TimeScaleDB mit PostgreSQL

Ziele der Schulung

In dieser 1-tägigen Schulung "TimeScaleDB mit PostgreSQL" lernen Sie die Integration und Nutzung von TimeScaleDB zur effizienten Verarbeitung von Zeitreihendaten kennen. Sie erfahren, wie Sie hochperformante zeitbasierte Anwendungen auf PostgreSQL-Basis erstellen und verwalten können.

Im Kurs werden Konzepte und bewährte Verfahren in den Bereichen Datenmodellierung, columnare Datenspeicherung, Datenimport- und export, sowie die Analyse von Zeitreihendaten behandelt. Sie erhalten praxisorientiertes Know-how zu allen wichtigen Funktionen.

Zielgruppe Seminar

• Entwickler
• Datenanalysten
• IT-Fachkräfte, die Zeitreihendaten analysieren und ihre Fähigkeiten in TimeScaleDB und PostgreSQL vertiefen möchten

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in PostgreSQL
• Vertrautheit mit SQL

Seminarinhalt

Einführung in PostgreSQL

• Grundlagen von relationalen Datenbanken
• Einführung in PostgreSQL: Installation und Konfiguration
• Datenbankmanagement und -design

Einführung in TimeScaleDB

• Was ist TimeScaleDB?
• Architektur und Funktionsweise
• Vorteile von TimeScaleDB gegenüber anderen Zeitreihendatenbanken

Installation und Einrichtung von TimeScaleDB

• Installation von TimeScaleDB auf PostgreSQL
• Konfiguration und grundlegende Einstellungen
• Verifikation der Installation

Datenmodellierung und columnare Datenspeicherung

• Zeitreihen-Datenmodellierung
• Einführung in die columnare Datenspeicherung
• Nutzung von hypertables in TimeScaleDB
• Indexierung und Abfrageoptimierung

Postgres-Konfiguration und Automatisierung

• Möglichkeiten zur automatischen Anpassung der PostgreSQL-Konfiguration durch die TimeScaleDB Utility
• Best Practices zur Konfiguration für Zeitreihendaten
• Überwachung und Anpassung der Performance

Datenimport und Datenexport

• Methoden zum Datenimport (z.B. über SQL, CSV, JSON)
• Export von Daten aus TimeScaleDB
• Nutzung von ETL-Tools

Abfragen und Analyse von Zeitreihendaten

• Grundlagen von SQL-Abfragen in TimeScaleDB
• Zeitbasierte Analysen und Aggregationen
• Verwendung von Funktionen für Zeitreihendaten (z.B. time_bucket())

Überblick über häufige Anwendungsfälle für TimeScaleDB:

• IoT-Datenanalyse: Verarbeitung und Analyse von Sensordaten in Echtzeit
• Smart-Meter-Daten: Analyse und Überwachung von Energieverbrauchsdaten zur Identifizierung von Verbrauchsmustern und zur Optimierung der Energienutzung
• Finanzdaten: Tracking und Analyse von Aktienkursen und Marktbewegungen
• Monitoring und Logging: Verwaltung und Analyse von Server- und Anwendungsprotokollen in Echtzeit

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

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