TimescaleDB压缩策略+自动清理历史数据

本文补充了TimescaleDB的压缩策略 + 自动清理历史数据，适用于物联网场景，确保：

• 老数据不浪费空间（压缩）

• 极旧数据自动清理（节省存储）

🧩 第一步：压缩策略

TimescaleDB 支持对老数据块压缩（列式压缩），性能和存储都更优。

添加以下内容到你之前的 init/init_timescale.sql 文件末尾：

-- ✅ 启用 sensor_data 的压缩（压缩策略：按时间倒序）
ALTER TABLE sensor_data
  SET (timescaledb.compress, timescaledb.compress_orderby = 'time DESC');

-- ✅ 设置压缩策略：自动压缩 7 天前的数据
SELECT add_compression_policy('sensor_data', INTERVAL '7 days');

🧹 第二步：自动清理超旧数据（Retention Policy）

TimescaleDB 支持自动删除超出保留时间的数据块。
添加以下 SQL 到同一个文件末尾：

-- ✅ 删除 90 天前的数据（按时间字段）
SELECT add_retention_policy('sensor_data', INTERVAL '90 days');

这意味着：

• 数据保留 90 天；

• 超出 7 天的数据会被压缩；

• 超出 90 天的压缩块会自动删除。

🧪 流程概览

                ┌──────────────┐
                │ 近期原始数据 │ ← 最近 7 天，未压缩
                └─────┬────────┘
                      ↓
                ┌──────────────┐
                │ 7~90 天数据  │ ← 自动压缩（节省存储）
                └─────┬────────┘
                      ↓
                ┌──────────────┐
                │ 90 天以前数据│ ← 自动删除
                └──────────────┘

✅ 现在，你的 TimescaleDB 实现了：

• 自动建表并转为 Hypertable

• 写入测试数据

• 连续聚合

• 自动聚合刷新

• 自动压缩历史数据

• 自动清理超期数据

📦 额外提示（选读）

如果你想手动触发压缩：

SELECT compress_chunk('_timescaledb_internal._hyper_1_1_chunk');

查询已压缩的块：

SELECT * FROM timescaledb_information.compressed_chunk_stats;