using-timeseries-databases
✓用於指標、物聯網、財務數據和可觀測性後端的時間序列數據庫實現。在構建儀表板、監控系統、物聯網平台或金融應用程序時使用。涵蓋 TimescaleDB (PostgreSQL)、InfluxDB、ClickHouse、QuestDB、連續聚合、下採樣 (LTTB) 和保留策略。
SKILL.md
Implement efficient storage and querying for time-stamped data (metrics, IoT sensors, financial ticks, logs).
Use LTTB (Largest-Triangle-Three-Buckets) algorithm to reduce points for charts.
Problem: Browsers can't smoothly render 1M points Solution: Downsample to 500-1000 points preserving visual fidelity
用於指標、物聯網、財務數據和可觀測性後端的時間序列數據庫實現。在構建儀表板、監控系統、物聯網平台或金融應用程序時使用。涵蓋 TimescaleDB (PostgreSQL)、InfluxDB、ClickHouse、QuestDB、連續聚合、下採樣 (LTTB) 和保留策略。 來源：ancoleman/ai-design-components。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill using-timeseries-databases- 分類
- {}資料分析
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 using-timeseries-databases？
用於指標、物聯網、財務數據和可觀測性後端的時間序列數據庫實現。在構建儀表板、監控系統、物聯網平台或金融應用程序時使用。涵蓋 TimescaleDB (PostgreSQL)、InfluxDB、ClickHouse、QuestDB、連續聚合、下採樣 (LTTB) 和保留策略。 來源：ancoleman/ai-design-components。
如何安裝 using-timeseries-databases？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill using-timeseries-databases 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/ancoleman/ai-design-components
詳情
- 分類
- {}資料分析
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01