時系列データベースは Nosql ですか

公開: 2022-11-20

時系列データベースを使用するかどうかの決定はアプリケーションの特定のニーズに依存するため、この質問に対する万能の答えはありません。ただし、一般に、時系列データベースは、監視データ、財務データ、センサーデータなどの時間ベースのデータの保存とクエリに適しています。多くの場合、これらはリレーショナルデータベースなどの他の種類のデータベースと組み合わせて使用され、データストレージと分析のための完全なソリューションを提供します。

NoSQL 時系列データベース (TSDB) の台頭により、貴重な NoSQL プロパティを時系列データの特性と組み合わせることが可能になり、多くの場合、さまざまな目的に役立ちます。このホワイトペーパーでは、TSDB を比較するための 2 つのフレームワークを提供します。フレームワークを評価し、InfluxDB や OpenTSDB などのオープンソース TSDB に適用します。時系列データの量は増え続けており、その結果、データを保存、処理、および表示することが重要になっています。近年、技術の進歩により、コモディティハードウェアの分散システムの人気が急上昇しています。スマートグリッドドメインは、現在 TSDB の最も有望なアプリケーションです。アプリケーションを賢明に選択し、TSDB 機能に合わせて調整することで、アプリケーションがスムーズに実行されるようになります。

方法論の一部として、機能と品質指向の分析のための 2 つの比較フレームワークを開発しています。最初のフレームワークは 7 つの TSDB で使用され、2 番目のフレームワークは 2 つのオープンソースライブラリで使用されます。たとえば、セクション 0 はここにあります。この記事では、時系列データベースを分析するための 2 つのフレームワークを提供します。このホワイトペーパーでは、これまでの作業の結果を引き続き要約し、次に何が起こる可能性があるかについて概説します。データシステムは、プレゼンテーション層、アプリケーション層、データベース層など、いくつかの層で構成されています。さらに、コンポーネントベースのシステムアーキテクチャを使用してそれらを設計できます。

時系列は、記録された時系列のイベントのコレクションです。時系列分析と予測に加えて、将来の他の計画があります。 従来の時系列データベース(TSDB) は、従来のシステムでサポートされなくなったため、需要の増加に対応できなくなりました。 NoSQL ベースの時系列データベース (TSDB) が人気を集めています。リレーショナルデータベースの ACID 特性のため、簡単にスケーリングすることはできません。データポイントは小さいが、多くの場合大きいという事実にもかかわらず、ストレージの制限が問題の原因となることがよくあります。今日の時系列データベース (TSDB) は、かつてないほど柔軟で、モジュール化され、信頼性が高くなっています。

システムアーキテクチャは、プレゼンテーション層、アプリケーションロジック層、およびデータベース層で構成される 3 層の情報システムです。 TSDB の理論とベストプラクティスは [22] で説明されており、それらを実行するためのベストプラクティスも同様です。 OpenTSDB は、彼らの作業の焦点として、パフォーマンスを向上させるために大幅に変更されました。今日まで、TSDB 比較の分野で多くの研究が行われてきました。 OpenTSDB は、今日の市場で最も先進的で人気があり、有望なNoSQL データベースソリューションのようです。スケーリングに関しては、Energy DataBus は KairosDB よりも優れています。データベースは、複雑な数値時系列を使用して評価され、非常に大きな数値データセットに対する適合性が判断されます。

MySQL17 と NoSQL データベース (Cassandra と HBase) は、いくつかの基準に基づいて比較されます。その結果、すべての比較エージェントのレイテンシーをベンチマークし、Cassandra が最も信頼できるという結論に至りました。「Difallah et al.、中東における環境保護の話題に関する論文」。その結果、[16] は、最新のデータベースの比較要素をいくつか提案しています。それらのいくつかは、TSDB の比較フレームワークで使用されています。ライセンスには、対応するシステムを使用するための法的条件が記載されています。

さまざまなライセンスの条件はそれぞれ異なりますが、オープンソースコードは無料で使用できます。ソーシャルメディアの存在を最新の状態に保ち、将来の変更がタイムリーに視聴者に伝えられるようにすることが重要です。サンドボックスとデモの存在により、ユーザーはシステムをすばやく完全に理解できます。

この記事では、Postgres を時系列データベースとして使用する方法と、データを生成して取得する方法、および簡単な予測モデルを作成する方法について説明します。時系列データベースは、その名前が示すように、関連付けられた時間と値のペアを使用して、経時的にデータを格納およびロードするデータベースシステムです。

データサイエンティストや機械学習エンジニアは、NoSQL データベースを使用して、モデルのメタデータ、機能、操作パラメータなどを保存できます。その結果、データエンジニアはそれらを活用して、クリーンなデータを保存および取得できます。

列属性とキー値属性の両方を持つデータストアは、この汎用プラットフォームを使用して分割されます。時系列データベースには、スケーラブルな分散データベースを構築するための優れたツールがあるにもかかわらず、Cassandra が備えている機能がありません。

Mongodb は時系列データベースですか?

Mongodb は時系列データベースです。時間の経過に伴うデータの変更を自動的にキャプチャして保存します。これにより、一定期間にわたって変更を追跡し、分析を実行できます。

開発者は、ネイティブの時系列機能を組み込むことで、MongoDB 5.0 で使い慣れたものと同じツールとフレームワークを使用できます。時系列のデータは、天気、潮汐、株価、金融詐欺など、幅広い用途で使用されています。このブログでは、時系列データの特徴とそれを扱えるデータベースシステムとは何かを見ていきます。内部 MongoDB コレクションは、書き込み可能ですが、時系列の具体化されていないビューにすることができます。挿入時に、以前の時系列のデータは最適化されたストレージ形式に自動的に編成されます。ネイティブの時系列コレクションは、非ネイティブの時系列コレクションよりも 70% 高速です。これは、パフォーマンステストや、最適な結果を得るための調整を目的としたものではありません。

その結果、ネイティブの時系列コレクションは、標準の時系列コレクションよりも約 3% 優れています。クエリ基準を満たすインデックスを含むコレクションは、適切に機能するはずです。次に、単純な MongoDB チャートを使用して結果をプロットできます。 MongoDB の一般リリースである 5.0 は 6 月にリリースされ、同社は新機能を追加し続けており、特に 5.3 が注目されています。 Prometheus、Splunk、およびその他の同様の製品は、分析のために時系列に関する大量のデータを保存します。それらの上にどのようなソリューションを開発しようと考えているか教えてください。

Mongodb が時系列データに最適な理由

MongoDB は、強力なクエリ言語とスキーマ設計の柔軟性を備えたドキュメントベースのデータベースであるため、時系列データに最適です。 createCollection() コマンドを使用して、MongoDB で新しい時系列コレクションを作成できます。データの場合、挿入されると、内部コレクションはその期間に最適化されたストレージ形式でデータを自動的に編成します。時系列コレクションのクエリ中は、測定ごとに 1 つのドキュメントのみを使用します。さらに、MongoDB データベースは、すべてのタイプのストリーミングデータとバッチデータをすべてマッピングすることなくキャプチャできるため、リアルタイム分析の優れたツールです。

Nosql データベースでないのはどれ?

nosql データベースが次のデータベースのいずれかと同じではないというのは本当ですか? Microsoft SQL Server は、他社と共同で作成および開発された Microsoft のリレーショナルデータベース管理システムです。

NoSQL データベースは、リレーショナルデータベースではなくドキュメントにデータを格納します。これらのシステムは、柔軟性、スケーラビリティ、応答性の面で現代のビジネスの要件を満たすように構築されています。純粋なドキュメントデータベース、キー値ストア、ワイドカラムデータベース、グラフデータベースなど、さまざまな種類の NoSQL データベースがあります。グローバル 2000 企業は、ミッションクリティカルなアプリケーションを強化するために、数年のうちに NoSQL データベースを急速に採用しています。 5 つの傾向の結果として、多くのリレーショナルデータベースはそれらを処理できません。リレーショナルデータベースは、データモデルが固定されているため、アジャイル開発の最大の障壁の 1 つです。 NoSQL では、データモデルはアプリケーションモデルによって定義されます。

NoSQL に関して言えば、モデリングデータは静的である必要はありません。 JSON は、ドキュメント指向データベースでのデータストレージのデファクトフォーマットです。 ORM フレームワークを排除した結果、アプリケーション開発のオーバーヘッドが削減されました。 N1QL (「ニッケル」と発音) は、SQL を JSON に拡張する強力なクエリ言語で、Couchbase Server 4.0 の一部として導入されました。また、集計（GROUP BY）、ソート（SORT BY）、結合（LEFT OUTER / INNER）など、SELECT / FROM / WHERE ステートメントで標準的なさまざまな機能をサポートしています。スケールアウトアーキテクチャを採用し、単一の障害を発生させない NoSQL 分散データベースは、運用上の利点を提供します。 Web やモバイルアプリを介してビジネスに関与する顧客がますます増えているため、これらのシステムの可用性がますます重要になっています。

NoSQL データベースは、作成、構成、スケーリングが簡単です。情報の配布、書き込み、および保存に使用することを目的としています。それらは、大規模または小規模だけでなく、小規模または大規模でも管理および監視できます。分散 NoSQL データベースを使用してデータセンター間で複製できます。ソフトウェアは必要ありません。さらに、アプリケーションは、ハードウェアルーターを使用して独自のディザスターリカバリーを実行できます。つまり、アプリケーションは、データベースが問題を発見して独自のリカバリーを実行するのを待つ必要がありません。今日の Web、モバイル、モノのインターネットアプリケーションでは、NoSQL データベースを実行する必要があります。

NoSQL データベースにはさまざまな種類があり、それぞれに独自の機能と利点があります。大量のデータを処理できるデータベースを探している場合は、MongoDB が最適です。これは最も人気のあるデータベースでもあるため、始めるのを手伝ってくれる人が必要です。
一度に大量のデータを処理できるデータベースを探している場合は、CouchDB を使用してください。 CouchDB プラットフォーム上に構築されているため、他のアプリと簡単に統合できます。 Cassandraに加えて、非常に複雑なデータ構造を処理できるデータベースが必要な場合に使用できます. また、応答時間も非常に短いため、クエリはすぐに完了します。
非常に高いレベルのセキュリティを処理できるデータベースを探している場合、HBase は優れた選択肢です。ハッカーがデータにアクセスするのを防ぐ安全なパーティションスキームを採用しています。高レベルのセキュリティを備えたデータベースを探している場合は、Redis が最適です。 Redis プロトコルが使用されているため、ハッカーは Redis プロトコルを使用してデータを盗むことができません。
ハイレベルなパフォーマンスを処理できるデータベースを探しているなら、Neo4J が最適です。 Java プラットフォームが使用されているため、他のアプリケーションとの統合は非常に簡単です。高速で実行できるデータベースが必要な場合は、Riak も優れたオプションです。また、システムは非常にスケーラブルであるため、必要に応じてデータベースにノードを簡単に追加できます。

次のうち、データベースでないものはどれ?

リレーションシップは数学のデータベースではなく、データベースを使用する関数です。

Mongodb は Nosql データベースですか?

MongoDB は、無料のオープンソースとして利用できる NoSQL データベース管理ツールです。 NoSQL データベースは、従来のリレーショナルデータベースの代わりに使用されるデータベースの一種です。 NoSQL データベースは、大規模なデータストレージに役立つだけでなく、小規模なデータストレージにも役立ちます。ドキュメント指向のデータは、ドキュメントに関する情報を管理できるツールである MongoDB を使用して保存または取得できます。