要获得与亚马逊 Timestream 类似的功能 LiveAnalytics，可以考虑适用于 InfluxDB 的亚马逊 Timestream。适用于 InfluxDB 的 Amazon Timestream 提供简化的数据摄取和个位数毫秒级的查询响应时间，以实现实时分析。点击此处了解更多信息。
本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
成本优化
要优化写入、存储和查询的成本，请将以下最佳实践与适用于 LiveAnalytics 的 Amazon Timestream 结合使用：
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每次写入时批处理多个时间序列事件，以减少写入请求的数量。
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考虑使用多度量记录，这允许您在单个写入请求中写入多个时间序列度量，并以更紧凑的方式存储数据。这会减少写入请求的数量，同时会降低数据存储成本和查询成本。
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使用带批处理的通用属性，每次写入可批处理更多时间序列事件，从而进一步减少写入请求的数量。
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设置内存存储的数据留存，使其符合应用程序对处理延迟到达数据的要求。延迟到达的数据是指时间戳早于当前时间且超出内存存储保留期的传入数据。
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设置磁性存储的数据留存，以满足长期数据存储的要求。
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写入查询时，仅包含查询所必需的度量和维度名称。添加额外的列会增加数据扫描次数，因此也会增加查询成本。建议您查看查询见解，以评估所包含维度和度量的修剪效率。
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如有可能，请在查询的 WHERE 子句中包含时间范围。例如，如果仅需数据集中最后一小时的数据，请添加时间谓词，例如
time > ago(1h)。 -
当查询访问表中度量的子集时，请务必在查询的 WHERE 子句中包含度量名称。
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如果已开始运行查询，但发现该查询无法返回您要查找的结果，请取消查询以节省成本。