如需與 Amazon Timestream for LiveAnalytics 類似的功能，請考慮使用 Amazon Timestream for InfluxDB。它提供簡化的資料擷取和單一位數毫秒查詢回應時間，以進行即時分析。[在這裡](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html)進一步了解。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 成本最佳化
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若要最佳化寫入、儲存和查詢的成本，請使用下列最佳實務搭配 Amazon Timestream for LiveAnalytics：
+ 每次寫入批次處理多個時間序列事件，以減少寫入請求的數量。
+ 考慮使用多度量記錄，這可讓您在單一寫入請求中寫入多個時間序列度量，並以更精簡的方式存放資料。這可減少寫入請求的數量，以及資料儲存成本和查詢成本。
+ 使用具有批次處理的常見屬性，在每次寫入時批次處理更多時間序列事件，以進一步減少寫入請求的數量。
+ 設定記憶體存放區的資料保留，以符合應用程式處理延遲抵達資料的需求。延遲抵達資料是傳入的資料，其時間戳記早於目前時間，且在記憶體存放區保留期間之外。
+ 設定磁性存放區的資料保留，以符合您的長期資料儲存需求。
+ 撰寫查詢時，請僅包含查詢所需的量值和維度名稱。新增無關的資料欄會增加資料掃描，因此也會增加查詢成本。我們建議您檢閱[查詢洞見](using-query-insights.md)，以評估包含維度和量值的剔除效率。
+ 如果可能，請在查詢的 WHERE 子句中包含時間範圍。例如，如果您只需要資料集的最後一小時資料，請包含時間述詞，例如 `time > ago(1h)`。
+ 當查詢存取資料表中的量值子集時，請務必在查詢的 WHERE 子句中包含量值名稱。
+ 如果您已開始執行查詢，並發現查詢不會傳回您要尋找的結果，請取消查詢以節省成本。