Alkalmazási forgatókönyvek
Az Idősorozat adatbázis (TSDB) egy olyan adatbázis, amelyet az időbélyegzett, folyamatos adatfolyamok, például IoT szenzorolvasások, szerver metrikák, pénzügyi tranzakciók feldolgozására optimalizáltak. Kifejezetten nagy frekvenciájú adatok írására, valamint gyors aggregálásra és lekérdezésre az idő dimenziója alapján készült.
Az Mindenek Internetének korszakában az ipari Internet of Things által generált adatmennyiség több ezer vagy akár tízezrével nagyobb, mint a hagyományos informatizációé, és valós idejű gyűjtés, magas frekvenciájú, nagy sűrűségű és a dinamikus adatmodell bármikor változtatható. A hagyományos adatbázisok szűkösen tárolják, lekérik, elemezik és egyéb feldolgozási műveleteket végeznek, és sürgős szükség van egy idősoros adatokra optimalizált adatbázisrendszerre, vagyis idősoros adatbázisokra.
Az idősorozat-adatbázis egy speciális adatbázis az idősor-adatok tárolására és kezelésére, amelynek jellemzői a több írás és kevesebb olvasás, a meleg és hideg megkülönböztetés, a magas párhuzamos írás, tranzakciók nélküli követelmény, valamint folyamatos hatalmas adatok írása.
Az idősor-adatok jellemzői
Időbélyeg: Minden adatpont időbélyegzéssel van bevonva, ami fontos az adatkiszámítás és elemzés szempontjából.
Strukturált: Ellentétben a webbejárók, a Weibo és a WeChat hatalmas adataival, a hálózati eszközök vagy megfigyelő rendszerek által generált adatok strukturáltak. Ezek az adatok előre meghatározott adattípusokat vagy fix hosszokat tartalmaznak, például az okosmérők által gyűjtött áramot és feszültséget, amely szabványos, 4 bájtos lebegőpontos számban fejezhető ki.
Streaming: Az adatforrások körülbelül állandó sebességgel generálnak adatokat, például audio vagy videó folyamokat. Ezek az adatfolyamok egymástól függetlenek.
Sima és kiszámítható forgalom: Az e-kereskedelmi platformok vagy közösségi média oldalak adataival ellentétben az idősor adatok forgalma idővel stabil, és kiszámítható és előre jelezhető az adatforrások és mintavételi időszakok alapján.
Változtathatatlanság: Az idősoros adatok általában csak csatolásra alkalmasak, hasonlóan a naplóadatokhoz, és általában nem engedélyezettek, illetve nem szükséges módosítani. Kevés olyan helyzet van, ahol módosítani kell a nyers adatokat a gyűjtött adatokon.
Rangsorolás
Cím:A hiperlink bejelentkezés látható.A legfrissebb rangsorok a következők:
adatbázis
1、InfluxDB
Az InfluxDB egy nyílt forráskódú, elosztott idősor-, esemény- és metrikaadatbázis, amely Go nyelven íródott, külső függőségek nélkül. Az adatbázist ma már elsősorban nagy mennyiségű időbélyegzett adat tárolására használják, például DevOps monitorozási adatok, APP metrikák, loT szenzoradatok és valós idejű analitikai adatok.
Az InfluxDB, mint a legmagasabb rangú nyílt forráskódú idősor-adatbázis, támogatja az adattárolási szabályzatot (RP) és az adatarchiválást (CQ), amelyek valós időben lekérdezhetők, és az adatok azonnal megtalálhatók az indexelés után, amikor írják.
2、Kdb+
Hivatalosan a világ leggyorsabb idősor-adatbázisaként ismert kdb+/q egységes adatbázist használ a valós idejű és történelmi adatok feldolgozására, valamint olyan funkciókat kínál, mint a CEP (összetett eseményfeldolgozás) motor, memórián belüli adatbázis és lemezadatbázis. Az oszlopos tárolás jellemzői rendkívül kényelmessé teszik egy adott oszlop statisztikai elemzését.
Az általános adatbázisokhoz vagy big data platformokhoz képest a kdb+/q gyorsabb sebességgel és alacsonyabb összköltséggel rendelkezik, így ideális hatalmas adatfeldolgozáshoz, főként nagy mennyiségű adatfeldolgozásra, nagyfrekvenciás kereskedésre, mesterséges intelligenciára, tárgyak internetére és más területekre. A pénzügyi szektorban, ahol a késleltetés megterhelt, a kdb+ egyedi előnnyel bír.
3、Prometheus
A Prometheus egy nyílt forráskódú rendszerfigyelő és riasztó keretrendszer, amelyet a SoundCloudnál dolgozó korábbi Google-alkalmazottak hoztak létre 2012-ben, közösségi nyílt forráskódú projektként fejlesztették ki, hivatalosan 2015-ben jelent meg, és a következő évben hivatalosan is csatlakozott a Cloud Native Computing Foundation-hez.
Új generációs monitorozási keretrendszerként a Prometheus erőteljes többdimenziós adatmodelllel, különféle vizuális grafikus felületekkel rendelkezik, és pull módot használ az idősor adatok gyűjtésére, amelyeket push gateway formájában továbbíthatnak a Prometheus szerverre.
4、 Grafit
A Graphite egy nyílt forráskódú, valós idejű grafikonrendszer, amely idősor-mérésekhez szükséges adatokat jelenít meg. A grafit nem maga gyűjti össze a metrikákat, hanem úgy működik, mint egy adatbázis, amely a háttérrendszerén keresztül fogadja őket, majd valós időben lekérdezéseket, átalakít és kombinál azokat.
A Graphite beépített webes felületet támogat, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy böngészjenek mérési adatokat és grafikonokat. Több háttér- és front-end komponensből áll. A háttérkomponenst a numerikus idősor-adatok tárolására használják, míg a front-end komponensét metrikus elemadatok megszerzésére és a helyzet alapján ábrázoló diagramok megjelenítésére.
5、TimescaleDB
A TimescaleDB az egyetlen nyílt forráskódú idősoros adatbázis, amely teljes SQL-t támogat, és optimalizált gyors kivonásra és összetett lekérdezésekre, amelyek teljes SQL-t támogatnak. PostgreSQL-en alapul, és a NoSQL és a relációs világ legjobb elemeit kínálja idősor-adatokhoz.
A TimescaleDB lehetővé teszi a fejlesztők és szervezetek számára, hogy még jobban kihasználják képességeit: elemezzék a múltat, megértsék a jelent, és jósolják meg a jövőt. Az idősorok és relációs adatok lekérdezési szinten történő egységesítése megszünteti az adatsilókat, és megkönnyíti a demók, prototípusok megvalósítását. A skálázhatóság és a teljes SQL felület kombinációja lehetővé teszi az alkalmazottak számára, hogy adatkérdéseket tegyenek fel. |
Közzétéve13 másodperccel ezelőtt
|
|
|
|
