[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-time-series-database::ru":3,"gloss-cluster-time-series-database::ru":26,"gloss-next-time-series-database::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"time-series-database","data-infra","База данных временных рядов (time-series database)","База данных временных рядов создана специально для данных с временной меткой: метрик, показаний датчиков, цен, событий приложения. Вместо того чтобы хранить строки как база общего назначения, TSDB использует то, что данные поступают в хронологическом порядке и почти не обновляются, — поэтому она агрессивно сжимает, дёшево удаляет устаревшее и отвечает на запрос «среднее за минуту за последние сутки» куда быстрее, чем Postgres. InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus и ClickHouse — частый выбор.\n\nНагрузка ориентирована на добавление и запросы по диапазону: вы непрерывно пишете огромные объёмы и читаете недавние окна или прореженные свёртки, почти никогда — одну случайную строку.\n\nДля SaaS-разработчиков TSDB — основа продуктовой аналитики, дашбордов наблюдаемости и биллинга по потреблению. На практике: следите за кардинальностью — число уникальных комбинаций тегов (пользователь × эндпоинт × регион) может взорваться и убить производительность, поэтому не помещайте высококардинальные идентификаторы в метки метрик.","База временных рядов создана для данных с метками времени — метрик, показаний датчиков, цен — и использует append-only порядок для сжатия и быстрых агрегатов.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"columnar-storage","Колоночное хранение",{"slug":15,"name":16},"data-retention-policy","Политика хранения данных",{"slug":18,"name":19},"materialized-view","Материализованное представление",{"slug":21,"name":22},"olap","OLAP (аналитическая обработка данных)",{"slug":24,"name":25},"oltp","OLTP (обработка транзакций в реальном времени)",[27,31,34,37,40,44,47,50,53,56,60,61],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":30},"ann-search","ANN-поиск (приближённый поиск ближайших соседей)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":30},"backpressure","Обратное давление (backpressure)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":30},"batch-processing","Пакетная обработка (Batch Processing)",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":43},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":30},"cache","Кэш (Cache)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":30},"cap-theorem","Теорема CAP (CAP theorem)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":30},"change-data-capture","Захват изменений данных (CDC)",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":30},"chroma","Chroma",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":59},"chunk-overlap","Перекрытие фрагментов","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":30},{"slug":62,"category":5,"name":63,"updated_at":30},"connection-pooling","Пулинг соединений (Connection Pooling)"]