Der Artikel von Nirmesh Khandelwal auf InfoQ beleuchtet die fundamentalen Storage-Designentscheidungen, die jede Zeitreihendatenbank implizit oder explizit trifft: wie Daten physisch im Speicher angeordnet werden (Row- vs. Column-Layout), wann und wie Komprimierung stattfindet, und nach welchen Kriterien partitioniert wird. Die zentrale These: Diese Entscheidungen haben größeren Einfluss auf Abfragekosten und Performance als die Wahl des Datenbanksystems selbst. Khandelwal arbeitet die Trade-offs von ersten Prinzipien aus und nutzt dabei bewusst weitverbreitete, zugängliche Werkzeuge wie PostgreSQL und Apache Parquet als Referenz, um die Konsequenzen jeder Designentscheidung messbar und nachvollziehbar zu machen. Der Ansatz richtet sich an Ingenieure, die Zeitreihensysteme entwerfen oder optimieren und die Hintergründe hinter gängigen Empfehlungen verstehen wollen.