TimescaleDB 压缩与连续聚合优化（2025）一、压缩与存储压缩策略：对历史分区启用压缩，降低成本。归档：只读历史分区归档，减少写入冲突。二、连续聚合物化视图：自动刷新聚合窗口，提升查询性能。参数：刷新策略与延迟容忍度以 SLA 校准。三、索引与分区索引：覆盖时间与过滤维度；避免过度索引。分区：按时间窗口与来源分区，降低热点。注意事项关键词与分类与描述与正文一致；策略以真实负载验证。
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TimescaleDB 压缩与连续聚合优化（2025）一、压缩与存储压缩策略：对历史分区启用压缩，降低成本。归档：只读历史分区归档，减少写入冲突。二、连续聚合物化视图：自动刷新聚合窗口，提升查询性能。参数：刷新策略与延迟容忍度以 SLA 校准。三、索引与分区索引：覆盖时间与过滤维度；避免过度索引。分区：按时间窗口与来源分区，降低热点。注意事项关键词与分类与描述与正文一致；策略以真实负载验证。
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