База данных временных рядов - Time series database

А база данных временных рядов (TSDB) это программная система, оптимизированная для хранения и обслуживания Временные ряды через связанные пары времени (а) и значения (а).[1] В некоторых областях Временные ряды могут называться профилями, кривыми, трассами или трендами.[2] Несколько ранних баз данных временных рядов связаны с промышленными приложениями, которые могут эффективно хранить измеренные значения от сенсорного оборудования (также называемого историки данных ), но теперь используются для поддержки гораздо более широкого круга приложений.

Во многих случаях репозитории данных временных рядов будут использовать алгоритмы сжатия для эффективного управления данными.[3] Хотя данные временных рядов можно хранить во многих различных типах баз данных, структура этих систем со временем в качестве ключевого индекса заметно отличается от реляционные базы данных которые уменьшают дискретные отношения с помощью ссылочных моделей.[4]

Обзор

База данных временных рядов обычно разделяет набор фиксированных дискретных характеристик от его динамических, непрерывных значений на наборы точек или «тегов». Примером может служить хранилище загрузки ЦП для мониторинга производительности: фиксированные характеристики будут включать имя «Загрузка ЦП», единицы измерения «%» и диапазон «от 0 до 1»; а динамические значения будут хранить процент использования и временную метку. Разделение предназначено для эффективного хранения и индексации данных для приложений, которые могут выполнять поиск по набору точек иначе, чем по значениям с временной индексацией.

Базы данных значительно различаются по своим функциям, но большинство из них позволяет функциям создавать, читать, обновлять и удалять пары время-значение, а также точки, с которыми они связаны. Дополнительные функции для вычислений, интерполяции, фильтрации и анализа обычно встречаются, но обычно не эквивалентны.

Список баз данных временных рядов

Следующие системы баз данных имеют функции, оптимизированные для обработки Временные ряды данные.

ИмяЛицензияЯзыкРекомендации
ДруидЛицензия Apache 2.0Ява[5]
eXtremeDBКоммерческийSQL, Python, C / C ++, Ява, и C #[5]
InfluxDBМассачусетский технологический институт.[6] Хронограф AGPLv3, Кластеризация коммерческих[7]Идти[5][8]
Informix TimeSeriesКоммерческийC / C ++[5][9]
Kx kdb +КоммерческийQ[5]
КудуЛицензия Apache 2.0C ++[10]
ПрометейЛицензия Apache 2.0Идти[5]
Риак -TSЛицензия Apache 2.0Erlang[5]
RRDtoolGPLv2C[5]
Шепот (Графитовый )Apache 2Python[11]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Муин, Абдулла; Кио, Имонн; Чжу, Цян; Кэш, Сидней; Вестовер, Брэндон. «Точное открытие мотивов временных рядов» (PDF). Калифорнийский университет, Риверсайд. п. 2. Архивировано из оригинал (PDF) 25 июня 2010 г.. Получено 31 июля 2019. Определение 2: База данных временных рядов (D) - это неупорядоченный набор из m временных рядов, возможно, разной длины.
  2. ^ Вильяр-Родригес, Эстер; Дель Сер, Хавьер; Ореги, Изаскун; Бильбао, Мирен Некане; Хиль-Лопес, Серхио (2017). «Обнаружение нетехнических потерь в данных интеллектуальных счетчиков на основе профилирования кривой нагрузки и анализа временных рядов». Энергия. 137: 118–128. Дои:10.1016 / j.energy.2017.07.008. HDL:20.500.11824/693.
  3. ^ Пелконен, Туомас; Франклин, Скотт; Теллер, Джастин; Кавалларо, Пол; Хуанг, Ци; Меза, Джастин; Веерарагхаван, Кошик (2015). «Горилла». Труды эндаумента VLDB. 8 (12): 1816–1827. Дои:10.14778/2824032.2824078.
  4. ^ Аси, Мэтт (26 июня 2019 г.). «Почему базы данных временных рядов становятся все популярнее». TechRepublic. Архивировано из оригинал 26 июня 2019 г.. Получено 31 июля 2019. Реляционные базы данных и базы данных NoSQL могут использоваться для данных временных рядов, но, возможно, разработчики получат лучшую производительность от специально созданных баз данных временных рядов, вместо того, чтобы пытаться применять универсальную базу данных для всех конкретных рабочих нагрузок.
  5. ^ а б c d е ж грамм час Стивенс, Рэйчел (2018-04-03). «Состояние рынка баз данных временных рядов». Получено 2018-10-03.
  6. ^ "лицензия InfxDB". GitHub. Получено 2016-08-14.
  7. ^ "InfxDB кластеризация". Influxdata.com. Получено 2016-03-10.
  8. ^ Анадиотис, Джордж (2018-09-28). «Обработка данных временных рядов: какие есть варианты?». zdnet.com. Получено 2016-03-10.
  9. ^ Дантале, Виабхав (21 сентября 2012). Решение бизнес-проблем с помощью Informix TimeSeries (PDF). IBM Redbooks. ISBN  9780738437231.
  10. ^ «Сравнительный анализ рабочих нагрузок временных рядов на Apache Kudu с использованием TSBS».
  11. ^ Джоши, Нишес (23 мая 2012 г.). Взаимодействие в системах мониторинга и отчетности (Тезис). HDL:10852/9085.