    订阅 Timescale 简报

    提交即表示您承认 Timescale 的 隐私政策

    提交即表示您承认 Timescale 的 隐私政策

  • 定价
联系我们登录免费试用
首页
AWS 时间序列数据库:了解您的选择了解物联网 (IoT)使用 IoT Core 构建物联网管道以实现更快的分析PostgreSQL 用于工业物联网数据平稳时间序列分析Timescale 的替代方案使用 Postgres 物化视图创建快速时间序列图什么是时间数据?您有时间序列数据吗?如何在 Python 中使用时间序列?在 Python 中使用时间序列分析的工具使用 Python 进行时间序列分析和预测什么是开源时间序列数据库 — 了解您的选择Python 时间序列分析指南您的数据是时间序列吗?PostgreSQL 和 Timescale 支持的数据类型最佳时间序列数据库比较R 中的时间序列分析
了解 PostgreSQLPostgreSQL 的起源了解 PostgreSQL 中的 FILTER(附示例)如何解决“错误:无法调整共享内存段大小”了解 PostgreSQL 中的 HAVING(附示例)PostgreSQL 中 5 种常见的连接错误及解决方法了解 PostgreSQL 中的 GROUP BY(附示例)如何修复 Postgres 数据库中“找不到行的关系分区”错误了解 PostgreSQL 中的 LIMIT(附示例)如何修复事务 ID 回绕耗尽问题了解 PostgreSQL 中的 ORDER BY(附示例)了解 PostgreSQL 函数了解 PostgreSQL 中的 WINDOW(附示例)PostgreSQL 连接:概述了解 PostgreSQL 中的 WITHIN GROUPPostgreSQL 数学函数:提高编码效率了解 PostgreSQL 中的 DISTINCT(附示例)使用 PostgreSQL 字符串函数改进数据分析了解 PostgreSQL 中的 WHERE(附示例)使用 PostgreSQL 窗口函数进行数据处理使用 PostgreSQL 聚合函数增强数据分析了解 PostgreSQL 日期和时间函数Postgres string_agg 函数:快速指南什么是 PostgreSQL 全外连接?什么是 PostgreSQL 交叉连接?什么是 PostgreSQL 内连接?什么是 PostgreSQL 左连接?什么是右连接?PostgreSQL 连接类型理论了解 PostgreSQL SELECT构建可扩展的数据库数据分区:它是什么以及为什么重要什么是数据压缩及其工作原理?自托管数据库还是云数据库?关于基础架构选择的乡村思考了解 ACID 合规性提高 Postgres JOIN 性能的策略了解 Postgres extract() 函数了解 PostgreSQL 中的 percentile_cont() 和 percentile_disc()了解 PostgreSQL 中的 rank() 和 dense_rank() 函数
向量搜索与语义搜索什么是审计日志记录以及如何在 PostgreSQL 中启用它PostgreSQL 性能指南PostgreSQL 性能调优:设计和实现数据库模式PostgreSQL 性能调优:如何确定数据库大小PostgreSQL 性能调优:关键参数PostgreSQL 性能调优:优化数据库索引Postgres 中的数据库索引简介pg_restore 指南(以及 pg_restore 示例)如何减少大型 PostgreSQL 表中的膨胀确定最佳 Postgres 分区大小使用分区(以及更多方法)导航不断增长的 PostgreSQL 表何时考虑 Postgres 分区PostgreSQL 安全指南用于 Postgres 分区的 Pg_partman 与超表PostgreSQL 数据建模简介设计数据库模式:宽 Postgres 表与窄 Postgres 表时间序列数据建模最佳实践:单个或多个分区表(也称为超表)(时间)序列元数据表的最佳实践解锁 PostgreSQL 中更好的数据库监控什么是 PostgreSQL 临时视图?PostgreSQL 物化视图及其查找位置PostgreSQL 数据库复制指南了解 PostgreSQL 表空间Postgres 数据管理指南PostgreSQL 数据聚合的工作原理PostgreSQL 扩展指南PostgreSQL 数据库操作指南如何使用 PostgreSQL 计算标准差PostgreSQL 数据分析指南如何使用 Psycopg2:适用于 Python 的 PostgreSQL 适配器在 AWS 上使用 Timescale 做更多事情:使用 Python 中的 Lambda 函数构建应用程序
如何使用数据保留策略管理数据如何在 SQL 中使用公用表表达式 (CTE)Postgres 安全最佳实践扩展 PostgreSQL 的最佳实践Postgres 数据管理最佳实践Postgres 数据库复制最佳实践Postgres 性能最佳实践如何设计 PostgreSQL 数据库:两个模式示例PostgreSQL 数据库操作最佳实践PostgreSQL 聚合最佳实践
PostgreSQL 扩展:amcheckPostgreSQL 扩展:使用 Cube 解锁多维点PostgreSQL 扩展:hstorePostgreSQL 扩展:ltreePostgreSQL 扩展:使用 pgcrypto 保护您的时间序列数据PostgreSQL 扩展:pg_prewarmPostgreSQL 扩展:pgRoutingPostgreSQL 扩展:pg_stat_statementsPostgreSQL 扩展:使用 pgTAP 进行数据库测试PostgreSQL 扩展:安装 pg_trgm 以进行数据匹配PostgreSQL 扩展:使用 pgvector 将 PostgreSQL 转换为向量数据库PostgreSQL 扩展:PL/pgSQLPostgreSQL 扩展:将 PostGIS 和 Timescale 用于高级地理空间洞察超越基础知识:探索 PostgreSQL 扩展PostgreSQL 扩展:uuid-ossp 简介
Timescale 与 Amazon RDS PostgreSQL:时间序列数据的查询速度最高可提高 350 倍,提取速度提高 44%,存储空间节省 95%TimescaleDB 与 Amazon Timestream:插入速度提高 6,000 倍,查询速度提高 5-175 倍,成本降低 150-220 倍如何在 MongoDB 中存储时间序列数据以及为什么这是一个坏主意什么是 ClickHouse 以及它与 PostgreSQL 和 TimescaleDB 在时间序列方面的比较PostgreSQL + TimescaleDB:查询速度提高 1,000 倍,数据压缩率达 90%,以及更多优势我们从 Amazon Aurora PostgreSQL Serverless 基准测试中学到了什么
RDS 的替代方案为什么 RDS 如此昂贵?了解 RDS 定价和成本估算 RDS 成本如何从 AWS RDS for PostgreSQL 迁移到 TimescaleAmazon Aurora 与 RDS:了解区别
数据库表连接查询函数视图用户索引约束标识符维护监控备份配置恢复
InfluxDB 的错误之处5 种 InfluxDB 替代方案,适用于您的时序数据选择 Timescale 作为 InfluxDB 替代方案的 8 个理由 InfluxQL、Flux 和 SQL:哪种查询语言最好?(附带速查表)TimescaleDB 与 InfluxDB:针对时序数据采用不同的专用构建方式
了解无服务器 PostgreSQL监控 PostgreSQL 数据库的 5 种方法如何将数据迁移到 Timescale(3 种方法)Postgres TOAST 与 Timescale 压缩使用 PostgreSQL 构建 Python 应用程序:开发者指南Postgres 中的实时分析:为何困难(以及如何解决)使用 Apache Superset 在 PostgreSQL 中进行数据可视化什么是动态 PostgreSQL?了解数据库工作负载:可变、突发和均匀模式使用更少的代码进行更多时序数据分析:认识 HyperfunctionsPostgres 分区真的那么难吗?Hypertable 简介
首页时序基础知识Postgres 基础知识Postgres 指南Postgres 最佳实践Postgres 扩展基准测试
概述
5 种 InfluxDB 替代方案,适用于您的时序数据选择 Timescale 作为 InfluxDB 替代方案的 8 个理由 InfluxQL、Flux 和 SQL:哪种查询语言最好?(附带速查表)TimescaleDB 与 InfluxDB:针对时序数据采用不同的专用构建方式InfluxDB 的错误之处

InfluxDB

InfluxDB 简介及其与 Timescale 作为时序数据库的比较。

InfluxDB 的错误之处

反思 InfluxDB 在过去版本中的错误之处——来自一家数据库公司对另一家的反思。
阅读更多
一头大象站在沙漠中一个人形旁边——InfluxDB 的错误之处

InfluxQL、Flux 和 SQL:哪种查询语言最好?(附带速查表)

阅读更多

选择 Timescale 作为 InfluxDB 替代方案的 8 个理由

阅读更多

5 种 InfluxDB 替代方案,适用于您的时序数据

阅读更多

TimescaleDB 与 InfluxDB:针对时序数据采用不同的专用构建方式

阅读更多

产品

时序和分析 AI 和向量 动态 PostgreSQL 企业版 云状态 支持 安全 云服务条款

学习

文档 博客 论坛 教程 更新日志 成功案例 时序数据库

公司

联系我们 招聘信息 关于我们 新闻中心 品牌 社区 Timescale 商店 行为准则

订阅 Timescale 简报

提交即表示您承认 Timescale 的 隐私政策

2024© Timescale Inc. 保留所有权利。

隐私偏好设置

法律隐私网站地图