Einführung
Wir sind uns dieser Tatsache vielleicht nicht bewusst, aber wir verwenden ständig Zeitreihendatenbanken. Sie werden noch relevanter, wenn sich das Internet der Dinge (IoT) und andere revolutionäre Technologien weiterentwickeln. In diesem Artikel werden wir untersuchen, was eine Zeitreihendatenbank ist, welchen Zweck sie hat und wie sie sich auf unser tägliches Leben auswirkt.
Was ist eine Datenbank?
Eine Datenbank ist eine Sammlung von Daten, die auf korrelierte Weise organisiert und gespeichert werden. Beispielsweise ist eine Kontaktliste eine physische Datenbank, in der wir Namen, Adressen, Telefonnummern und E-Mail-Adressen aufschreiben. Wir erstellen Profile, indem wir korrelierte Informationen über Einzelpersonen speichern. Es gibt mehrere Datentypen, die eine Datenbank verarbeiten kann, abhängig von ihrer Struktur oder ihrem Verwaltungssystem.
Was ist eine Zeitreihendatenbank?
Eine Zeitreihendatenbank (TSDB) ist eine Datenbank, die entwickelt und optimiert wurde, um Daten zu registrieren und zu speichern, die immer einem bestimmten Zeitpunkt zugeordnet sind oder einen Zeitstempel verwenden. Diese Struktur macht es einfach, Ereignisse chronologisch über die Zeit aus jeder Datenquelle zu analysieren. Darüber hinaus kann eine TSDB gleichzeitige Eingaben empfangen, sodass wir mehrere Datenströme gleichzeitig analysieren und speichern und sogar kombiniert analysieren können.
Eine TSDB hat zwei Hauptzwecke:
- Es dient als historischer Bezugspunkt für jede Art von Datenstrom.
- Es führt komplexe Datenanalysen und Vorhersagemodelle durch.
Wie unterscheidet sich eine Zeitreihendatenbank?
Eine oberflächliche Lektüre der Definitionen mag uns fragen lassen, was eine TSDB von anderen Datenbanksystemen wie einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) oder einer NoSQL-Datenbank unterscheidet? Sowohl RDBMS als auch NoSQL-Datenbanken können Daten in Wertpaaren von Daten und Zeit speichern. Strukturell unterscheiden sie sich jedoch erheblich. TSDBs sind speziell für das schnelle Schreiben von Daten optimiert, haben einen überlegenen Komprimierungsalgorithmus und eine erheblich schnellere Abfragemaschine.
In der folgenden Grafik können wir sehen, wie die CPU-Auslastung mit der RAM-Auslastung auf einem bestimmten Server über einen bestimmten Zeitraum korreliert. Diese Informationen können effizient gespeichert und verwendet werden, um eine Projektion basierend auf historischen Daten zu erstellen.
Vorteile
TSDBs sind besonders nützlich beim Erforschen und Sammeln von Trends eines allgemeinen Musters oder einer Richtung, in die sich ein bestimmter Datensatz bewegt. Aufgrund seiner Beschaffenheit eignet es sich auch hervorragend zum Beobachten merkwürdiger Abweichungen oder Datenanomalien in einer ansonsten stabilen Umgebung. Da alle Datensätze zeitgestempelt sind, ist das Ledger der Datenpunkte nativ organisiert. Diese Datenbanken sind so konfiguriert, dass sie die Daten effizient an mehrere Verarbeitungsmaschinen liefern und den ursprünglichen Datenstrom simulieren.
Seit der Verbreitung von TSDBs im Jahr 2015 haben wir ein starkes Wachstum bei der Nutzung von TSDBs festgestellt, insbesondere in den letzten 12 Monaten, wie in dieser Grafik dargestellt.
Wir können eine riesige Menge an Echtzeitdaten mit nahezu sofortiger Geschwindigkeit und Speichereffizienz verfolgen. Dieser Vorschlag klingt besonders attraktiv für industrielle Anwendungen. Tatsächlich hat die Industrie diese Technologie von Anfang an für Anwendungen begrüßt, die von der effizienten Speicherung von Sensorgerätedaten bis zur schnellen Verfolgung von Engpässen während des Herstellungsprozesses reichen. Natürlich ist dies nicht die einzige potenzielle Verwendung von TSDBs, und ein großer Teil der Entwicklung erweitert ihre Verwendung auf einen breiteren Bereich von Anwendungen.
Anwendungen
Andere Anwendungen umfassen das Konzept des Internets der Dinge (IoT), bei dem Sensoren permanent Daten und Kommunikation innerhalb von Geräten generieren. Eine TSDB bietet auch eine effizientere und schnellere Arbeitsumgebung. In diesem Zusammenhang gewinnt die Implementierung von TSDBs für Webüberwachungssysteme und Leistungsverfolgung bei Entwicklern an Popularität, die sie verwenden, um Probleme zu identifizieren und die Gesamtstabilität eines Systems zu verfolgen. Diese Datenzusammenstellung dient auch dazu, Webbesuchermuster zu modellieren, um ein besseres UI-Gesamterlebnis zu bieten.
Diese Datenbanken werden auch häufig in Vorhersagemodellen für Verkäufe, Nachfragen, Trends, Zyklen und die Analyse sich schnell ändernder Preise auf den Finanzmärkten verwendet. Es hat sich bei medizinischen Operationen als äußerst nützlich erwiesen, indem es Informationen von eingesetzten oder tragbaren Geräten speichert und streamt.
Beliebte TSDM-Systeme
Nach der Popularität von TSDBs ist die Entwicklung von Datenbankverwaltungssystemen für die Zeitreihenanalyse explodiert. Ziel ist es, die bestehenden Datenspeicheralgorithmen zu optimieren, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Wir werden einige der beliebtesten Optionen unten besprechen.
1. InfluxDB
InfluxDB ist die Standardoption für Zeitreihendatenbanken. Dieses Open-Source-Projekt ist mit allen modernen Betriebssystemen kompatibel und unterstützt eine lange Liste von Programmiersprachen. Es wurde 2013 von InfluxData eingeführt. Seitdem ist es ein wichtiger Akteur in diesem Bereich. Es ist extrem gut optimiert und kann problemlos mit gleichzeitigen Prozessen umgehen. Der einzige große Nachteil ist, dass es schwer zu skalieren ist.
2. Prometheus
Ursprünglich von SoundCloud entwickelt, bietet diese Open-Source-Software eine zuverlässige Alternative zum Speichern von Zeitreihendaten mit Fokus auf Überwachungssysteme und -anwendungen. Es kann eine beträchtliche Menge an Volumen verarbeiten. Da es jedoch für die Verwendung eines einzelnen Knotens konzipiert ist, kann es zu Skalierbarkeitsproblemen kommen.
3. KDB+
KDB+ ist ein leistungsstarkes TSDB-System, das von Kx Systems entwickelt und vertrieben wird. Das primäre Designziel für dieses System war die Verarbeitung von Milliarden von Eingaben von Echtzeitdaten für das Finanzsystem. Dies wird hauptsächlich durch seine äußerst effiziente Programmiersprache namens Q erreicht .
Schlussfolgerung
In diesem Lernprogramm haben wir die Grundlagen von Zeitreihendatenbanken untersucht. TSDBs werden im Laufe der Zeit noch relevanter, da unsere Notwendigkeit, enorme Mengen an Informationen kontinuierlich zu verfolgen und zu speichern, zunimmt. Wir stehen am Beginn von vollständig verwalteten Modellierungssystemen, die in der Lage sein werden, effektive Entscheidungsprozesse auf der Grundlage historischer Daten auf effizientere Weise zu treffen. Die Auswirkungen, die dies haben kann, sind noch abzuwarten, aber diese Technologie hat sich als sehr vorteilhaft für die Art und Weise erwiesen, wie wir Informationen speichern und verarbeiten.
Sprechen Sie noch heute mit einem Experten!
Wir sind stolz darauf, The Most Helpful Humans In Hosting™ zu sein!
Wenn Sie weitere Informationen zu diesem Thema benötigen, stehen Ihnen unsere Lösungsberater und Mitarbeiter des technischen Supports jederzeit zur Verfügung. Wenn Sie ein Fully Managed VPS Server, Cloud Dedicated, VMWare Private Cloud, Private Parent Server, Managed Cloud Server oder Besitzer eines Dedicated Servers sind und mit uns sprechen möchten, sind wir telefonisch unter 800.580.4985, Chat oder erreichbar in einem Support-Ticket 24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche, 365 Tage im Jahr.
