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 WriteRecords API 操作和批量加载之间进行选择
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 WriteRecords 通过 API 操作，您可以将流式传输时间序列数据写入 Timestream， LiveAnalytics 就像系统生成的数据一样。通过使用 WriteRecords，您可以持续实时摄取单个数据点或小批量数据。Timestream for 为您 LiveAnalytics提供了一个灵活的架构，该架构可根据您在调用数据库写入数据时指定的数据点的维度名称和数据类型，自动检测 LiveAnalytics 表的 Timestream 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可靠地提取到 Timestream 中。 LiveAnalytics关于何时对源文件使用批量加载的几个示例，包括 LiveAnalytics 通过概念验证批量导入时间序列数据以评估Timestream，从离线一段时间的物联网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 Timestream LiveAnalytics 有关批量加载的信息，请参阅[在 Timestream 中使用批量加载 LiveAnalytics](batch-load.md)。

这两种解决方案都安全、可靠且高效。

** WriteRecords 在以下情况下使用：**
+ 每次请求流式传输少量（小于 10MB）数据。
+ 填充现有表。
+ 从日志流中摄取数据。
+ 执行实时分析。
+ 需要更低延迟。

**在以下情况下使用批量加载：**
+ 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[限额默认限额](ts-limits.md)。
+ 填充新表，例如在数据迁移的情况下。
+ 用历史数据丰富数据库（摄取到新表中）。
+ 源数据变化缓慢或根本没有变化。
+ 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。