用Python和SQLite存储时间序列数据：高效与低成本的解决方案

作者：禅与计算机程序设计艺术

时序数据库是专门处理和分析结构化、时间相关的数据的一种数据库系统。它能够对按照时间顺序排列的数据进行快速高效地查询、聚合、统计等操作。时序数据的特点是随着时间的推移而增长，记录了实体在不同时刻或状态的变化情况，因此需要一种有效率的方式来管理这些数据。目前，主流的时序数据库包括InfluxDB、TimeScaleDB、QuestDB等。其中，InfluxDB是一个开源的时间序列数据库，具有高性能、高可靠性和灵活的数据模型。它的特点就是简单易用、容易扩展。但是，InfluxDB不支持SQL语言，而且其语法过于复杂，学习曲线陡峭。另一方面，QuestDB是一个基于内存的时序数据库，具有低延迟、高度优化的查询性能。但由于它是基于内存的数据库，所以它的容量受限于内存大小，不能存储海量数据。除此之外，TimeScaleDB也是一个新的开源的时序数据库，它实现了压缩功能，可以对已存在的数据进行压缩，降低磁盘占用空间，从而提升性能。虽然 TimeScaleDB 同样具有 SQL 支持，并且更加适用于高频交易场景，但是它还处于开发阶段，并没有完全达到商用的程度。因此，为了统一管理不同类型、不同规模的时间序列数据，我们需要一个高效、灵活、易扩展的时序数据库。

对于这项工作，我会先介绍时序数据库的基本概念、术语、特点和优势。然后，根据应用场景，介绍该数据库的核心算法和操作