using-timeseries-databases
✓用于指标、物联网、财务数据和可观测性后端的时间序列数据库实现。在构建仪表板、监控系统、物联网平台或金融应用程序时使用。涵盖 TimescaleDB (PostgreSQL)、InfluxDB、ClickHouse、QuestDB、连续聚合、下采样 (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
用于指标、物联网、财务数据和可观测性后端的时间序列数据库实现。在构建仪表板、监控系统、物联网平台或金融应用程序时使用。涵盖 TimescaleDB (PostgreSQL)、InfluxDB、ClickHouse、QuestDB、连续聚合、下采样 (LTTB) 和保留策略。 来源：ancoleman/ai-design-components。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill using-timeseries-databases- 分类
- {}数据分析
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 using-timeseries-databases？
用于指标、物联网、财务数据和可观测性后端的时间序列数据库实现。在构建仪表板、监控系统、物联网平台或金融应用程序时使用。涵盖 TimescaleDB (PostgreSQL)、InfluxDB、ClickHouse、QuestDB、连续聚合、下采样 (LTTB) 和保留策略。 来源：ancoleman/ai-design-components。
如何安装 using-timeseries-databases？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill using-timeseries-databases 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/ancoleman/ai-design-components
详情
- 分类
- {}数据分析
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-01