Heute unterhalten wir uns über TimescaleDB, eine Datenbank, die auf PostgreSQL basiert und optimal ist, um mit großen Zeitreihendaten umzugehen. Damit bietet sie gerade im Internet-of-Things-Sektor (IoT) oder für Finanz-, Logging- und Wetterdaten eine ideale Lösung. Für einen Deep Dive in TimescaleDB haben wir uns Sven Klemm eingeladen, der Main Contributor von TimescaleDB. In dieser Podcastfolge klären wir grundlegende Konzepte wie Hypertables und Custom Functions. Wir verraten euch, wie ihr das Ganze mithilfe von Compression und Data Retention Policies kostenarm aufsetzen könnt. Wer schon mit Zeitreihendaten zu tun hatte, weiß, welche Kopfschmerzen das Aggregieren granularer Daten in einer Graphenansicht über große Zeiträume bereiten kann. Wenn euch Kopfschmerztabletten nicht mehr helfen, hört Fabis und Svens Erläuterung von Continous und Real Time Aggregates in TimescaleDB zu. Picks of the Day: Sven: PG Spot – PG Spot ist ein Tool, um Postgres-Extension-Skripte oder generell PostgresSQL-Code auf Schwachstellen wie unsichere Search Path Usages oder unsichere Objekterstellung zu untersuchen. Fabi: Andrej Karpathy - Intro to Large Language Models – Die Vorträge von Andrej Karpathy, ehemaliger Sr. Director of AI bei Tesla, haben wir schon häufiger empfohlen. In diesem Video erklärt Andrej alle wichtigen Grundlagen zu LLMs auf einer guten Abstraktionsebene. Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: [email protected] Folgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. Twitter Instagram Facebook Meetup YouTube Musik: Hanimo