TimescaleDB Nedir?

Harika — çok doğru yere parmak bastın 🔥
Timescale (özellikle TimescaleDB ve onunla entegre analiz araçları) zaman serisi (time-series) veri analizi için PostgreSQL tabanlı, güçlü bir platformdur.
Aşağıda hem teknik mimarisini hem de hangi analiz araçlarıyla kullanılabileceğini detaylı anlatayım 👇

🧠 1. TimescaleDB nedir?

TimescaleDB, aslında bir “yeni veritabanı” değil — bir PostgreSQL eklentisi (extension)’dir.
Amaç: PostgreSQL’e zaman serisi verisi (ölçümler, loglar, sensör verileri, metrikler vb.) için yüksek performanslı saklama ve sorgulama yetenekleri kazandırmak.

🚀 Öne çıkan özellikler:

• Zaman serisi optimizasyonu: Verileri “chunk”lara böler (örneğin günlük veya saatlik), böylece sorgular çok daha hızlı çalışır.
• Compression: Eski veriyi otomatik sıkıştırır (%90+ kazanç sağlayabilir).
• Continuous Aggregates: Sürekli olarak özet tablo (materialized view) üretir, dashboard performansını katlar.
• Retention Policies: Eski veriyi otomatik siler veya arşivler.
• Full PostgreSQL uyumluluğu: SQL, JSONB, JOIN, CTE gibi tüm PostgreSQL özelliklerini destekler.

⚙️ 2. Mimari olarak nasıl çalışır?

Timescale, PostgreSQL’in üstüne şu bileşenleri ekler:

+----------------------------------------------------+
| SQL Layer (PostgreSQL query planner, indexes, etc) |
+----------------------------------------------------+
| TimescaleDB Extension:                             |
|  - Hypertables (zaman serisi ana tablo)            |
|  - Chunks (otomatik bölünmüş alt tablolar)         |
|  - Background jobs (compress, aggregate, retention) |
+----------------------------------------------------+
| PostgreSQL Storage (heap, WAL, indexes, etc.)       |
+----------------------------------------------------+

Yani veri PostgreSQL içinde tutulur ama Timescale eklentisi sorgu planını ve veri saklama yapısını optimize eder.

🧩 3. Timescale için popüler analiz araçları

🧮 a) Grafana

• En sık kullanılan analiz & görselleştirme aracı.
• TimescaleDB’yi doğrudan PostgreSQL datasource olarak tanır.
• Continuous Aggregate’ler sayesinde “real-time” dashboard’lar yapabilirsin.
• Örnek kullanım:
  • IoT metrikleri (örnek: sıcaklık, nem)
  • Uygulama performans metrikleri (örnek: latency, request rate)
  • Finansal veri grafikleri (örnek: candle chart)

📊 b) Timescale Analytics Toolkit (ts_toolkit)

• Timescale’in kendi geliştirdiği SQL tabanlı analiz eklentisidir.
• İçinde istatistiksel ve zaman serisi fonksiyonları vardır:
  SELECT time_bucket('5 minutes', time) AS bucket, avg(temperature) AS avg_temp, counter_rate(cpu_usage) AS cpu_rate FROM metrics GROUP BY bucket;
• Fonksiyonlar:
  • time_bucket(), counter_rate(), hyperloglog(), average(), lag(), percentile_approx(), zscore(), vb.
• Böylece Prometheus benzeri analizleri SQL üzerinden yapabilirsin.

☁️ c) Timescale Cloud (Managed Service)

• Managed PostgreSQL + TimescaleDB servisi.
• İçinde kendi web tabanlı Time-series Insights Dashboard bulunur (mini Grafana gibi).
• “Data Explorer” arayüzünden sorgular çalıştırabilir, grafikleri doğrudan görebilirsin.

🧰 d) PostgreSQL BI araçları

TimescaleDB zaten PostgreSQL uyumlu olduğundan:

• Metabase
• Superset
• Redash
• Tableau
• Power BI
  gibi araçlarla da direkt kullanılabilir.

🧠 4. Timescale Analytics Toolchain – Örnek Kullanım

Bir mikroservis ortamında metrikler toplanıyor diyelim (örneğin metrics tablosu):

CREATE TABLE metrics (
  service text,
  time timestamptz,
  cpu_usage double precision,
  memory_usage double precision
);

SELECT create_hypertable('metrics', 'time');

Sorgu örneği:

SELECT
  time_bucket('1 minute', time) AS bucket,
  service,
  avg(cpu_usage) AS avg_cpu,
  max(memory_usage) AS peak_mem
FROM metrics
WHERE time > now() - interval '1 hour'
GROUP BY bucket, service
ORDER BY bucket;

Bu sorgu:

• Zamanı 1 dakikalık dilimlere böler,
• Ortalama CPU ve maksimum RAM kullanımı çıkarır,
• Grafana ya da Metabase’e direkt beslenebilir.

⚖️ 5. Timescale vs Alternatifler

Timescale genellikle şu avantajlarıyla seçilir:

• PostgreSQL üzerinde native çalıştığı için mevcut altyapıya direkt entegre olur.
• SQL bilen ekipler yeni sorgu dili öğrenmek zorunda kalmaz.
• Zaman serisi analizi + ilişkisel veri analizi aynı ortamda yapılabilir (örneğin JOIN ile metadata birleşimi).

🔚 Özet

İstersen sana özel olarak Timescale + Grafana entegrasyon diyagramı ve örnek docker-compose setup (Timescale + Grafana + pgAdmin) hazırlayayım.
Hazırlayayım mı?