有关与适用于 LiveAnalytics 的 Amazon Timestream 类似的功能，可以考虑使用适用于 InfluxDB 的 Amazon 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。
在 WriteRecords API 操作和批量加载之间进行选择
使用 WriteRecords API 操作，您可以将系统生成的流式时间序列数据写入适用于 LiveAnalytics 的 Timestream。通过使用 WriteRecords，您可以实时持续摄取单个数据点或较小批量的数据。适用于 LiveAnalytics 的 Timestream 提供灵活的架构，能够根据您在调用数据库写入操作时指定的数据点维度名称和数据类型，自动检测适用于 LiveAnalytics 的 Timestream 表的列名和数据类型。
相比之下，批量加载允许使用您定义的数据模型，将来自源文件（CSV 文件）的批量时间序列数据稳健地摄取到适用于 LiveAnalytics 的 Timestream 中。以下是何时对源文件使用批量加载的一些示例：通过概念验证批量导入时间序列数据以评估适用于 LiveAnalytics 的 Timestream，从离线一段时间的 IoT 设备批量导入时间序列数据，以及将历史时间序列数据从 Amazon S3 迁移到适用于 LiveAnalytics 的 Timestream。有关批量加载的信息，请参阅 使用适用于 LiveAnalytics 的 Timestream 中的批量加载。
这两种解决方案都安全、可靠且高效。
在以下情况下使用 WriteRecords：
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每次请求流式传输少量（小于 10MB）数据。
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填充现有表。
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从日志流中摄取数据。
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执行实时分析。
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需要更低延迟。
在以下情况下使用批量加载：
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摄取源自 Amazon S3 的大量数据，该数据以 CSV 文件形式存储。有关限制的更多信息，请参阅 限额。
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填充新表，例如在数据迁移的情况下。
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用历史数据丰富数据库（摄取到新表中）。
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源数据变化缓慢或根本没有变化。
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您可以灵活等待，因为在资源可用之前，批量加载任务可能处于待处理状态，尤其是在加载大量数据时。批量加载适用于无需随时可供查询或分析的数据，以提高清晰度。