Сценарии применения
База данных временных рядов (TSDB) — это база данных, оптимизированная для обработки непрерывных потоков данных с временной меткой, таких как показания датчиков IoT, метрики сервера, финансовые операции. Он специально разработан для высокочастотного записи огромных данных и быстрой агрегации и запросов на основе временного измерения.
В эпоху Интернета всего объем данных, генерируемых промышленным Интернетом вещей, в тысячи или даже десятки тысяч раз больше, чем при традиционной информатике, и это сбор в реальном времени, высокая частота, высокая плотность, а динамическая модель данных изменяема в любой момент. Традиционные базы данных ограничены хранением, запросами, анализом и другими операциями обработки этих данных, и существует острая необходимость в системе баз данных, оптимизированной для временных рядов, то есть для баз данных временных рядов.
База данных временных рядов — это специализированная база данных для хранения и управления временными рядами, обладающая характеристиками записи большего количества и меньшего чтения, различения горячих и холодных, высокого одновременного записи, отсутствия требований к транзакциям и непрерывного записи огромных данных.
Характеристики данных временных рядов
Временная метка: каждая точка данных имеет временную метку, что важно для расчёта и анализа данных.
Структурированные: в отличие от огромных данных от веб-краулеров, Weibo и WeChat, данные, генерируемые сетевыми устройствами или системами мониторинга, структурированы. Эти данные имеют заранее определённые типы данных или фиксированные длины, такие как ток и напряжение, собираемые умными счетчиками, которые могут быть выражены стандартным числом с плавающей запятой — 4 байта.
Потоковое вещание: Источники данных генерируют данные с примерно постоянной скоростью, например, аудио- или видеопотоки. Эти потоки данных независимы друг от друга.
Плавный и предсказуемый трафик: в отличие от данных с платформ электронной коммерции или социальных сетей, трафик данных временных рядов стабилен со временем и может быть рассчитан и прогнозирован на основе количества источников данных и периодов отбора.
Неизменяемость: Данные временных рядов обычно используются только с добавлением, аналогично логическим данным, и обычно не допускаются и не требуют изменений. Существует немного сценариев, где требуется изменение исходных данных.
Рейтинг
Адрес:Вход по гиперссылке виден.Последние рейтинги следующие:
база данных
1、InfluxDB
InfluxDB — это открытая распределённая база данных временных рядов, событий и метриков, написанная на языке Go без внешних зависимостей. Теперь база данных в основном используется для хранения больших объёмов временных меток, таких как данные мониторинга DevOps, метрики APP, данные датчиков Центра Контроля и аналитические данные в реальном времени.
Будучи самой высоко оценённой базой данных с открытыми временными рядами, InfluxDB поддерживает политику хранения данных (RP) и архивирование данных (CQ), которые можно запросить в реальном времени, а данные можно найти сразу после индексирования при записи.
2、Kdb+
Официально известная как самая быстрая в мире база данных временных рядов, kdb+/q использует унифицированную базу данных для обработки данных в реальном времени и исторических данных, а также включает такие функции, как движок CEP (сложная обработка событий), база данных в памяти и дисковая база. Характеристики столбцевого хранения делают статистический анализ определённого столбца чрезвычайно удобным.
По сравнению с обычными базами данных или платформами больших данных, kdb+/q обладает более высокой скоростью и более низкой общей стоимостью владения, что делает его идеальным для массовой обработки данных, в основном используемой в массовом анализе данных, высокочастотной торговле, искусственном интеллекте, Интернете вещей и других областях. В финансовом секторе, где задержка требует большого значения, kdb+ обладает уникальным преимуществом.
3、Prometheus
Prometheus — это открытый фреймворк мониторинга и сигнализации систем, созданный бывшими сотрудниками Google, работавшими в SoundCloud в 2012 году, и созданный как общественный проект с открытым исходным кодом, официально выпущенный в 2015 году и официально присоединившийся к Cloud Native Computing Foundation в следующем году.
Как новое поколение мониторинговой системы, Prometheus обладает мощной многомерной моделью данных, разнообразными визуальными графическими интерфейсами и использует режим pull для сбора данных временных рядов, которые можно передавать на сервер Prometheus в виде push-шлюза.
4、 Графит
Graphite — это открытая система построения графиков в реальном времени, которая отображает данные для измерений временных рядов. Graphite не собирает метрики самостоятельно, а действует как база данных, которая получает их через свой бэкенд, а затем в реальном времени отправляет запросы, преобразует и комбинирует.
Graphite поддерживает встроенный веб-интерфейс, позволяющий пользователям просматривать данные измерений и графики. Он состоит из множества компонентов бэкенда и фронтенда. Бэк-энд используется для хранения числовых временных рядов, а фронтенд-компонент — для получения метрических элементов и отображения графиков в зависимости от ситуации.
5、TimescaleDB
TimescaleDB — единственная открытая база данных временных рядов, поддерживающая полный SQL и оптимизированная для быстрой извлечения и сложных запросов, поддерживающих полный SQL. Он основан на PostgreSQL и предлагает лучшее из NoSQL и реляционных миров для данных временных рядов.
TimescaleDB позволяет разработчикам и организациям ещё больше использовать его возможности: анализировать прошлое, понимать настоящее и предсказывать будущее. Объединение временных рядов и реляционных данных на уровне запросов устраняет отдельные данные и облегчает реализацию демонстраций и прототипов. Сочетание масштабируемости и полноценного SQL-интерфейса даёт сотрудникам возможность задавать вопросы по данным. |
Опубликовано13 секунд назад
|
|
|
|
