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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.

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„Deep Dive 140 – TimescaleDB mit Sven Klemm“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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