Timescale发展记
2022-02-24 10:43:18 
阿炯
完成 C 轮融资，估值已超十亿美元
CERN利用TimescaleDB助力物理学研究
完成 C 轮融资，估值已超 10 亿美元
2022年2月下旬消息，时序数据库 TimescaleDB 背后的公司 Timescale 近日在 C 轮融资中筹集了 1.1 亿美元，使得总融资金额达到 1.8 亿美元。Timescale 成立短短 7 年时间的估值就超过 10 亿美元，已成为数据库领域的又一独角兽企业。
本轮融资由 Tiger Global 领投，所有现有投资者 Benchmark、New Enterprise Associates、Redpoint Ventures、Icon Ventures 和 Two Sigma Ventures 都参与跟投。
在 2021 年、2019 年和 2018 年，Timescale 曾分别完成了 4000 万美元、1500 万美元和 1600 万美元的融资。此次 C 轮融资相比过去几轮金额都高，这也标志着投资者对 Timescale 基础业务十分看好（在过去的两年里，Timescale 的社区增长了 7 倍，收入增长了 20 倍）。
获得该笔融资后，Timescale 计划利用这些资金增加对产品、工程和研发方面的投入，持续发展团队，并为扩大 Timescale 社区、客户，以及为全球开发者服务作出努力。其创始人兼首席执行官 Ajay Kulkarni 表示：“时序数据无处不在，基于时序数据构建的应用需要一种新型数据库。这笔资金和 Timescale 的飞速增长证明 TimescaleDB 就是答案。”
Timescale 目前为使用 TimescaleDB 的 500 多家付费客户和社区中数万家其他组织提供服务，其中包括苹果、思科、康卡斯特、漫威、通用电气、IBM、微软、特斯拉、三星、施耐德电气、Uber、沃尔玛等公司。
欧洲核子研究组织(CERN)利用TimescaleDB助力物理学研究
本节来自timescaledb blog，介绍了CERN如何利用 TimescaleDB 助力开创性物理学研究，转载于2026年1月的digoal德哥博客，感谢原作者。
Timescaledb 是 PostgreSQL的一款时序数据库插件, 出于时序业务场景的需求, 其主要特性包括:
列存储(节省空间、同时提升分析效率)
冷热存储(可将数据归档到对象存储, 节省成本)
分片管理, 持续高速写入, 即使单表已经非常大的情况下, 几乎不降速
实时聚合(类似流计算)
近似统计类型加持, 类似hll等
目录
1、关于公司
2、关于团队
3、挑战：驾驭遗留数据环境
4、CERN 的战略愿景：下一代归档器 (NGA)
5、选择后端：为何选择 TimescaleDB
6、未来计划：TimescaleDB 投入生产
这是我们“社区成员聚焦”系列的一部分，在该系列中邀请客户分享他们的工作，展示他们的成功，并以使用新技术解决问题的新方式来激励他人。
1、关于公司
粒子物理欧洲实验室（CERN，European Laboratory for Particle Physics）是基础物理研究领域的全球领导者，负责进行大规模物理实验，例如大型强子对撞机 (LHC) （Large Hadron Collider），该实验会产生大量的时间序列数据（time-series data）。控制系统会监测电压、压力和温度等参数，以支持物理分析并确保实验的可重现性。
超过 800 个基于 SIMATIC WinCC 开放架构（SIMATIC WinCC Open Architecture）构建的 SCADA（监控与数据采集）系统每天生成数百千兆字节的数据。如此庞大的数据量要求高效的存储和快速、一致的查询。对于由 CERN 和西门子/ETM 联合开发的 WinCC OA 下一代归档器 (NGA) （NextGen Archiver）模块而言，在处理不断增长的数据量和吞吐量的同时，提供响应迅速的数据可视化一直是一个持续的挑战。
2、关于团队
我是 Rafal Kulaga，CERN 的一名高级软件工程师，拥有十多年开发大型分布式控制系统软件的经验。我的同事，软件工程师 Antonin Kveton 和 Martin Zemko，通过 CERN openlab 项目与西门子/ETM 合作，共同为 WinCC OA 的下一代归档器开发了 TimescaleDB 后端。
3、挑战：驾驭遗留数据环境
二十多年来，CERN 一直使用 WinCC OA 来构建和运行大规模 SCADA 系统，该系统现已成为整个组织的标准。超过 800 个系统涵盖了以下关键领域：
气体分配（Gas Distribution）
电网（Electrical Grid）
真空环境和辐射探测器控制（Vacuum Environment & Radiation Detector Controls）
机器保护（Machine Protection）
低温学（Cryogenics）
冷却和通风（Cooling & Ventilation）
仅在大型强子对撞机 (LHC) 实验中，每个探测器就使用了 100 多个 WinCC OA 系统，并生成数百万个数据点——这些信号产生了带时间戳的值，对于实时操作和运行后的物理分析都至关重要。
WinCC OA 的核心功能是归档时间序列数据（time-series data），包括事件和警报。归档不仅关乎存储，还需要支持高效的查询——无论是通过外部工具还是直接在 WinCC OA 内部。如果没有历史访问权限，操作员只能看到系统状态的实时快照。
自 2008 年以来，RDB 归档器（RDB Archiver）一直在 CERN 承担此项任务。尽管它仍在大约 30% 的系统中运行，但它面临两个主要问题：与 Oracle 数据库（Oracle Database）的紧密耦合，以及由于死板、复杂的模式限制了灵活性和性能而导致的技术债务（technical debt）积累。
4、CERN 的战略愿景：下一代归档器 (NGA)
为了克服其遗留系统的局限性，CERN 和西门子/ETM 于 2017 年启动了下一代归档器 (NGA) （NextGen Archiver）项目。NGA 现已部署在大约 500 个系统中，其目标是：
减少技术债务（Reduce technical debt）
提高性能（Improve performance）
支持新的用例（Support new use cases）
提供 Oracle 的替代方案（Provide an alternative to Oracle）
NGA 的核心在于其可插拔后端架构（pluggable backend architecture），该架构支持多种数据库，包括 PostgreSQL 和 TimescaleDB，从而实现了一个更开放、更灵活的系统。Oracle 支持得以保留，以兼容现有的 RDB 归档器（RDB Archiver）模式，而新的 TimescaleDB 解决方案目前正在并行运行。
5、选择后端：为何选择 TimescaleDB
CERN 的选择标准包括以下考量：
本地部署和支持（On-premise deployment and support）
高可用性和可靠性（High availability and reliability）
长期可行性和潜在退出策略（Long-term viability and potential exit strategies）
可扩展性和性能（Scalability and performance）
生态系统成熟度和客户端支持（Ecosystem maturity and client support）
作为一个 PostgreSQL 扩展，TimescaleDB 与 CERN 现有的专业知识紧密吻合，并为时间序列（time-series）工作负载提供了专门的支持。针对 PostgreSQL 进行的基准测试证实了它作为下一代归档器（NextGen Archiver）后端的适用性。
写入吞吐量（Writing Throughput）
在基准测试中，TimescaleDB 和 PostgreSQL 所实现的写入吞吐量（Writing Throughput）轻松超出了 CERN 使用的最大型 WinCC OA 系统的要求（每个连接高达每秒 20,000 行）。TimescaleDB 提供了最高的性能，即使在数据集庞大、时间序列数量多和并发写入者的情况下也是如此。此外，TimescaleDB 通过自动高效地对超表（hypertables）进行分区并执行数据保留策略，极大地简化了模式设计。
如果需要，可以通过将数据摄取方式从基于文本的切换到二进制 COPY，并通过调整时间参数以支持更少、更大的写入量，来进一步提高摄取速率——但这会以略微增加延迟为代价。
Rafal Kulaga 说：“我们最大的系统每个连接的写入速率远低于每秒 2 万行，因此测得的每秒 4 万行吞吐量意味着 TimescaleDB 可以轻松应对。”
压缩存储节省（Compression Storage Savings）
在他们的测试中，CERN 证实 TimescaleDB 的列式压缩（columnar compression）将使存储需求至少减少 7 倍。每个列都会被单独压缩从而带来显著的节省：
合成生成的数据可节省 78-87% 的空间（78-87% space reduction for synthetically generated data）
从生产系统提取的历史数据可节省 90-95% 的空间（90-95% space reduction for historical data extracted from production systems）
压缩数据上的查询性能（Query Performance on Compressed Data）
由于较低的 I/O，读取压缩数据时的查询速度显着提高。增益随着查询大小和范围的增加而增加。
Martin Zemko 说：“对于使用压缩的读取结果观察到了相当显著的加速，从 10 倍到 40 倍不等，具体取决于你的查询、范围和数据频率。”
连续聚合（Continuous Aggregates）
连续聚合 (CAggs) （Continuous Aggregates），它能自动实例化并刷新摘要，是另一个关键优势。
Martin Zemko 说：“对于连续聚合（continuous aggregates）而言，性能提升令人印象深刻，因为查询的数据量显著减少了。我们还观察到强烈的缓存效应，因为数据量相对于原始数据来说非常小，使得你的超表（hypertables）非常容易地适应内存。我们预计连续聚合（Continuous Aggregates）将成为一个颠覆性因素，尤其是在绘制高频信号时。”
CERN凭借其严苛的规模、关键的正常运行时间要求和严格的可重现性标准，为任何数据库提供了一个严格的试验台。在这里取得成功，预示着该解决方案有能力在其他复杂的企业环境中运行。
6、未来计划：TimescaleDB 投入生产
根据目前的结果，CERN 计划将 TimescaleDB 标准化，作为 Oracle 的替代方案，用于存储 WinCC OA 系统的历史数据，并利用压缩（compression）和连续聚合（continuous aggregates）功能。全面的基准测试正在进行中，目标是在 2027 年在 CERN 范围内全面投入生产部署。
为下一代归档器（NextGen Archiver）提供支持的 TimescaleDB 数据库是通过 CERN IT 部门提供的按需数据库 (DBOD) 服务（Database on Demand (DBOD) service）进行配置的，从而实现了符合 CERN 内部基础设施标准的简化、可扩展和完全托管的部署。
CERN利用TimescaleDB助力物理学研究
完成 C 轮融资，估值已超 10 亿美元
2022年2月下旬消息，时序数据库 TimescaleDB 背后的公司 Timescale 近日在 C 轮融资中筹集了 1.1 亿美元，使得总融资金额达到 1.8 亿美元。Timescale 成立短短 7 年时间的估值就超过 10 亿美元，已成为数据库领域的又一独角兽企业。
本轮融资由 Tiger Global 领投，所有现有投资者 Benchmark、New Enterprise Associates、Redpoint Ventures、Icon Ventures 和 Two Sigma Ventures 都参与跟投。
在 2021 年、2019 年和 2018 年，Timescale 曾分别完成了 4000 万美元、1500 万美元和 1600 万美元的融资。此次 C 轮融资相比过去几轮金额都高，这也标志着投资者对 Timescale 基础业务十分看好（在过去的两年里，Timescale 的社区增长了 7 倍，收入增长了 20 倍）。
获得该笔融资后，Timescale 计划利用这些资金增加对产品、工程和研发方面的投入，持续发展团队，并为扩大 Timescale 社区、客户，以及为全球开发者服务作出努力。其创始人兼首席执行官 Ajay Kulkarni 表示：“时序数据无处不在，基于时序数据构建的应用需要一种新型数据库。这笔资金和 Timescale 的飞速增长证明 TimescaleDB 就是答案。”
Timescale 目前为使用 TimescaleDB 的 500 多家付费客户和社区中数万家其他组织提供服务，其中包括苹果、思科、康卡斯特、漫威、通用电气、IBM、微软、特斯拉、三星、施耐德电气、Uber、沃尔玛等公司。
欧洲核子研究组织(CERN)利用TimescaleDB助力物理学研究
本节来自timescaledb blog，介绍了CERN如何利用 TimescaleDB 助力开创性物理学研究，转载于2026年1月的digoal德哥博客，感谢原作者。
Timescaledb 是 PostgreSQL的一款时序数据库插件, 出于时序业务场景的需求, 其主要特性包括:
列存储(节省空间、同时提升分析效率)
冷热存储(可将数据归档到对象存储, 节省成本)
分片管理, 持续高速写入, 即使单表已经非常大的情况下, 几乎不降速
实时聚合(类似流计算)
近似统计类型加持, 类似hll等
目录
1、关于公司
2、关于团队
3、挑战：驾驭遗留数据环境
4、CERN 的战略愿景：下一代归档器 (NGA)
5、选择后端：为何选择 TimescaleDB
6、未来计划：TimescaleDB 投入生产
这是我们“社区成员聚焦”系列的一部分，在该系列中邀请客户分享他们的工作，展示他们的成功，并以使用新技术解决问题的新方式来激励他人。
1、关于公司
粒子物理欧洲实验室（CERN，European Laboratory for Particle Physics）是基础物理研究领域的全球领导者，负责进行大规模物理实验，例如大型强子对撞机 (LHC) （Large Hadron Collider），该实验会产生大量的时间序列数据（time-series data）。控制系统会监测电压、压力和温度等参数，以支持物理分析并确保实验的可重现性。
超过 800 个基于 SIMATIC WinCC 开放架构（SIMATIC WinCC Open Architecture）构建的 SCADA（监控与数据采集）系统每天生成数百千兆字节的数据。如此庞大的数据量要求高效的存储和快速、一致的查询。对于由 CERN 和西门子/ETM 联合开发的 WinCC OA 下一代归档器 (NGA) （NextGen Archiver）模块而言，在处理不断增长的数据量和吞吐量的同时，提供响应迅速的数据可视化一直是一个持续的挑战。
2、关于团队
我是 Rafal Kulaga，CERN 的一名高级软件工程师，拥有十多年开发大型分布式控制系统软件的经验。我的同事，软件工程师 Antonin Kveton 和 Martin Zemko，通过 CERN openlab 项目与西门子/ETM 合作，共同为 WinCC OA 的下一代归档器开发了 TimescaleDB 后端。
3、挑战：驾驭遗留数据环境
二十多年来，CERN 一直使用 WinCC OA 来构建和运行大规模 SCADA 系统，该系统现已成为整个组织的标准。超过 800 个系统涵盖了以下关键领域：
气体分配（Gas Distribution）
电网（Electrical Grid）
真空环境和辐射探测器控制（Vacuum Environment & Radiation Detector Controls）
机器保护（Machine Protection）
低温学（Cryogenics）
冷却和通风（Cooling & Ventilation）
仅在大型强子对撞机 (LHC) 实验中，每个探测器就使用了 100 多个 WinCC OA 系统，并生成数百万个数据点——这些信号产生了带时间戳的值，对于实时操作和运行后的物理分析都至关重要。
WinCC OA 的核心功能是归档时间序列数据（time-series data），包括事件和警报。归档不仅关乎存储，还需要支持高效的查询——无论是通过外部工具还是直接在 WinCC OA 内部。如果没有历史访问权限，操作员只能看到系统状态的实时快照。
自 2008 年以来，RDB 归档器（RDB Archiver）一直在 CERN 承担此项任务。尽管它仍在大约 30% 的系统中运行，但它面临两个主要问题：与 Oracle 数据库（Oracle Database）的紧密耦合，以及由于死板、复杂的模式限制了灵活性和性能而导致的技术债务（technical debt）积累。
4、CERN 的战略愿景：下一代归档器 (NGA)
为了克服其遗留系统的局限性，CERN 和西门子/ETM 于 2017 年启动了下一代归档器 (NGA) （NextGen Archiver）项目。NGA 现已部署在大约 500 个系统中，其目标是：
减少技术债务（Reduce technical debt）
提高性能（Improve performance）
支持新的用例（Support new use cases）
提供 Oracle 的替代方案（Provide an alternative to Oracle）
NGA 的核心在于其可插拔后端架构（pluggable backend architecture），该架构支持多种数据库，包括 PostgreSQL 和 TimescaleDB，从而实现了一个更开放、更灵活的系统。Oracle 支持得以保留，以兼容现有的 RDB 归档器（RDB Archiver）模式，而新的 TimescaleDB 解决方案目前正在并行运行。
5、选择后端：为何选择 TimescaleDB
CERN 的选择标准包括以下考量：
本地部署和支持（On-premise deployment and support）
高可用性和可靠性（High availability and reliability）
长期可行性和潜在退出策略（Long-term viability and potential exit strategies）
可扩展性和性能（Scalability and performance）
生态系统成熟度和客户端支持（Ecosystem maturity and client support）
作为一个 PostgreSQL 扩展，TimescaleDB 与 CERN 现有的专业知识紧密吻合，并为时间序列（time-series）工作负载提供了专门的支持。针对 PostgreSQL 进行的基准测试证实了它作为下一代归档器（NextGen Archiver）后端的适用性。
写入吞吐量（Writing Throughput）
在基准测试中，TimescaleDB 和 PostgreSQL 所实现的写入吞吐量（Writing Throughput）轻松超出了 CERN 使用的最大型 WinCC OA 系统的要求（每个连接高达每秒 20,000 行）。TimescaleDB 提供了最高的性能，即使在数据集庞大、时间序列数量多和并发写入者的情况下也是如此。此外，TimescaleDB 通过自动高效地对超表（hypertables）进行分区并执行数据保留策略，极大地简化了模式设计。
如果需要，可以通过将数据摄取方式从基于文本的切换到二进制 COPY，并通过调整时间参数以支持更少、更大的写入量，来进一步提高摄取速率——但这会以略微增加延迟为代价。
Rafal Kulaga 说：“我们最大的系统每个连接的写入速率远低于每秒 2 万行，因此测得的每秒 4 万行吞吐量意味着 TimescaleDB 可以轻松应对。”
| 指标（Metric） | 所需写入速率（每个系统连接） | PostgreSQL (仅数据库) | TimescaleDB (仅数据库) | TimescaleDB (数据库 + 客户端) |
| 写入速率（Writing rates） | 20k 行/秒（20k rows/sec） | 67k 行/秒（67k rows/sec） | 77k 行/秒（77k rows/sec） | 40k 行/秒（40k rows/sec） |
压缩存储节省（Compression Storage Savings）
在他们的测试中，CERN 证实 TimescaleDB 的列式压缩（columnar compression）将使存储需求至少减少 7 倍。每个列都会被单独压缩从而带来显著的节省：
合成生成的数据可节省 78-87% 的空间（78-87% space reduction for synthetically generated data）
从生产系统提取的历史数据可节省 90-95% 的空间（90-95% space reduction for historical data extracted from production systems）
压缩数据上的查询性能（Query Performance on Compressed Data）
由于较低的 I/O，读取压缩数据时的查询速度显着提高。增益随着查询大小和范围的增加而增加。
Martin Zemko 说：“对于使用压缩的读取结果观察到了相当显著的加速，从 10 倍到 40 倍不等，具体取决于你的查询、范围和数据频率。”
连续聚合（Continuous Aggregates）
连续聚合 (CAggs) （Continuous Aggregates），它能自动实例化并刷新摘要，是另一个关键优势。
Martin Zemko 说：“对于连续聚合（continuous aggregates）而言，性能提升令人印象深刻，因为查询的数据量显著减少了。我们还观察到强烈的缓存效应，因为数据量相对于原始数据来说非常小，使得你的超表（hypertables）非常容易地适应内存。我们预计连续聚合（Continuous Aggregates）将成为一个颠覆性因素，尤其是在绘制高频信号时。”
CERN凭借其严苛的规模、关键的正常运行时间要求和严格的可重现性标准，为任何数据库提供了一个严格的试验台。在这里取得成功，预示着该解决方案有能力在其他复杂的企业环境中运行。
6、未来计划：TimescaleDB 投入生产
根据目前的结果，CERN 计划将 TimescaleDB 标准化，作为 Oracle 的替代方案，用于存储 WinCC OA 系统的历史数据，并利用压缩（compression）和连续聚合（continuous aggregates）功能。全面的基准测试正在进行中，目标是在 2027 年在 CERN 范围内全面投入生产部署。
为下一代归档器（NextGen Archiver）提供支持的 TimescaleDB 数据库是通过 CERN IT 部门提供的按需数据库 (DBOD) 服务（Database on Demand (DBOD) service）进行配置的，从而实现了符合 CERN 内部基础设施标准的简化、可扩展和完全托管的部署。