Cloudflare 如何在不离开 Postgres 的情况下将查询时间缩短了 35 倍：

他们的 Postgres 表达到了数十亿行，每次基于时间范围的查询都开始变得越来越慢。

原生的 Postgres 在每次查询时都会扫描整张表，无论时间窗口大小。

他们尝试了手动方案，通过定时任务构建预计算聚合表，并评估了 ClickHouse——但后者需要完整的数据摄入管道才能处理他们的写入模式。

大多数团队正是在这一步卡住了。

他们采用手动分区，按天或月将数据拆分为子表。然后设置定时任务来刷新聚合表。

此后每次模式变更都需更新定时逻辑并跨团队协调。基础设施本身成了一个项目。

Tiger Cloud 是托管的 TimescaleDB（由 @TigerDatabase 提供），基于你熟悉的 Postgres，从一开始内置了基于时间的自动分区、连续聚合和压缩功能。

Cloudflare 在尝试完手动方案后迁移到了 TimescaleDB，在相同数据上实现了 5 到 35 倍的查询性能提升。

以下是其实现原理：

→ 超级表按时间戳自动分区。每次时间范围查询只命中相关数据块，而非全表扫描。

→ 连续聚合在后台增量刷新，无需维护定时任务。

为演示实际效果，我使用 Claude Code 和 Tiger Cloud 在单次会话中构建了一个基于 3D 地球的实时地震智能仪表板。

USGS 地震目录包含自 1900 年以来的 40 万多个事件，每条记录都是带时间戳的数据行。仪表板将其绘制为波纹动画，尺寸对应震级，颜色表示深度，并配有可穿越 120 年地震历史的时间滑块。

滑块的每个位置都会对超级表发起实时查询，侧面板则从连续聚合中提取数据。

Claude Code 通过 Tiger CLI MCP 服务器连接到 Tiger Cloud，配置数据库，获取 USGS 目录，并在不离开会话的情况下组装了完整的 Next.js 和 Three.js 前端。

下方的视频展示了最终构建效果，我与 Tiger Data 团队合作完成了这一项目。

Tiger CLI 是开源的（Apache 2.0），兼容 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 和 VS Code。

若想亲自体验：

→ 在此注册 Tiger Cloud：https://fandf.co/4w3FIbA。 新用户可获得 1000 美元免费额度，无需信用卡。

→ 安装 Tiger CLI：curl -fsSL https(:)//cli(.)tigerdata(.)com | sh

→ 运行 tiger mcp install claude-code

→ 向 Claude Code 输入提示词，让它开始构建。

我还撰写了一篇完整指南，教你如何将任何编码智能体转变为生产级数据工程师，轻松管理超十亿行 Postgres 工作负载。

内容涵盖从数据库配置到最终构建的全部环节。

请阅读下文。

适用于任意规模时序工作负载的 Postgres | Tiger Data

来源：https://www.tigerdata.com/go/kol?utm_source=x&utm_medium=affiliate&utm_campaign=fnf-july&utm_content=achawla-1kcredits-tsdb Tiger Data 标志 (https://www.tigerdata.com/)

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BM25 关键词搜索与向量相似度搜索，均在 Postgres 中原生运行。无需单独的搜索基础设施，无需 ETL，无同步延迟。

CREATE INDEX ON documents USING bm25\(content\) WITH \(text\_config='english'\); SELECT \* FROM documents ORDER BY content <@\> 'database system' LIMIT 10;

作为 Postgres 原生扩展的现代排名文本搜索。采用行业标准的 BM25 评分算法，支持 <@> 操作符、Block-Max WAND 优化以及并行索引构建。

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