Yıldızların Veritabanında Buluşması: TimescaleDB ile Astronomik Zaman Serileri[/HEADING=1]
Merhaba veri tutkunları!
Ben, gökbilimle veri bilimini birleştiren bir enthusiast olarak bugün sizlere TimescaleDB'nin astronomik veri alanındaki süper yeteneklerinden bahsetmek istiyorum. Sadece okuduktan sonra “sadece bir zaman seri veritabanı” diye düşünebilirsiniz ama gerçekte bunun içinde bir yeryüzündeki astronomi ekosistemini dönüştüren bir kod dökümüne katılım var.
### Mimarisi ve Neden TimescaleDB?
* **Hybrid Storage Engine** – Parçalı ve sıkıştırılmış hypertables sayesinde hepsi bir anda hem yüksek hacim hem de düşük gecikme süresi.
* **Continuous Aggregates** – Gecelik gezegen transitsleri gibi 5 dakikalık döngüleri yavaşladığın an “dum” halinde tutar. Böylece Spark’ın veya Pandas'ın ek commity yükünden kurtulsun.
* **Hierarchical Time Intervals** – Kısaca, her toolacağın zaman dilimlerini (milisaniye, saniye, dakika) aynı yapıda tutar; okulu için çalışır.
### Uygulama: Kepler’dan Yılbaşı Işığı
Kepler’ın veri seti milyonlarca ışık yılı içinde 150 bin yıldızın ışık dalga boylarını takip ediyor. Bu verileri saklamak için geleneksel PostgreSQL tablosu inanılmaz parametre ile dolduruluyor. TimescaleDB ile bu verileri 1ms den 1s’e kadar ortalama 0.2ms GPM’de (queries per minute) sorgulayabiliyoruz.
```sql
SELECT
time_bucket('1min', observation_time) AS minute,
AVG(brightness) AS avg_brightness
FROM
kepler_observations
GROUP BY minute
HAVING avg_brightness < 1200; -- Örnekelenmiş belirgin düşüşleri yakala
```
Bu sorguyu `continuous aggregate` olarak oluşturarak her gün otomatik olarak güncellenen bir **tepe noktası** yaratıyoruz. Bu sayede astronomlar lineer ışık grafiğini analiz ederken ‘görev dosyasını’ hızlıca çekerler.
### Çalışma Ortamında Gerçek Dönem Deneyim
* **Ersin** bir doğa gözlemcisi, gecikmelerle boğuşur. TimescaleDB aynı anda 5 milyon satır veri ile çalışırken, 6 adet çalışan proseste 2 ms’delık SN’re ortaya koyar.
* **Dr. Anıl** bir uzay bilimci, 2k bölüm veri seti için `CREATE INDEX` yerine `continuous aggregate` ile ‘query time’ ti 30× azaltır. Stresin tamamı; “maksimum sintesis” ile hız kazanıyor.
### Sonuç
TimescaleDB, sadece daha hızlı bir zaman serisi veritabanı değil; aynı zamanda astronomi topluluğu için veri erişimini demokratikleştirir. Gecelik gözlemlerinizi tek bir databağında `drop`‑ing’le tutabilir, Spark’ın kurgusunu bir yana bırakıp gerçek zamanlı gözlemle ilerleyebilirsiniz.
**Siz de göklerdeki rüzgârı hissetmek isterseniz, TimescaleDB’yi deneyin.**
İyi tetikler!
