如果我正确理解您的想法，那么您正在考虑将时间序列存储在PostgreSQL中，一个时间序列记录存储在一个数据库行中。不要那样做
一方面，这个问题是理论上的。关系数据库（我认为大多数数据库）是基于行独立性的前提，而时间序列的记录是按物理顺序排列的。当然，数据库索引为数据库表提供了一些顺序，但是该顺序是为了加快搜索速度或按字母顺序或其他顺序显示结果。它并不意味着该顺序有任何自然的含义。不管您如何订购它们，每个客户都独立于其他客户，并且每个客户的购买都独立于他的其他购买，即使您可以按时间顺序将它们完全合并以形成客户的购买历史。时间序列记录的相互依赖性要强得多，这使得关系数据库不合适。
实际上，这意味着表及其索引占用的磁盘空间将很大（可能比将时间序列存储在文件中大20倍），并且从数据库中读取时间序列将非常慢，类似于命令比存储在文件中慢得多。它也不会给您任何重要的好处。您可能永远不会进行查询“将值大于X的所有时间序列记录给我”。如果您需要这样的查询，则还需要进行其他分析，而关系数据库尚未设计成执行该分析，因此无论如何您都将整个时间序列读入某个对象。
因此，每个时间序列都应存储为文件。它可能是文件系统上的文件，也可能是数据库中的Blob。尽管我已经实施了后者，但我相信前者更好。在Django中，我会这样写：
class Timeseries(models.model): name = models.CharField(max_length=50) time_step = models.ForeignKey(...) other_metadata = models.Whatever(...) data = models.FileField(...)
使用a
FileField将使您的数据库更小，并使创建系统的增量备份更加容易。通过在文件中查找来获取切片也将变得更加容易，这对于blob来说可能是不可能或很难的。
现在，什么样的文件？我建议你看看熊猫。这是一个用于数学分析的python库，它支持时间序列，并且还应该有一种在文件中存储时间序列的方法。
我在上面链接到我的图书馆，我不建议您使用它。一方面，它不能满足您的要求（它不能处理超过一分钟的粒度，并且还有其他缺点），另一方面，它已经过时了-
我在熊猫之前写了它，打算转换它将来用大熊猫 熊猫的作者写了一本书“ Python for data analysis”，我发现它是无价的。
更新（2016年）： 还有InfluxDB。从未使用过它，因此我没有意见，但是如果您想知道如何存储时间序列，那绝对是您需要检查的东西。
更新（2020年2月7日）： 还有TimescaleDB，扩展到PostgreSQL。
更新（2020-08-07）：
我们再次更改了软件，以使其使用TimescaleDB将数据存储在数据库中。我们已经精通PostgreSQL，并且很容易学习一些TimescaleDB。最重要的具体优势是，我们可以进行查询，例如“在2019年的24小时内查找所有降雨量大于50mm的位置”，这在将数据存储在平面文件中时非常困难。另一个优势是完整性检查-
多年来，由于这里和那里的小错误，我们有一些时间序列重复行。缺点也很明显。它使用10倍以上的磁盘空间。因此，我们可能需要更改PostgreSQL备份策略。慢一点
检索30万条记录的时间序列可能需要一秒钟的时间。这是瞬间。我们需要实现缓存以检索时间序列，而这在以前是不需要的。
