TimescaleDB Course – PostgreSQL for Time-Series Data
Curso de TimescaleDB para PostgreSQL: hypertables, almacenamiento columnar, continuous aggregates, retención de datos y proyectos con datos de series temporales.
Muy recomendado, valoración editorial 5 de 5
verificado 2026-10-05 — sigue siendo gratis en YouTube
Empezar en YouTubeRespuesta rápida
Curso gratis de Programación en YouTube (4 h 20 min). Nuestra valoración: 5/5, muy recomendado. Comprobamos que sigue siendo gratis el 5 de octubre de 2026.
- Veredicto
- 5/5 · Muy recomendado
- Para quién
- Desarrolladores que ya usan PostgreSQL y necesitan manejar métricas, telemetría o eventos con marca de tiempo.
- Duración
- 4 h 20 min
- Precio
- Gratis en YouTube
- Publicado
- 2026
- Plan sugerido
- 3 sem. · 4 h/sem.
- Verificado
- el 5 de octubre de 2026
Nuestro veredicto
Muy recomendado, valoración editorial 5 de 5Curso amplio y bien estructurado para llevar PostgreSQL a series temporales con TimescaleDB, con cobertura desde los fundamentos hasta compresión, agregados y retención. Muy útil para desarrolladores con base de SQL.
Puntos fuertes
- Estructura muy detallada en capítulos, con progresión clara de lo básico a lo avanzado.
- Incluye proyectos prácticos con casos reales.
- Publicado en 2026, actual para una extensión en evolución.
A tener en cuenta
- Está en inglés.
- La descripción está truncada y no detalla el contenido de los proyectos finales.
- Usa Tiger Cloud (con crédito ofrecido por el patrocinador), lo que puede condicionar el entorno de práctica.
De qué trata
Curso de unas 4 horas y 20 minutos que enseña a usar la extensión TimescaleDB para manejar datos de series temporales y cargas analíticas pesadas en PostgreSQL.
Empieza con conceptos de base: qué son las series temporales, SQL esencial, EXPLAIN y ANALYZE, almacenamiento en páginas, MVCC y particionado nativo. Después aborda hypertables, chunks, índices, almacenamiento columnar y compresión, continuous aggregates, hyperfunctions, políticas de retención y almacenamiento por niveles. Termina con la configuración de Docker y proyectos prácticos, como un registrador de vuelo para agentes de IA y un panel de telemetría de flotas de vehículos eléctricos.
- Hypertables, chunks e indexación
- Almacenamiento columnar y compresión
- Continuous aggregates y hyperfunctions
- Políticas de retención y almacenamiento por niveles
- Proyectos: agente de IA y telemetría de vehículos eléctricos
Para quién es este curso
- Desarrolladores que ya usan PostgreSQL y necesitan manejar métricas, telemetría o eventos con marca de tiempo.
- Personas que quieren entender cómo optimizar consultas analíticas sobre grandes volúmenes de datos temporales.
Mejor busca otro si…
- Quienes nunca han usado bases de datos: el curso solo repasa el 20% de SQL necesario, no enseña SQL desde cero.
- Quienes buscan una base de datos de series temporales distinta de PostgreSQL.
Antes de empezar
- Nociones básicas de bases de datos y de SQL (el curso incluye un repaso breve).
- Docker instalado para el entorno de los proyectos (se configura hacia el minuto 2:08:42).
Qué sabrás hacer al terminar
- Crear hypertables y elegir un tamaño de chunk adecuado.
- Configurar compresión columnar con segment by y order by.
- Crear continuous aggregates, incluidos agregados en tiempo real.
- Aplicar políticas de retención y almacenamiento por niveles.
- Usar hyperfunctions como gap filling, percentiles aproximados y HyperLogLog.
Estructura del curso
- 01
Fundamentos de PostgreSQL y series temporales
Desde 0:00:00. Introducción, qué son las series temporales, proyectos, datos de ejemplo, SQL esencial, EXPLAIN y ANALYZE, páginas, MVCC, vacuuming y particionado nativo frente a TimescaleDB.
- 02
Hypertables
Desde 0:32:42. Vistas materializadas, el problema del dashboard, creación de hypertables, filtrar siempre por tiempo, tamaño de chunk, pruebas de rendimiento, índices, chunk skipping, UUID v7 y reordenación.
- 03
Almacenamiento columnar y compresión
Desde 1:15:42. Técnicas de compresión columnar, segment by y order by, conversión de chunks, índices comprimidos y filtros Bloom.
- 04
Continuous aggregates y Toolkit
Desde 1:32:27. Agregados continuos y en tiempo real, aggregate ladders, hyperfunctions, gap filling, agregados de estado, percentiles aproximados y HyperLogLog.
- 05
Retención y almacenamiento por niveles
Desde 1:59:30. Políticas de retención de datos y tiered storage.
- 06
Entorno y proyectos
Desde 2:08:42. Configuración de Docker y del entorno, y proyectos prácticos, empezando por el registrador de vuelo para agentes de IA (2:16:35).
Plan de estudio sugerido
3 semanas · unas 4 h por semana
- 1.Semana 1: fundamentos y hypertables (0:00–1:15). Practica EXPLAIN y crea una hypertable con datos de ejemplo.
- 2.Semana 2: columnar, compresión, continuous aggregates y Toolkit (1:15–1:59). Comprime chunks y crea un agregado continuo.
- 3.Semana 3: retención, tiered storage, Docker y proyectos (1:59 en adelante). Reproduce los proyectos en tu entorno.
El plan cuenta con tiempo para pausar y practicar, no solo con la duración del vídeo. Si quieres adaptarlo a tu semana, lee cómo montar tu plan de estudio semanal.
Consejos para seguirlo
- Pausa en el capítulo de EXPLAIN y ANALYZE y repite las consultas para comparar planes antes y después de usar hypertables.
- Practica la regla de filtrar siempre por tiempo con tus propios datos.
- Prepara Docker o una cuenta en Tiger Cloud antes de llegar a los proyectos.
- Repasa segment by y order by antes de comprimir datos propios.
Cómo lo presenta el autor
Learn how to supercharge PostgreSQL for time-series data and heavy analytics workloads using the TimescaleDB extension. In this comprehensive course, you will master hypertables, continuous aggregates, and columnar storage by building real-world projects like an AI agent flight recorder and an EV fleet telemetry dashboard.
🏗️ Tiger Data provided a grant to make this course possible.
Get $1,000…
Extracto de la descripción original en YouTube.
Preguntas frecuentes
+¿Necesito saber SQL?
Conviene tener nociones básicas. El curso incluye un capítulo con el 20% de SQL necesario, pero no es una introducción completa.
+¿Cuánto dura?
Unas 4 horas y 20 minutos. Con práctica, puedes planificar unas 3 semanas a 4 horas semanales.
+¿Qué proyectos se construyen?
Según la descripción, un registrador de vuelo para agentes de IA y un panel de telemetría de flotas de vehículos eléctricos.
+¿Está en español?
No, el curso está en inglés.
Análisis editorial elaborado con ayuda de IA a partir de la descripción, los capítulos y la duración publicados en YouTube, y revisado según nuestro método. El contenido del curso es obra de su autor; si ves algún error, avísanos.
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