Introduktion
Vi kanske är omedvetna om detta faktum, men vi använder tidsseriedatabaser hela tiden. De kommer att bli ännu mer relevanta när Internet of Things (IoT) och andra revolutionerande teknologier fortsätter att utvecklas. I den här artikeln kommer vi att granska vad en tidsseriedatabas är, vad dess syfte och deras inverkan på vårt dagliga liv.
Vad är en databas?
En databas är en samling data som är organiserad och lagrad på ett korrelerat sätt. Till exempel är en kontaktlista en fysisk databas där vi skriver ner namn, adresser, telefonnummer och e-postadresser. Vi skapar profiler genom att lagra korrelerad information om individer. Det finns flera datatyper som en databas kan hantera, beroende på deras struktur eller hanteringssystem.
Vad är en tidsseriedatabas?
En tidsseriedatabas (TSDB) är en databas designad och optimerad för att registrera och lagra data som alltid är associerad med en specifik tidpunkt eller som använder en tidsstämpel. Denna struktur gör det enkelt att analysera händelser kronologiskt över tid från vilken datakälla som helst. Inte bara det, en TSDB kan ta emot samtidiga indata, vilket gör att vi kan analysera och lagra flera dataströmmar samtidigt och till och med analysera dem kombinerade.
En TSDB har två primära användningsområden:
- Den fungerar som en historisk referenspunkt för alla typer av dataström.
- Den utför komplex dataanalys och prediktiv modellering.
Hur är en tidsseriedatabas annorlunda?
En ytlig läsning av definitionerna kan få oss att undra vad som skiljer en TSDB från andra databassystem som en Relational DatabaseManagement Systems (RDBMS) eller NoSQL-databas? Både RDBMS:er och NoSQL-databaser kan lagra data i värdepar av datatid. Men strukturellt är de väldigt olika. TSDB:er är speciellt optimerade för att skriva data snabbt, har en överlägsen komprimeringsalgoritm och har en betydligt snabbare frågemotor.
I grafen nedan kan vi se hur CPU-användningen korrelerar med RAM-användningen på en specifik server över en tidsperiod. Denna information kan effektivt lagras och användas för att skapa en projektion baserad på historiska data.
Fördelar
TSDB:er är särskilt användbara när man undersöker och samlar in trender för ett allmänt mönster eller riktning i vilken en viss datamängd rör sig. Med tanke på dess natur är den också utmärkt på att observera udda variationer eller dataanomalier i en annars stabil miljö. Eftersom alla poster är tidsstämplade är huvudboken för datapunkterna naturligt organiserad. Dessa databaser är konfigurerade för att effektivt leverera data till flera bearbetningsmotorer och simulera den ursprungliga dataströmmen.
Vi har sett en stor ökning av användningen av TSDB sedan den populariserades tillbaka 2015, särskilt under de senaste 12 månaderna, som illustreras i denna graf.
Vi kan spåra en enorm mängd realtidsdata med nästan omedelbar hastighet och lagringseffektivitet. Detta förslag låter särskilt tilltalande för industriella tillämpningar. Branscher har verkligen välkomnat denna teknik sedan starten för tillämpningar som sträcker sig från att effektivt lagra sensorisk utrustningsdata till att snabbt spåra flaskhalsar under tillverkningsprocesser. Naturligtvis är detta inte den enda potentiella användningen av TSDB, och en hel del utveckling utökar dess användning till ett bredare spektrum av applikationer.
Applikationer
Andra applikationer inkluderar Internet of Things (IoT)-konceptet, med sensorer som permanent genererar data och kommunikation inom enheter. En TSDB erbjuder också en effektivare och snabbare arbetsmiljö. I samma sammanhang blir implementeringen av TSDB för webbövervakningssystem och prestandaspårning allt populärare bland utvecklare som använder det för att identifiera problem och spåra ett systems övergripande stabilitet. Denna datasammanställning tjänar också till att modellera webbbesökarmönster för att erbjuda en bättre övergripande UI-upplevelse.
Dessa databaser används också i stor utsträckning i prediktiva modeller för försäljning, efterfrågan, trender, cykler och för att analysera snabbt föränderliga priser på finansmarknaderna. Det har visat sig vara extremt användbart vid medicinska operationer genom att lagra och strömma information från insatta eller bärbara enheter.
Populära TSDM-system
Efter populariteten för TSDB:er har utvecklingen av databashanteringssystem för tidsserieanalys exploderat. Syftet är att optimera de befintliga datalagringsalgoritmerna som används för att förbättra klientupplevelsen. Vi kommer att diskutera några av de mest populära alternativen nedan.
1. InfluxDB
InfluxDB är standardalternativet för tidsseriedatabaser. Detta projekt med öppen källkod, som är kompatibelt med alla moderna operativsystem och stöder en lång rad programmeringsspråk, introducerades av InfluxData 2013. Det har varit en stor aktör på detta område sedan dess. Den är extremt väl optimerad och kan hantera samtidiga processer med lätthet. Den stora nackdelen är att det är svårt att skala.
2. Prometheus
Denna mjukvara med öppen källkod, som ursprungligen utvecklades av SoundCloud, erbjuder ett tillförlitligt alternativ för att lagra tidsseriedata med fokus på övervakningssystem och applikationer. Den kan hantera en ansenlig mängd volym. Men eftersom den är byggd för att använda en enda noduppsättning, kan den ge problem med skalbarhet.
3. KDB+
KDB+ är ett högpresterande TSDB-system utvecklat och marknadsfört av Kx Systems. Det primära designmålet för detta system var att bearbeta miljarder inmatningar av realtidsdata för det finansiella systemet. Detta uppnås främst på grund av dess extremt effektiva programmeringsspråk som kallas Q .
Slutsats
I den här handledningen har vi utforskat grunderna i tidsseriedatabaser. TSDB:er kommer att bli ännu mer relevanta med tiden eftersom vårt behov av att kontinuerligt spåra och lagra enorma mängder information ökar. Vi befinner oss i början av fullt hanterade modellsystem som kommer att kunna ta effektiva beslutsprocesser baserade på historiska data på ett mer effektivt sätt. Implikationerna detta kan medföra är ännu att se, men denna teknik har visat sig vara mycket fördelaktig för hur vi lagrar och bearbetar information.
Prata med en expert idag!
Vi är stolta över att vara de mest hjälpsamma människorna inom Hosting™!
Om du behöver ytterligare information om detta ämne är våra lösningsrådgivare och tekniska supportpersonal alltid tillgängliga för att ge information. Om du är en helt hanterad VPS-server, Cloud Dedicated, VMWare Private Cloud, Private Parent-server, Managed Cloud Servers eller en dedikerad serverägare och behöver prata med oss kan vi nås via telefon på 800.580.4985, chatt eller i en supportbiljett 24 timmar om dygnet, 7 dagar i veckan, 365 dagar om året.