TimescaleDB Course – PostgreSQL for Time-Series Data

高效管理大规模、快速扩展的数据集是现代开发人员的关键技能。无论你是追踪API请求日志、监控物联网车队遥测数据，还是为AI代理构建仪表板，未优化的时间序列数据会迅速使标准的PostgreSQL查询变得极其缓慢。我们刚刚在freeCodeCamp.org YouTube频道发布了新课程，将教你全面了解TimescaleDB。

在本课程中，你将获得使用TimescaleDB的实践体验，学习如何将PostgreSQL升级为优化的时间序列数据库。你将学习如何优化查询速度、大幅减少存储占用，并确保仪表板在大规模数据下保持快速响应。

关键概念和实践项目包括：

• 超表与分块管理

学习TimescaleDB如何通过时间自动对数据进行分区，从而加速查询并简化数据保留流程，无需痛苦的行删除操作。

• 列式存储与压缩

发现将旧的行数据转换为面向列的批次如何使数据库体积缩小90%以上，并显著加速分析查询。

• 连续聚合

停止重复计算相同数据！你将构建增量的、自动更新的物化视图（以及聚合“阶梯”），使仪表板能在毫秒内返回结果。

• 超函数与数据填补

掌握专门用于时间序列计算的函数，包括百分位数、唯一计数、处理计数器重置以及平滑数据缺口以实现干净的前端图表绘制。

• 数据分级与向量搜索

探索如何无缝将旧的冷数据从昂贵的本地SSD迁移到更便宜的S3对象存储，并学习如何将标准时间序列查询与AI向量搜索结合使用。

课程将引导你从零开始构建两个完整的、生产就绪的项目：

1. AI代理飞行记录器

在Docker中本地跟踪数百万个语言模型推理、工具调用、成本和延迟。

1. 电动汽车充电器车队遥测系统

监控2000个设备每10秒报告一次的数据，直接部署在完全托管的Tiger Cloud平台。

**在freeCodeCamp.org YouTube频道观看完整的TimescaleDB课程**(4小时观看时间).

视频3

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