時系列データベース(TSDB)は要約の簡単な入門です

クズども · 掲載地13秒前

応用シナリオ

タイムシリーズデータベース(TSDB)は、IoTセンサーの読み取り、サーバーメトリクス、金融取引などのタイムスタンプ付き連続データストリームを処理するために最適化されたデータベースです。これは大量データの高頻度書き込みと、時間次元に基づく高速な集約・クエリに特化して設計されています。

インターネット・オブ・エブリシングの時代において、産業用モノのインターネットによって生成されるデータ量は従来の情報化よりも数千倍、場合によっては数万倍も多いです。リアルタイムの収集、高頻度、高密度、そして動的データモデルはいつでも変更可能です。従来のデータベースはこれらのデータの保存、クエリ、分析、その他の処理作業に限界があり、時系列データに最適化されたデータベースシステム、すなわち時系列データベースが緊急に求められています。

時系列データベースは、時系列データの保存と管理を専門とするデータベースであり、書き込み量が多く読み取るより少なく、ホットとコールドの区別、高い同時書き込み、トランザクションの要件なし、そして大量データの連続書き込みなどの特徴を持っています。

時系列データの特徴

タイムスタンプ:各データポイントにはタイムスタンプが付けられており、これはデータの計算や分析に重要です。
構造化:ウェブクローラーや微博、微信から大量に発生するデータとは異なり、ネットワーク化されたデバイスや監視システムによって生成されるデータは構造化されています。これらのデータは、スマートメーターが収集する電流や電圧のように、あらかじめ定義されたデータ型や固定された長さを持ち、標準的な浮動小数点数4バイトで表現できます。
ストリーミング:データソースは音声や映像ストリームなど、ほぼ一定の速度でデータを生成します。これらのデータストリームは互いに独立しています。
スムーズで予測可能なトラフィック:eコマースプラットフォームやソーシャルメディアサイトのデータとは異なり、時系列データのトラフィックは時間的にも安定しており、データソースの数やサンプリング期間に基づいて計算・予測が可能です。
不変性:時系列データは一般的に付録のみで、ログデータと同様に許可されず、修正も必要ありません。収集された生データに修正が必要なシナリオはほとんどありません。

ランキング

住所：ハイパーリンクのログインが見えます。最新のランキングは以下の通りです:

データベース

1、InfluxDB

InfluxDBは、外部依存関係のないGo言語で書かれたオープンソースの分散時系列、イベント、メトリックデータベースです。現在、このデータベースは主にDevOps監視データ、APP指標、LOTセンサーデータ、リアルタイム解析データなどの大量のタイムスタンプデータ保存に利用されています。

最高位のオープンソース時系列データベースとして、InfluxDBはデータストレージポリシー(RP)およびデータアーカイブ(CQ)をサポートしており、リアルタイムでクエリでき、書き込み時にインデックス化後すぐにデータを見つけられます。

2、Kdb+

公式には世界最速の時系列データベースとして知られるkdb+/qは、リアルタイムおよび過去のデータを処理する統一データベースを使用し、CEP(複雑イベント処理)エンジン、インメモリデータベース、ディスクデータベースなどの機能を備えています。列状保存の特徴により、特定の列の統計解析を行うのが非常に便利です。

一般的なデータベースやビッグデータプラットフォームと比べて、kdb+/qはより高速で総所有コストが低く、主に大規模データ分析、高頻度取引、人工知能、モノのインターネットなどで利用される大規模なデータ処理に理想的です。遅延が厳しい金融分野では、kdb+には独自の優位性があります。

3、プロメテウス

Prometheusは、2012年にSoundCloudで働いていた元Google社員によって作成され、コミュニティオープンソースプロジェクトとして開発されたオープンソースのシステム監視および警報フレームワークです。2015年に正式リリースされ、翌年にはCloud Native Computing Foundationに正式に参加しました。

新世代のモニタリングフレームワークとして、Prometheusは強力な多次元データモデル、多様な視覚的グラフィカルインターフェース、そしてプルモードで時系列データを収集し、プッシュゲートウェイの形でPrometheusサーバーにプッシュできます。

4、グラファイト

グラファイトは、時系列測定のためのデータを表示するオープンソースのリアルタイムグラフシステムです。 Graphiteはメトリクス自体を収集するのではなく、バックエンドを通じてそれらを受信し、リアルタイムでクエリ、変換、結合を行うデータベースのように機能します。

Graphiteは、ユーザーが測定データやグラフを閲覧できる組み込みのウェブインターフェースをサポートしています。複数のバックエンドおよびフロントエンドのコンポーネントで構成されています。バックエンドコンポーネントは数値的な時系列データの保存に使われ、フロントエンドコンポーネントは状況に応じてメトリックアイテムデータの取得やチャートのレンダリングに使われます。

5、TimescaleDB

TimescaleDBは、完全なSQLをサポートし、高速抽出とフルSQL対応の複雑なクエリに最適化された唯一のオープンソース時系列データベースです。 PostgreSQLをベースにしており、NoSQLとリレーショナルの中でも最優秀な時系列データを提供しています。

TimescaleDBは開発者や組織がその機能をさらに活用できるようにします。過去を分析し、現在を理解し、未来を予測することが可能です。クエリレベルで時系列データとリレーショナルデータを統合することで、データのサイロ化が解消され、デモやプロトタイプの実装が容易になります。スケーラビリティとフルSQLインターフェースの組み合わせにより、従業員はデータに関する質問をすることができます。

時系列データベース(TSDB)は要約の簡単な入門です

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