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](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html)了解更多信息。

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# 在 Timestream 中使用计划查询 LiveAnalytics
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Amazon Timestream 中的计划查询功能 LiveAnalytics 是一种完全托管、无服务器且可扩展的解决方案，用于计算和存储通常用于操作控制面板、业务报告、临时分析和其他应用程序的聚合、汇总和其他形式的预处理数据。计划查询可提高实时分析的性能和成本效益，因此您可以从数据中获取更多见解，并可以继续制定更明智的业务决策。

使用计划查询，您可以定义实时分析查询，这些查询用于计算数据的聚合、汇总和其他操作，而 Amazon Timestream 会 LiveAnalytics 定期自动运行这些查询，并将查询结果可靠地写入单独的表中。数据通常在几分钟内计算并更新至这些表中。

随后，您可以将控制面板和报告指向包含聚合数据的表进行查询，而不必查询体量庞大的源表。这会使性能和成本效益得以提升，其幅度可能超过数量级。这是因为汇总数据表包含的数据远少于源表，因此能提供更快的查询速度和更经济的数据存储。

此外，带有计划查询的表还提供了 Timestream 的所有现有 LiveAnalytics 表功能。例如，您可以使用 SQL 查询表。您可以使用 Grafana 对存储在表中的数据进行可视化。你也可以使用 Amazon Kinesis、Amazon MSK AWS 、IoT Core 和 Telegraf 将数据提取到表中。您可以在这些表上配置数据留存策略，以实现自动数据生命周期管理。

由于包含聚合数据的表的数据留存与源表完全解耦，您还可以选择缩短源表的数据留存时间，同时以更低的数据存储成本将聚合数据保留更长时间。计划查询使实时分析更快、更经济，让更多客户能够轻松获取，从而监控其应用程序并推动更优的数据驱动型业务决策。

**Topics**
+ [优势](#scheduledqueries-benifits)
+ [使用案例](#scheduledqueries-usescases)
+ [示例](#scheduledqueries-example)
+ [概念](scheduledqueries-concepts.md)
+ [计划表达式](scheduledqueries-schedule.md)
+ [数据模型映射](scheduledqueries-mappings.md)
+ [通知消息](scheduledqueries-notification.md)
+ [错误报告](scheduledqueries-errorreport.md)
+ [模式和示例](scheduledqueries-examplesandpatterns.md)

## 计划查询优势
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计划查询具有以下优势：
+ **操作简便**：计划查询是无服务器架构，且完全托管。
+ **性能和成本**：由于计划查询会预先计算数据的聚合、汇总或其他实时分析操作，并将结果存储在表中，因此访问由计划查询填充的表的查询所包含的数据量会少于源表。因此，在这些表上运行的查询速度更快且成本更低。由计划计算填充的表所包含数据少于其源表，因此有助于降低存储成本。您还可以在内存存储中以远低于保留源数据的成本，将这些数据保留更长时间。
+ **互操作性** — 由计划查询填充的表格提供了 Timestream 的所有现有 LiveAnalytics 表格功能，并且可以与所有与 Timestream 配合使用的服务和工具一起使用。 LiveAnalytics有关详细信息，请参阅[使用其他服务](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/OtherServices.html)。

## 计划查询使用案例
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您可以使用计划查询以生成业务报告，这些报告汇总应用程序中最终用户的活动，从而能够训练机器学习模型以实现个性化服务。您还可以使用计划查询设置警报，用于检测异常情况、网络入侵或欺诈活动，以便能够立即采取补救措施。

此外，您还可以使用计划查询实现更有效的数据治理。您可以通过仅向计划查询授予源表访问权限，并仅允许开发人员访问由计划查询填充的表，以实现此目的。这可最大限度减少长时间运行而出现意外查询的影响。

## 示例：使用实时分析检测欺诈性付款，并制定更明智的商业决策
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以一种支付系统为例，该系统可以处理从分布在美国主要大都市的多个 point-of-sale终端发送的交易。您想使用 Amazon Timestream LiveAnalytics 来存储和分析交易数据，以便检测欺诈性交易并运行实时分析查询。这些查询可以帮助您回答业务问题，例如确定每小时最繁忙和最少使用的 point-of-sale航站楼、每个城市一天中最繁忙的时段以及每小时交易量最多的城市。

系统每分钟处理约 10 万笔交易。存储在 Amazon Timestream 中的每笔交易都 LiveAnalytics是 100 字节。您已配置 10 个查询，这些查询每分钟运行一次，以检测各种欺诈性付款。您还创建了 25 个查询，这些查询按不同维度对数据进行汇总和切片/切分，以帮助解答您的业务问题。这些查询各自处理过去一小时的数据。

您已创建显示这些查询所生成数据的控制面板。控制面板包含 25 个小组件，每小时刷新一次，通常任何时刻都有 10 名用户同时访问。最后，内存存储配置为 2 小时的数据留存期，磁性存储配置为 6 个月的数据留存期。

在这种情况下，您可以使用实时分析查询，该查询会在每次访问和刷新控制面板时重新计算数据，或者使用控制面板的派生表。基于实时分析查询的控制面板，其查询费用为每月 120.70 美元。相比之下，由派生表支持的仪表板查询的费用为每月12.27美元（定价参见 [Amazon](https://aws.amazon.com/timestream/pricing/) Timestream）。 LiveAnalytics在此情况下，使用派生表可将查询成本降低约 10 倍。