FEAT : conf objets timescale OK

notes.md

@@ -14,53 +14,9 @@ exit
 cd /tmp
 scp grab-4:/tmp/backup_postgres.dump .
 pg_restore -c -x -t mesure -d postgres -h localhost -U postgres -W  backup_postgres.dump
-pg_restore -c -x -I mesure_idx1 -d postgres -h localhost -U postgres -W  backup_postgres.dump
+# pg_restore -c -x -I mesure_idx1 -d postgres -h localhost -U postgres -W  backup_postgres.dump
-pg_restore -c -x -I mesure_idx2 -d postgres -h localhost -U postgres -W  backup_postgres.dump
+# pg_restore -c -x -I mesure_idx2 -d postgres -h localhost -U postgres -W  backup_postgres.dump
-```
+pg_restore -c -x -t captation -d postgres -h localhost -U postgres -W  backup_postgres.dump
-
-### Création d'une hypertable
-
-```sql
-CREATE TABLE mesure_ng (
-  "date" TIMESTAMPTZ,
-  id_captation INT NOT NULL,
-  valeur float4 NOT NULL
-) WITH (
-  tsdb.hypertable,
-  timescaledb.segmentby = 'id_captation',
-  timescaledb.orderby='date DESC'
-)
-
-INSERT INTO mesure_ng ("date", id_captation, valeur)
-  SELECT "date", id_captation, valeur
-    FROM mesure
-```
-
-### Compression des données (stockage en colonnes)
-
-`SELECT add_columnstore_policy('mesure_ng', INTERVAL '15 days')`
-
-
-### Ex. de requête
-
-```sql
-SELECT
-  time_bucket('1 hour', "date") AS heure,
-  round(
-    average(
-      time_weight('linear', "date", valeur)
-    )
-  ) AS moyenne_conso,
-  COUNT(*) AS nombre_de_mesures
-FROM
-  mesure_ng
-WHERE
-  "date" BETWEEN '2026-03-01 00:00:00' AND '2026-03-31 23:59:59'
-  and id_captation = 59 -- puissance PAC
-GROUP BY
-  heure
-ORDER BY
-  heure;
 ```
 
 ### Exploit
@@ -73,40 +29,73 @@ WHERE hypertable_name = 'mesure_ng'
 
 `SELECT * FROM timescaledb_information.jobs`
 
-### Continuous aggregates (WIP)
+### WIP
 
-<https://www.tigerdata.com/docs/use-timescale/latest/continuous-aggregates/create-a-continuous-aggregate>
+#### Grafana
 
-* CREATE MATERIALIZED VIEW
+mixe de 
-* CALL add_continuous_aggregate_policy
-* supprimer les "vieilles" données de mesure_ng (add_retention_policy ?)
 
-#### Exemples
+sur le range :
 
-##### Gauges
+```sql
-
+SELECT *
-CREATE MATERIALIZED VIEW sensor_hourly
+FROM (
-WITH (timescaledb.continuous)
-AS
-SELECT
-    time_bucket('1 hour', time) AS bucket,
-    sensor_id,
-    average(
-      time_weight('linear', "date", valeur)
-    ) AS moyenne_temporelle,
-    percentile_agg(value) AS pct
-FROM sensor_data
-GROUP BY bucket, sensor_id;
-
-Puis
 
 SELECT
-    bucket,
+  "date" AS time,
-    sensor_id,
+  valeur
-    approx_percentile(0.95, pct) AS p95,
+FROM mesure_gauge
-    approx_percentile(0.99, pct) AS p99
+WHERE $__timeFilter("date")
-FROM sensor_hourly;
+AND $__range_s < 86400
+
+UNION ALL
+
+SELECT
+  "date" AS time,
+  average(valeur_temporelle)
+FROM mesure_gauge_heure
+WHERE $__timeFilter("date")
+AND $__range_s BETWEEN 86400 AND 2592000
+
+UNION ALL
+
+SELECT
+  "date" AS time,
+  average(valeur_temporelle)
+FROM mesure_gauge_jour
+WHERE $__timeFilter("date")
+AND $__range_s > 2592000
+
+) t
+ORDER BY time
+```
+
+et où est dans le passé
+
+```sql
+SELECT *
+FROM (
+
+  -- données récentes → brut
+  SELECT
+    mg."date" AS time,
+    mg.valeur
+  FROM mesure_gauge mg
+  WHERE $__timeFilter(mg."date")
+  AND $__to > now() - interval '7 days'
+
+  UNION ALL
+
+  -- données anciennes → agrégées
+  SELECT
+    mgh."date" AS time,
+    average(mgh.valeur_temporelle) AS valeur
+  FROM mesure_gauge_heure mgh
+  WHERE $__timeFilter(mgh."date")
+  AND $__to <= now() - interval '7 days'
+
+) t
+ORDER BY time;
+```
 
-##### Index
 
-delta(counter_agg(time, value))

sql/1_type_captation.sql

@@ -0,0 +1,3 @@
+-- pour différencier les capteurs (Gauges) des index (Compteurs)
+ALTER TABLE public.captation ADD "type" varchar DEFAULT 'G' NOT NULL;
+COMMENT ON COLUMN public.captation."type" IS 'G pour Gauge, C pour Compteur (index)';

sql/2_gauge.sql

@@ -0,0 +1,71 @@
+CREATE TABLE mesure_gauge ( -- TODO ; revoir précudes d'injection de données pour faire la différence entre gauge et compteur
+  "date" TIMESTAMPTZ,
+  id_captation INT NOT NULL,
+  valeur float4 NOT NULL
+) WITH (
+  tsdb.hypertable,
+  timescaledb.segmentby = 'id_captation',
+  timescaledb.orderby='date DESC'
+);
+
+INSERT INTO mesure_gauge ("date", id_captation, valeur)
+  SELECT m."date", m.id_captation, m.valeur
+    FROM mesure m
+    WHERE m.id_captation IN (
+      SELECT c.id_captation
+        FROM captation c
+        WHERE c."type" = 'G' -- TODO : prévoir cette info dans captation
+    );
+
+SELECT add_retention_policy('mesure_gauge', INTERVAL '6 months'); -- on ne garde les données brutes que 6 mois
+
+CREATE MATERIALIZED VIEW mesure_gauge_heure -- valeurs par heure
+WITH (timescaledb.continuous) AS
+SELECT 
+  id_captation,
+  time_bucket(INTERVAL '1 HOUR', mg."date") AS "date",
+  time_weight('linear', mg."date", mg.valeur) AS valeur_temporelle,
+  MAX(mg.valeur),
+  MIN(mg.valeur)
+FROM mesure_gauge mg
+GROUP BY id_captation, time_bucket(INTERVAL '1 hour', mg."date");
+
+SELECT add_continuous_aggregate_policy( -- On met à jour les données tt les h en relisant les données brutes entre 1 mois et 1 jour
+  'mesure_gauge_heure',
+  start_offset => INTERVAL '1 month',
+  end_offset => INTERVAL '1 day',
+  schedule_interval => INTERVAL '1 hour'
+);
+
+SELECT add_retention_policy('mesure_gauge_heure', INTERVAL '5 years'); -- on ne garde les données par h que 5 ans
+
+CREATE MATERIALIZED VIEW mesure_gauge_jour -- valeurs par jour
+WITH (timescaledb.continuous) AS
+SELECT 
+  id_captation,
+  time_bucket(INTERVAL '1 DAY', mg."date") AS "date",
+  rollup(valeur_temporelle) AS valeur_temporelle,
+  MAX(mg.max),
+  MIN(mg.min)
+FROM mesure_gauge_heure mg
+GROUP BY id_captation, time_bucket(INTERVAL '1 DAY', mg."date");
+
+SELECT add_continuous_aggregate_policy( -- On met à jour les données tt les h en relisant les données brutes entre 1 mois et 1 jour
+  'mesure_gauge_jour',
+  start_offset => INTERVAL '1 month',
+  end_offset => INTERVAL '1 day',
+  schedule_interval => INTERVAL '1 hour'
+);
+
+SELECT add_retention_policy('mesure_gauge_jour', INTERVAL '20 years'); -- on ne garde les données par h que 20 ans
+
+-- ex. select
+select 
+  mgh.id_captation,
+  time_bucket(INTERVAL '1 DAY', mgh."date") AS "date", -- 1 jour et pas seulement une heure
+  average(rollup(valeur_temporelle)) AS moyenne -- rollup pour avour le concaténation des valeur_temporelle
+from mesure_gauge_heure mgh
+where mgh.id_captation = 59 -- puissance PAC
+group by mgh.id_captation, time_bucket(INTERVAL '1 DAY', mgh."date")
+order by "date" desc
+limit 1000;

sql/3_compteur.sql

@@ -0,0 +1,70 @@
+CREATE TABLE mesure_compteur ( -- TODO ; revoir précudes d'injection de données pour faire la différence entre gauge et compteur
+  "date" TIMESTAMPTZ,
+  id_captation INT NOT NULL,
+  valeur float4 NOT NULL
+) WITH (
+  tsdb.hypertable,
+  timescaledb.segmentby = 'id_captation',
+  timescaledb.orderby='date DESC'
+);
+
+INSERT INTO mesure_compteur ("date", id_captation, valeur)
+  SELECT m."date", m.id_captation, m.valeur
+    FROM mesure m
+    WHERE m.id_captation IN (
+      SELECT c.id_captation
+        FROM captation c
+        WHERE c."type" = 'C' -- TODO : prévoir cette info dans captation
+    ); 
+
+SELECT add_retention_policy('mesure_compteur', INTERVAL '6 months'); -- on ne garde les données brutes que 6 mois
+
+CREATE MATERIALIZED VIEW mesure_compteur_heure -- valeurs par heure
+WITH (timescaledb.continuous) AS
+SELECT
+  id_captation,
+  time_bucket(INTERVAL '1 hour', mc."date") AS "date",
+  counter_agg(mc."date", mc.valeur) AS valeur_temporelle
+FROM mesure_compteur mc
+GROUP BY
+  id_captation,
+  time_bucket(INTERVAL '1 hour', mc."date");
+
+SELECT add_continuous_aggregate_policy('mesure_compteur_heure', -- On met à jour les données tt les h en relisant les données brutes entre 1 mois et 1 jour
+  start_offset => INTERVAL '1 month',
+  end_offset => INTERVAL '1 day',
+  schedule_interval => INTERVAL '1 hour');  
+
+SELECT add_retention_policy('mesure_compteur_heure', INTERVAL '5 years'); -- on ne garde les données par h que 5 ans  
+
+CREATE MATERIALIZED VIEW mesure_compteur_jour -- valeurs par jour
+WITH (timescaledb.continuous) AS
+SELECT 
+  id_captation,
+  time_bucket(INTERVAL '1 DAY', mg."date") AS "date",
+  rollup(valeur_temporelle) AS valeur_temporelle
+FROM mesure_compteur_heure mg
+GROUP BY id_captation, time_bucket(INTERVAL '1 DAY', mg."date");
+
+SELECT add_continuous_aggregate_policy( -- On met à jour les données tt les h en relisant les données brutes entre 1 mois et 1 jour
+  'mesure_compteur_jour',
+  start_offset => INTERVAL '1 month',
+  end_offset => INTERVAL '1 day',
+  schedule_interval => INTERVAL '1 hour'
+);
+
+SELECT add_retention_policy('mesure_compteur_jour', INTERVAL '20 years'); -- on ne garde les données par h que 20 ans
+
+-- ex. select
+SELECT
+  mch.id_captation,
+  time_bucket(INTERVAL '1 DAY', mch."date") AS "date", -- 1 jour et pas seulement une heure
+  delta(rollup(mch.valeur_temporelle)) AS consommation,
+  rate(rollup(mch.valeur_temporelle)) * 3600 AS debit_moyen,
+  irate_left(rollup(mch.valeur_temporelle)) * 3600 AS debit_instantane,
+  first_val(rollup(mch.valeur_temporelle)) AS index_debut,
+  last_val(rollup(mch.valeur_temporelle))  AS index_fin
+FROM mesure_compteur_heure mch
+where mch.id_captation = 89 -- HP
+group by mch.id_captation, time_bucket(INTERVAL '1 DAY', mch."date")
+order by "date" desc

sql/4_drop.sql

@@ -0,0 +1,7 @@
+DROP MATERIALIZED VIEW  IF EXISTS mesure_gauge_jour;
+DROP MATERIALIZED VIEW  IF EXISTS mesure_gauge_heure;
+DROP TABLE  IF EXISTS mesure_gauge;
+
+DROP MATERIALIZED VIEW  IF EXISTS mesure_compteur_jour;
+DROP MATERIALIZED VIEW  IF EXISTS mesure_compteur_jour;
+DROP TABLE  IF EXISTS mesure_compteur;