ApsaraDB RDS for PostgreSQL インスタンスに TimescaleDB 拡張機能を追加する - ApsaraDB RDS

TimescaleDB 拡張機能は、自動パーティショニング、効率的な書き込みとクエリ、およびほぼリアルタイムの集計など、時系列データ向けの機能を ApsaraDB RDS for PostgreSQL インスタンスに追加します。

ApsaraDB RDS for PostgreSQL は、Apache ライセンスに基づくオープンソース版の TimescaleDB を提供しています。ライセンスの制限により、一部の高度な機能は利用できない場合があります。詳細については、「TimescaleDB」をご参照ください。

前提条件

インスタンスのメジャーバージョンは PostgreSQL 10 以降である必要があります。
インスタンスのマイナーエンジンバージョンは 20230330 以降である必要があります。PostgreSQL 17 のインスタンスでは、マイナーエンジンバージョンは 20241030 以降である必要があります。マイナーエンジンバージョンの確認とアップグレードについては、「マイナーエンジンバージョンの更新」をご参照ください。
重要
ApsaraDB RDS for PostgreSQL の拡張機能サポートポリシーは、2023 年 4 月 17 日に更新されました。これにより、この拡張機能はマイナーエンジンバージョン 20230330 以降でのみ作成できます。詳細については、「[通知] 2023 年 4 月 17 日以降、ApsaraDB RDS for PostgreSQL の以前のマイナーエンジンバージョンでは一部の拡張機能の作成が制限されます」をご参照ください。
- インスタンスが PostgreSQL 14 を実行しており、20230330 より前のマイナーエンジンバージョンで TimescaleDB 拡張機能 (バージョン 2.5.0 以前) を使用していた場合、引き続き拡張機能を使用できます。ただし、マイナーエンジンバージョンを 20230330 以降にアップグレードした後は、引き続き使用するために ALTER EXTENSION timescaledb UPDATE; コマンドを実行する必要があります。
- インスタンスが PostgreSQL 15、13、12、11、または 10 を実行しており、20230330 より前のマイナーエンジンバージョンで TimescaleDB 拡張機能を使用していた場合、使用には影響ありません。
- この拡張機能を初めてインストールする場合、または再インストールする場合は、マイナーエンジンバージョンを 20230330 以降にアップグレードする必要があります。

説明

マイナーエンジンバージョンを更新する前に TimescaleDB 拡張機能を作成していた場合、更新後に次のエラーが発生する可能性があります。

ERROR:  could not access file "$libdir/timescaledb-1.3.0": No such file or directory

これを解決するには、該当するデータベースに接続し、次のコマンドを実行して拡張機能を更新します。

alter extension timescaledb update;

ステップ 1: TimescaleDB 拡張機能のインストール

コンソール

[インスタンス] ページに移動し、上部メニューでリージョンを選択してから、対象のインスタンスの ID をクリックします。
左側のナビゲーションペインで、プラグイン をクリックします。
プラグインの概要 ページで、timescaledb 拡張機能を探し、インストール をクリックします。
ダイアログボックスで、対象のデータベースと特権アカウントを選択して、インストール をクリックします。

インスタンスのステータスがメンテナンス中から実行中に変更されると、拡張機能がインストールされます。

SQL

インスタンスパラメータを変更して、shared_preload_libraries パラメータの 適用中のパラメーター値 に timescaledb を追加します。たとえば、適用中のパラメーター値 を 'pg_stat_statements,auto_explain,timescaledb' に変更します。
対象のデータベースに接続し、次のコマンドを実行して拡張機能をインストールします。
```
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb CASCADE;
```
説明
インストールを確認するには、 SELECT * FROM pg_extension; を実行し、結果に timescaledb が表示されることを確認してください。

ステップ 2: ハイパーテーブルの作成

対象のデータベースに接続し、標準の PostgreSQL テーブルを作成します。次の例では、 conditions という名前のテーブルを作成します。

CREATE TABLE conditions (
  time        TIMESTAMPTZ       NOT NULL,
  location    TEXT              NOT NULL,
  temperature DOUBLE PRECISION  NULL,
  humidity    DOUBLE PRECISION  NULL
);

テーブルをハイパーテーブルに変換します。次の例では、 conditions テーブル内のデータを time 列でパーティション分割します。
```
SELECT create_hypertable('conditions', 'time');
```

説明

コマンドの詳細な構文については、「ハイパーテーブルの作成」をご参照ください。

ステップ 3: データの効率的な挿入

標準 SQL の INSERT ステートメントを使用して、ハイパーテーブルにデータを挿入します。次の例では、1 行を挿入します。
```
INSERT INTO conditions(time, location, temperature, humidity)
  VALUES (NOW(), 'office', 70.0, 50.0);
```
書き込みパフォーマンスを向上させるには、1 つのステートメントで複数の行を挿入します。次の例では、3 行を挿入します。
```
INSERT INTO conditions
  VALUES
    (NOW(), 'office', 70.0, 50.0),
    (NOW(), 'basement', 66.5, 60.0),
    (NOW(), 'garage', 77.0, 65.2);
```

ステップ 4: データのクエリ

標準 SQL クエリと TimescaleDB 専用の機能を使用して、データをクエリします。次の例では、過去 3 時間のデータを 15 分のバケットに集計します。

-- 過去 3 時間のデータを 15 分のバケットに集計し、
-- 時刻と温度で結果を並べ替えます。
SELECT time_bucket('15 minutes', time) AS fifteen_min,
    location, COUNT(*),
    MAX(temperature) AS max_temp,
    MAX(humidity) AS max_hum
  FROM conditions
  WHERE time > NOW() - interval '3 hours'
  GROUP BY fifteen_min, location
  ORDER BY fifteen_min DESC, max_temp DESC;

サンプル結果：

      fifteen_min       | location | count | max_temp | max_hum 
------------------------+----------+-------+----------+---------
 2024-12-20 16:00:00+08 | garage   |     1 |       77 |    65.2
 2024-12-20 16:00:00+08 | office   |     2 |       70 |      50
 2024-12-20 16:00:00+08 | basement |     1 |     66.5 |      60

中央値クエリ

-- 温度の中央値を計算します。
SELECT percentile_cont(0.5)
  WITHIN GROUP (ORDER BY temperature)
  FROM conditions;

サンプル結果：

 percentile_cont 
-----------------
              70

移動平均

-- 温度の移動平均を計算します。
SELECT time, AVG(temperature) OVER(ORDER BY time
      ROWS BETWEEN 9 PRECEDING AND CURRENT ROW)
    AS smooth_temp
  FROM conditions
  WHERE location = 'garage' and time > NOW() - interval '1 day'
  ORDER BY time DESC;

サンプル結果：

             time              | smooth_temp 
-------------------------------+-------------
 2024-12-20 16:11:14.691822+08 |          77

よくある質問

Q：次のライセンスエラーを解決するにはどうすればよいですか。
```
ERROR:  functionality not supported under the current license "ApacheOnly", license
HINT:  Upgrade to a Timescale-licensed binary to access this free community feature
```
A: ApsaraDB RDS for PostgreSQL は、Apache ライセンスに準拠した TimescaleDB のオープンソースビルドを使用しています。一部の TimescaleDB 機能は、Timescale ライセンス契約 (TSL) の下でのみ利用可能です。この契約では、データベースアズアサービスや ソフトウェアアズアサービスなどのサービスでの使用が禁止されています。詳細については、「TimescaleDB ライセンス契約のセクション 2.2」をご参照ください。
Q: hypertables do not support concurrent index creation. というエラーが表示された場合はどうすればよいですか。

A: TimescaleDB は、ハイパーテーブルでの CREATE INDEX CONCURRENTLY の使用をサポートしていません。代わりに、CREATE INDEX ... WITH (timescaledb.transaction_per_chunk, ...) を使用してください。この方法では、一度に 1 つのチャンクずつインデックスを作成することで、ロック保持時間を短縮します。詳細については、「Timescale ドキュメント」をご参照ください。