Eine Zeitreihendatenbank stellt Echtzeitanwendungen mit Datensätzen basierend auf einem Zeitrahmen bereit. Während alle Datenbanken das Speichern von Daten mit einem Zeitstempel ermöglichen, ist eine Zeitreihendatenbank für Datensätze optimiert, in denen die Daten eine Geschichte in chronologischer Reihenfolge erzählen. Die Dauer eines Datensatzes kann innerhalb weniger Millisekunden voneinander liegen oder eine Zeitreihendatenbank kann für stündliche, tägliche, monatliche oder jährliche Datenpunkte verwendet werden.
Was ist eine Time Series-Datenbank?
Während jede Datenbank-Engine es Entwicklern ermöglicht, einen Zeitstempel in einem Datensatz zu speichern, ist eine Zeitreihendatenbank (TSDB) speziell für Datensätze konzipiert, die sich auf einen Zeitrahmen konzentrieren. Beispielsweise benötigen Sie möglicherweise minutenweise Updates in einer Wetteranwendung. Eine Zeitreihendatenbank kann Daten für jede Minute speichern, die Benutzern angezeigt werden sollen. Eine TSDB kann anstelle von Standard-NoSQL-Datenbanken wie MongoDB eine Option sein, wenn Sie genauere zeitbasierte Abfragen benötigen.
Da eine TSDB hauptsächlich zum Abrufen von Daten verwendet wird, sind diese Datenbanken oft für das Lesen und Erstellen neuer Datensätze optimiert. Da TSDBs selten Datensätze aktualisieren, sind sie für einen besseren Abruf von Datensätzen auf der Grundlage eines Zeitstempels im Vergleich zu anderen gängigen Datenbanken konzipiert. TSDBs eignen sich auch am besten für Echtzeitanwendungen, bei denen Benutzern ein linearer Satz von Informationen basierend auf dem Zeitstempel in jedem Datensatz angezeigt wird.
Wie funktioniert eine Time Series-Datenbank?
Die beste Möglichkeit, zu verstehen, wie eine Zeitreihendatenbank funktioniert, besteht darin, ein Beispiel zu verwenden. Angenommen, Sie haben Sensoren auf einer Maschine, die von der Temperatur abhängig ist. Die Temperaturen ändern sich von Minute zu Minute, sodass eine Zeitreihendatenbank verwendet werden kann, um die Temperatur und den Zeitstempel zu verfolgen. Andere Maschineneigenschaften könnten aufgezeichnet werden, einschließlich des Standorts der Maschine, der Luftfeuchtigkeit und der Umgebungstemperatur.
Während die Maschine läuft, speichern Sensoren Daten in einer TSDB. Die TSDB speichert jeden Datensatz in der Reihenfolge, in der die Sensoren Informationen erfassen. Sie müssen keine Datensätze aktualisieren, sondern sie abrufen, um das System zu überwachen. Die TSDB-Storage-Engine funktioniert, indem sie Abfragen für große Datensätze optimiert und Daten basierend auf Datensatz-Zeitstempeln abruft. Datenströme mit Zeitstempel werden an Analysten gesendet, um Maschinen zu überwachen und Entscheidungen für die Wartung zu treffen.
Vorteile der Verwendung einer Zeitreihendatenbank
Eine TSDB-Engine ist zum Speichern großer Datenmengen und zum Bereitstellen großer Datensätze konzipiert. Echtzeitanwendungen profitieren von der optimierten Engine einer TSDB für den Datenabruf jede Sekunde oder Minute. Überwachungslösungen, die Vorhersagen von großen Datenmengen oder Echtzeitinformationen erfordern, profitieren von der Skalierbarkeit und Geschwindigkeit einer Zeitreihendatenbank.
Da Datensätze in der Regel eine kleine Anzahl von Feldern enthalten, wird die Abfrage für Entwickler vereinfacht. Eine TSDB kann Tausende von Datensätzen zurückgeben, aber der Datensatz enthält oft nur wenige Felder. Die begrenzte Anzahl an Feldern und vereinfachten Abfragen beschleunigt die Performance von Echtzeitanwendungen und reduziert den Overhead auf dem Datenbankserver.
Anwendungsfälle für Time Series-Datenbanken
Branchen, in denen IoT gängig ist oder große Datenpunkte mit Zeitstempeln für Vorhersagen und Überwachung erforderlich sind, sind ideal für eine Zeitreihendatenbank. Fertigung und andere Branchen, in denen IoT-Sensoren für die Betriebszeit von entscheidender Bedeutung sind, arbeiten mit Zeitreihendatenbanken, um Probleme vorherzusagen, bevor sie Services unterbrechen. Beispielsweise verwendet ein Hersteller IoT-Sensordaten, um vorherzusagen, wann Maschinen gewartet werden müssen oder bald Hardwareausfälle erleiden könnten.
Große Netzwerkanwendungen können mit Zeitreihendatenbanken arbeiten, um Ausfälle vorherzusagen oder potenzielle Bedrohungen zu erkennen. Kritische Netzwerkinfrastruktur könnte einen großen Internet-Serviceprovider oder ein Rechenzentrum unterstützen, und mit Zeitstempel versehene Daten könnten einen Sicherheitsanalysten auf einen potenziellen Ausfall aufmerksam machen, wenn die Umgebungstemperaturen zu hoch sind oder Hardware beschädigte Informationen sendet, was auf potenzielle Ausfallzeiten hinweist. Jede kritische Echtzeitanwendung funktioniert mit einer Zeitreihendatenbank für Performance und Skalierbarkeit. Wenn beispielsweise die CPU-Nutzung des Servers häufig zunimmt, kann es an der Zeit sein, sie zu aktualisieren oder eine CPU zu ersetzen, um Ausfallzeiten und Systemabstürze zu vermeiden.
Beliebte Datenbanklösungen der Zeitreihe
Wenn Sie noch nicht mit einer Zeitreihendatenbank gearbeitet haben, stehen Ihnen mehrere beliebte Optionen zur Auswahl. Hier sind einige TSDB-Lösungen für Ihre Anwendungen:
- InfluxDB: Diese spaltenorientierte Lösung ist für optimierte Echtzeitabfragen und spaltenorientierte Analysen gedacht.
- Prometheus: Diese TSDB ist ideal für dimensionale Daten- und Visualisierungsanalysen. Prometheus-Entwickler stellen ein Open-Source-Überwachungstool und eine Datenbank-Engine bereit.
- Zeitrahmen: Diese beliebte TSDB wird für IoT-, Sensoren-, Krypto- und AIAnalysen verwendet.
Fazit
Da es schwierig ist, Datenbankanbieter zu wechseln, sollten Sie von Anfang an den richtigen verwenden. Wenn Ihre Anwendung Echtzeitanalysen oder -ausgaben basierend auf zeitgestempelten Daten erfordert, ist eine Zeitreihendatenbank wahrscheinlich das Richtige für Sie. Unabhängig davon, ob Sie eine Zeitreihendatenbank, Big-Data-Analysen oder herkömmliche Datenbank-Engines verwenden, Pure Storage hat die Storage-Lösung, um Ihre hochvolumigen Echtzeitanwendungen zu unterstützen.
