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怎么使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫

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時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫的簡(jiǎn)要介紹-InfluxDB,TimescaleDB和QuestDB

基于特定的業(yè)務(wù)需求和用例,從關(guān)系數(shù)據(jù)庫中衍生出了大量新數(shù)據(jù)庫。從內(nèi)存中的鍵值存儲(chǔ)到圖形數(shù)據(jù)庫,從地理空間數(shù)據(jù)庫到時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫。在使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的一般解決方案不是很有效的情況下,所有這些不同類型的數(shù)據(jù)庫都有特定的用途。

怎么使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫

盡管有許多不同類型的數(shù)據(jù)庫,但在這里我們將研究時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫-處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)所需的數(shù)據(jù)庫。

由時(shí)間間隔內(nèi)某物的連續(xù)測(cè)量組成的數(shù)據(jù)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

隨著金融交易的現(xiàn)代化以及物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn),對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)庫的需求顯而易見。股票和加密貨幣的價(jià)格每秒鐘變化一次。為了測(cè)量這些變化的數(shù)據(jù)并對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,我們需要一種有效的存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)的方法。

隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在我們生活中的空前滲透,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)每天都在增加。無論是汽車診斷,房屋的溫度讀數(shù),迷路的狗的GPS位置,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備無處不在。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備只能做一件事情,一件事情。通過設(shè)備上的傳感器捕獲信息,并將其發(fā)送到服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)。由于現(xiàn)有的通信協(xié)議對(duì)于這種輕量級(jí)的高頻數(shù)據(jù),流數(shù)據(jù)來說太復(fù)雜了,因此開發(fā)了MQTT來解決物聯(lián)網(wǎng)的消息傳遞。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以有兩種類型-常規(guī)(通?;跍y(cè)量)和不規(guī)則(通?;谑录?。

但是時(shí)間序列數(shù)據(jù)不僅限于物聯(lián)網(wǎng),它也滲透到整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)。捕獲搜索引擎查詢,主題標(biāo)簽,社交媒體帖子的病毒性等趨勢(shì)也可以生成時(shí)間序列數(shù)據(jù)。它并沒有就此結(jié)束。在由軟件驅(qū)動(dòng)的世界中,記錄和審核安全性和合規(guī)性至關(guān)重要。所有這些數(shù)據(jù)也可以歸類為時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

專門設(shè)計(jì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫來處理由于捕獲,存儲(chǔ)和分析來自一個(gè)或多個(gè)上述來源的時(shí)間序列數(shù)據(jù)而引起的問題。因此,為簡(jiǎn)單起見,讓我們將時(shí)序數(shù)據(jù)定義為:

  • 高容量(來自測(cè)量的連續(xù)數(shù)據(jù))

  • 自然時(shí)間順序(時(shí)間是必不可少的維度)

  • 作為整個(gè)數(shù)據(jù)集(比單個(gè)記錄)更有價(jià)值

有了這些信息,時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫應(yīng)該能夠存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù),并具有大規(guī)模記錄掃描,數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)生命周期管理的能力。如前所述,傳統(tǒng)的事務(wù)數(shù)據(jù)庫雖然可以用于存儲(chǔ),檢索和處理時(shí)間序列數(shù)據(jù),但是并不能充分利用可用資源。

特定的問題需要特定的解決方案。

現(xiàn)在,隨著公司意識(shí)到這一事實(shí),他們開始使用專門的數(shù)據(jù)庫來解決特定的問題。這回到了我開始這篇文章所談?wù)摰膬?nèi)容。在所有其他數(shù)據(jù)庫中,時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫在過去兩年中的采用率更高(截至2020年12月的數(shù)據(jù))。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫使用率增加約2.5倍的主要原因是云和數(shù)據(jù)技術(shù)的融合,以及能夠從較早的地方捕獲數(shù)據(jù)的地方捕獲數(shù)據(jù)的能力,即,汽車的引擎,冰箱,數(shù)十億個(gè)設(shè)備的位置數(shù)據(jù)等等。除了新的來源外,公司還意識(shí)到某些較舊的來源畢竟并不真正適合事務(wù)數(shù)據(jù)庫。所有這些都促進(jìn)了時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫的廣泛采用。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫

考慮到時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫的存在,讓我們研究一下如果要嘗試時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫可以采取哪些不同的選擇。可以在DB-engines網(wǎng)站上找到完整的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫列表。我將談?wù)撈渲械娜齻€(gè)。

時(shí)序數(shù)據(jù)庫

作為時(shí)間序列的PostgreSQL銷售,它很快就引起了您的注意。默認(rèn)情況下,PostgreSQL對(duì)任何東西都是一種贊美。借助超表和大塊等新的體系結(jié)構(gòu),TimescaleDB在插入方面的性能提高了15倍以上,在查詢性能上也有了顯著提高。在這里閱讀更多有關(guān)它的信息。

盡管沒有像其他大多數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫一樣,主要的云提供商在云中沒有針對(duì)TimescaleDB的完全集成的解決方案,但是TimescaleDB可以在所有這些數(shù)據(jù)庫上無縫運(yùn)行。例如,如果您的基礎(chǔ)架構(gòu)位于AWS中,并且您不想在Timescale  Cloud中運(yùn)行您的TimescaleDB實(shí)例,則可以使用EC2實(shí)例來安裝官方的TimescaleDB AMI,也可以使用帶有官方頭盔圖的AWS Elastic  Kubernetes Services。

InfluxDB

與在PostgreSQL(關(guān)系數(shù)據(jù)庫)中獲得靈感的TimescaleDB不同,該數(shù)據(jù)庫是從頭開始編寫的NOSQL時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫。盡管TimescaleDB具有站在被廣泛接受和欽佩的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的肩膀上的優(yōu)勢(shì),但I(xiàn)nfluxDB卻走了一條不同的道路。InfluxDB是時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫中的佼佼者,但根據(jù)TimescaleDB的研究,它在許多方面都無法擊敗TimescaleDB。

如果您想讀一讀有趣的文章,并想將這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫都安裝在系統(tǒng)上以自己了解一下,請(qǐng)轉(zhuǎn)到Oleksander  Bausk今天在他的博客上發(fā)布的這個(gè)有趣的比較。

話雖如此,InfluxDB具有很多功能。除了查詢語言InfluxQL和Flux外,InfluxDB還開發(fā)了一種干凈,輕量,基于文本的協(xié)議,該協(xié)議用于將點(diǎn)寫入數(shù)據(jù)庫。值得贊揚(yáng)的是,其他時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(例如QuestDB)已經(jīng)采用了這種方法。

與TimescaleDB一樣,InfluxDB也提供了開箱即用的云解決方案,但是您仍然可以決定在其中一個(gè)云平臺(tái)上運(yùn)行InfluxDB。例如,如果您在AWS上運(yùn)行它,則將對(duì)CloudWatch指標(biāo),Grafana,RDS,Kinesis等具有本地支持??偠灾粋€(gè)非常好的數(shù)據(jù)庫。由于它是一個(gè)相當(dāng)新的事物,因此很難說它將與基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的時(shí)序數(shù)據(jù)庫競(jìng)爭(zhēng)。

QuestDB

QuestDB是時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫列表中的最新成員,它是最新一批YCombinator之一。QuestDB的一些主要區(qū)別是列式存儲(chǔ),低內(nèi)存占用,關(guān)系模型在時(shí)間序列上的使用以及可伸縮的無模式提取。與大多數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫相似,QuestDB還使用官方AMI和Kubernetes  Helm Charts在AWS上提供云部署選項(xiàng)。

QuestDB還采用了InfluxDB Line  Protocol進(jìn)行接收,而不必?fù)?dān)心隨著數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化而更改架構(gòu)。作為列式數(shù)據(jù)庫,QuestDB無縫處理新列的創(chuàng)建,因此支持無模式提取。

盡管在初期,QuestDB幾乎提供了對(duì)ANSI  SQL的完全支持以及對(duì)SQL方言的一些補(bǔ)充,但它創(chuàng)建了許多完全獨(dú)特的功能,使其成為可行的替代品,可能比市場(chǎng)上的其他一些主要數(shù)據(jù)庫更好。

感謝各位的閱讀,以上就是“怎么使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫”的內(nèi)容了,經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對(duì)怎么使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫這一問題有了更深刻的體會(huì),具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián),小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章,歡迎關(guān)注!


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