Scenariji uporabe
Baza podatkov časovnih vrst (TSDB) je podatkovna baza, optimizirana za obdelavo časovno označenih neprekinjenih podatkovnih tokov, kot so odčitki IoT senzorjev, strežniške metrike, finančne transakcije. Posebej je zasnovan za visokofrekvenčno zapisovanje velikih podatkov ter hitro združevanje in poizvedovanje glede na časovno dimenzijo.
V dobi interneta vsega je količina podatkov, ki jih ustvari industrijski internet stvari, tisočkrat ali celo desettisočekrat večja kot pri tradicionalni informatizaciji, in gre za zbiranje v realnem času, visoko frekvenco, visoko gostoto, dinamični podatkovni model pa je spremenljiv kadarkoli. Tradicionalne podatkovne baze so preobremenjene pri shranjevanju, poizvedbah, analizi in drugih procesih teh podatkov, zato je nujno potrebna podatkovna baza, optimizirana za časovne vrste, torej za časovne vrste podatkov.
Podatkovna baza časovnih vrst je specializirana podatkovna baza za shranjevanje in upravljanje podatkov časovnih vrst, ki vključuje zapisovanje več in manj branja, razlikovanje med vročimi in hladnimi vrstami, visoko sočasno pisanje, brez zahtev po transakcijah in neprekinjeno zapisovanje obsežnih podatkov.
Značilnosti podatkov časovnih vrst
Časovni žig: Vsaka podatkovna točka je označena s časovnim žigom, kar je pomembno za izračun in analizo podatkov.
Strukturirano: Za razliko od ogromnih podatkov iz spletnih pajkov, Weibo in WeChat, so podatki, ki jih ustvarjajo omrežne naprave ali nadzorni sistemi, strukturirani. Ti podatki imajo vnaprej določene vrste podatkov ali fiksne dolžine, kot sta tok in napetost, zbrana s pametnimi števci, ki jih lahko izrazimo v standardnem številu plavajoče vejice 4 bajte.
Pretakanje: Viri podatkov generirajo podatke približno s konstantno hitrostjo, kot so avdio ali video tokovi. Ti podatkovni tokovi so med seboj neodvisni.
Gladek in predvidljiv promet: Za razliko od podatkov iz e-trgovskih platform ali družbenih omrežij je promet časovnih vrst podatkov stabilen skozi čas in ga je mogoče izračunati ter napovedati na podlagi števila virov podatkov in obdobij vzorčenja.
Nespremenljivost: Podatki časovnih vrst so običajno samo za dodajanje, podobno kot dnevniški podatki, in niso dovoljeni ter jih ni treba spreminjati. Obstaja le malo primerov, kjer so potrebne spremembe surovih podatkov.
Razvrstitev
Naslov:Prijava do hiperpovezave je vidna.Najnovejše lestvice so naslednje:
podatkovna zbirka
1、InfluxDB
InfluxDB je odprtokodna distribuirana podatkovna baza časovnih serij, dogodkov in metričnih podatkov, napisana v jeziku Go brez zunanjih odvisnosti. Baza podatkov se zdaj predvsem uporablja za shranjevanje velikih količin podatkov s časovnim žigom, kot so podatki o spremljanju DevOps, APP metrike, podatki loT senzorjev in podatki analitike v realnem času.
Kot najvišje rangirana odprtokodna podatkovna baza časovnih vrst InfluxDB podpira politiko shranjevanja podatkov (RP) in arhiviranje podatkov (CQ), ki ju je mogoče poizvedovati v realnem času, podatki pa so takoj po indeksiranju, ko so zapisani.
2、Kdb+
Uradno znana kot najhitrejša podatkovna baza časovnih vrst na svetu, kdb+/q uporablja enotno podatkovno bazo za obdelavo podatkov v realnem času in zgodovinske podatke ter ima funkcije, kot so CEP (kompleksno procesiranje dogodkov), podatkovna baza v pomnilniku in diskna baza podatkov. Značilnosti stolpčnega shranjevanja naredijo izjemno priročno izvajanje statistične analize določenega stolpca.
V primerjavi s splošnimi podatkovnimi bazami ali platformami za velike podatke ima kdb+/q hitrejšo hitrost in nižje skupne stroške lastništva, kar ga naredi idealnega za obsežno obdelavo podatkov, predvsem za analizo velikih podatkov, visokofrekvenčno trgovanje, umetno inteligenco, internet stvari in druga področja. V finančnem sektorju, kjer je zakasnitev zahtevna, ima kdb+ edinstveno prednost.
3、Prometej
Prometheus je odprtokodni okvir za spremljanje sistemov in alarme, ki so ga leta 2012 ustvarili nekdanji zaposleni pri Googlu, ki so delali na SoundCloudu, razvit pa je bil kot odprtokodni projekt skupnosti, uradno izdan leta 2015, naslednje leto pa se je uradno pridružil Cloud Native Computing Foundation.
Kot nova generacija nadzornega ogrodja ima Prometheus zmogljiv večdimenzionalni podatkovni model, različne vizualne grafične vmesnike in uporablja pull način za zbiranje podatkov o časovnih vrstah, ki jih je mogoče poslati na strežnik Prometheus v obliki potiskalnega prehoda.
4、 Grafit
Graphite je odprtokodni sistem za grafiranje v realnem času, ki prikazuje podatke za meritve časovnih vrst. Graphite sam ne zbira metrik, ampak deluje kot podatkovna baza, ki jih prejema prek svojega ozadja ter jih nato v realnem času poizveduje, transformira in združuje.
Graphite podpira vgrajen spletni vmesnik, ki uporabnikom omogoča brskanje po merilnih podatkih in grafih. Sestavljen je iz več zadnjih in sprednjih komponent. Back-end komponenta se uporablja za shranjevanje numeričnih časovnih vrst, medtem ko se front-end komponenta uporablja za pridobivanje podatkov o metričnih postavkah in upodabljanje grafikonov glede na situacijo.
5、TimescaleDB
TimescaleDB je edina odprtokodna podatkovna baza časovnih vrst, ki podpira poln SQL in je optimizirana za hitro ekstrakcijo ter kompleksne poizvedbe, ki podpirajo popoln SQL. Temelji na PostgreSQL in ponuja najboljše iz NoSQL in relacijskega sveta za časovne vrste.
TimescaleDB omogoča razvijalcem in organizacijam, da še bolj izkoristijo njegove zmogljivosti: analizirajo preteklost, razumejo sedanjost in napovedujejo prihodnost. Združevanje časovnih vrst in relacijskih podatkov na ravni poizvedb odpravlja podatkovne silose ter olajša izvajanje demonstracij in prototipov. Kombinacija razširljivosti in popolnega SQL vmesnika zaposlenim omogoča, da postavljajo vprašanja o podatkih. |
Objavljeno naPred 13 sekundami
|
|
|
|
