link:https://github.com/timescale/timescaledb[timescaledb]是postgresql数据库的一个插件，通过hypertable实现对时间序列数据库进行分块，通过把大表分为多个小表的方式，新的数据总是插入到最新的块上，由于进行了分块，使得索引数据变小，保持索引一直处于内存当中，不用去磁盘交换数据，因此加快了数据的插入速度。timescaledb官方提供了数据库性能测试工具和数据，可参考link:https://github.com/timescale/benchmark-postgres[benchmark-postgres]。
官方也有link:https://blog.timescale.com/timescaledb-vs-6a696248104e[测试报告]，随着数据量的增加，数据插入的性能一直处于稳定状态，而相比之下，postgresql则表现为指数级下降。
本测试采用官方提供的数据和程序，测试环境为阿里云ecs.g5.large云服务器，具体配置如下：
* 2核cpu
* 8GB内存
* 两块100GB ssd云盘，1800 IOPS
* 系统为Debian 9.2
## 测试步骤：
分别挂在两块ssd云盘到/data和/data1。
安装postgresql-9.6，安装timescaledb扩展。修改配置，修改配置：
```ini
shared_preload_libraries = 'timescaledb'
data_directory = ‘/data/pgdb’
shared_buffers = 2GB
```
保存后重启postgresql。具体步骤参考相应的文档。
下载官方提供的link:https://timescaledata.blob.core.windows.net/datasets/benchmark_postgres.tar.bz2[数据]并解压到/data1目录下，cpu-data.csv中包含1亿条数据，每条数据格式如下：
```shell
2016-01-03 23:59:30+00,host_1999,80.6521114433705,60.9865370795396,38.7496729040943,11.5620089238801,47.2124408432341,82.4793308352443,41.6463534391737,85.2477509705689,53.843722695106,52.3795963946359
```
下载测试程序，安装go环境，并编译3个程序，并将测试程序拷贝到/data1目录下。
创建benchmark数据，并初始化cpu_ts和cpu_pg表：
```shell
postgres@debian:/data1$ psql -c 'CREATE DATABASE benchmark;'
postgres@debian:/data1$ psql -d benchmark benchmark-setup-timescaledb.sql
postgres@debian:/data1$ psql -d benchmark benchmark-setup-postgresql.sql
```
分别想cpu_pg和cpu_ts数据库插入数据：
```
postgres@debian:/data1$ ./copy --db-name=benchmark --table=cpu_pg --verbose --reporting-period=30s --file=cpu-data.csv --connection='host=localhost user=postgres password=postgres'
postgres@debian:/data1$ ./copy…