InfluxDB: 시계열 데이터베이스

InfluxDB는 Go로 작성되고 InfluxData에서 개발한 시계열 데이터베이스입니다. 높은 쓰기 성능과 빠른 쿼리에 중점을 두고 확장 가능하도록 설계되었습니다. 또한 커뮤니티 버전과 엔터프라이즈 버전이 있는 오픈 소스입니다. InfluxDB는 종종 오픈 소스 데이터 시각화 도구인 Grafana와 함께 사용됩니다. InfluxDB는 높은 쓰기 성능과 빠른 쿼리로 인해 시계열 데이터에 널리 사용됩니다. 또한 오픈 소스이기 때문에 많은 개발자들에게 매력적입니다.

비교를 수행하기 위해 실제 PeerSpot 사용자 리뷰를 사용하여 InfluxDB와 Oracle NoSQL 을 비교했습니다. 이 기사에서는 NoSQL 데이터베이스의 기능, 가격, 서비스 및 지원, 배포 용이성, ROI를 비교하여 어느 것이 비즈니스에 더 적합한지 알아봅니다. 2012년부터 648,701명의 전문가가 우리 연구를 사용했습니다. 클라우드 기반 오퍼링인 InfluxDB는 time-seriesDB, 빠른 time-bulk query, window operation이 가장 큰 특징입니다. 높은 카디널리티 데이터와 호환되지 않는 InfluxDB용 대량 API에는 몇 가지 문제가 있습니다. 무료 추천 엔진을 사용하여 어떤 NoSQL 데이터베이스가 귀하의 요구 사항에 가장 잘 맞는지 결정하십시오. InluxDB는 개발자와 기업이 시계열 데이터를 관리할 수 있는 무료 오픈 소스 소프트웨어 프로그램입니다.

InfluxDB를 사용하면 사물 인터넷(IoT), 애플리케이션, 시스템, 컨테이너 및 인프라를 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 검토자는 Grafana와의 데이터 집계 및 통합을 가장 중요한 기능으로 언급했습니다. Oracle NoSQL Database 는 대규모의 고가용성 데이터베이스 시스템을 목표로 합니다. 완전한 CRUD(Create, Read, Update, and Delete) 작업과 다양한 내구성 및 일관성 보장을 사용할 수 있습니다. 4개의 리뷰에서 InfluxDB는 NoSQL 데이터베이스 시장에서 5위를 차지했으며 Oracle No SQL(1개로 7위)에 이어 7위를 차지했습니다. 가장 추천하는 데이터베이스로 인터페이스가 매우 간단하고 가볍고 강력합니다.

InfluxDB는 기본 키나 외래 키, 측정 조인 등을 포함하지 않기 때문에 관계형 데이터베이스가 아닙니다. 솔루션으로서의 태그: 이론적으로 태그는 해결 방법으로 사용되지만 카디널리티가 낮은 데이터에만 적합합니다. 고유한 ID 태그가 있는 레코드가 많은 경우 많은 양의 메모리가 필요합니다.

influxDB 데이터베이스 는 SQL 데이터베이스와 유사하지만 몇 가지 차이점이 있습니다. 이 데이터베이스는 시계열 데이터를 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 관계형 데이터베이스가 시계열 데이터를 처리할 수 있다는 사실에도 불구하고 일반적인 시계열 워크로드에 최적화되어 있지 않습니다.

InfluxDB Cloud는 완전 관리형의 탄력적인 시계열 데이터 플랫폼 으로 사용자가 신속하게 시작하고 필요에 따라 빠르게 확장할 수 있습니다.

InfluxData에서 만든 시계열 데이터베이스(TSDB)는 오픈 소스 데이터베이스입니다. 작업, 애플리케이션 메트릭, 사물 인터넷 센서 데이터 및 실시간 분석과 같은 시계열 데이터는 Go에서 이 라이브러리를 사용하여 저장하고 검색할 수 있습니다.

Graphql은 Sql입니까 아니면 Nosql입니까?

GraphQL에서는 유형 기반 쿼리 언어인 동적 쿼리에서 데이터를 효율적으로 반환하기 위해 유형 시스템을 사용합니다. SQL(구조적 쿼리 언어)은 테이블 형식 및 계층적 데이터베이스에서 데이터 구조의 설계, 구현 및 관리를 위해 더 오래되고 널리 사용되는 표준입니다. API에 NoSQL 데이터베이스를 사용하려면 GraphQL로 이동하세요.

Type Mismatch 및 GraphQL 데이터베이스는 모두 Cochrane과 Herman Camarena가 만들었습니다. 여전히 NoSQL의 장점을 활용할 수 있기 때문에 NoSQL 시스템이 아닌 GraphQL을 사용하여 타입 시스템을 도입할 수 있습니다. GraphQL 컬렉션의 문서 구조는 몇 가지 예외를 제외하고 문서마다 조금씩 다릅니다. GraphQL API 덕분에 개발자는 백엔드 유형에 대략 일치하는 원하는 데이터 유형을 선택할 수 있습니다. GraphQL의 잠재력을 최대한 실현하려면 유형 불일치 문제를 해결해야 합니다. 언어로서, 불일치 문제를 덜 심각하게 만드는 많은 장점이 있습니다. StepZen의 JSON2SDL과 같은 도구를 사용하면 작업을 더욱 자동화할 수 있습니다.

Graphql은 데이터 소스에 구애받지 않습니다.

변경 사항이 저장되거나 검색되는 모든 데이터 소스에 독립적이지 않습니다. 해석기로 알려진 임의의 함수를 사용하여 데이터에 액세스하고 조작할 수 있습니다.

Influx Sql 또는 Nosql입니까?

InfluxDB는 InfluxData에서 개발한 관계형 데이터베이스입니다. 빅 데이터 , NoSQL 및 확장성을 결합한 무료 오픈 소스 데이터베이스입니다. 가용성이 높고 쓰기 속도가 빠르며 요청 시 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스인 InfluxDB는 일련의 시계열 데이터 포인트를 기반으로 시간이 지남에 따라 데이터 포인트 세트를 저장합니다.

그 목적은 시계열 데이터에 사용하는 것입니다. 각 데이터 시리즈에는 그 안에 있는 단일 지점을 식별하는 타임스탬프가 있습니다. 이 경우 데이터베이스 테이블에서 기본 키는 SQL 데이터베이스와 마찬가지로 항상 시스템에 의해 설정됩니다. 대부분의 경우 측정에 새 필드를 추가하는 작업은 포인트를 작성하는 것만으로 수행할 수 있습니다. 이 섹션에서 언급된 influxDB 용어 에 대한 자세한 설명은 용어집에서 확인할 수 있습니다. Flux와 함께 InfluxDB 1.8을 사용하면 구문 및 개념에 대한 기본적인 이해를 얻을 수 있습니다. SQL과 유사한 쿼리 언어인 InfluxQL은 influxDB와 상호 작용하는 데 사용됩니다.

SQL 환경은 타 환경에서 오신 분들도 편하게 이용하실 수 있도록 설계되었습니다. 이 프로그램은 UNION, JOIN 또는 HAVING과 같은 고급 연산을 지원하지 않습니다. 서버의 현재 타임스탬프는 상대 시간 및 now()와 함께 사용하여 상대 시간을 계산할 수 있습니다. 이 쿼리는 foodships 데이터 목록을 생성합니다. CR-ud 데이터베이스는 완전한 CRUD 데이터베이스가 아니라 afluxDB에 더 가깝습니다. 데이터를 업데이트하고 파괴하는 것보다 데이터 생성과 읽기를 우선시하도록 설계되었습니다.

InfluxDB와 MySQL은 가장 널리 사용되는 시계열 데이터베이스 중 두 가지입니다. 두 오픈 소스 도구 모두 사용이 간편하고 사용자 정의할 수 있습니다. InfluxDB는 다른 어떤 것보다 간단하기 때문에 시계열 데이터 분석에 탁월한 선택입니다. InfluxDB는 MySQL보다 많은 이점을 제공합니다. MySQL은 InfluxDB보다 메모리 효율적이고 개발 속도가 빠릅니다. InfluxDB가 MySQL보다 나은 도구인 두 번째 이유는 더 안정적이기 때문입니다. 또한 InfluxDB는 MySQL보다 시계열 분석을 더 잘 지원합니다. 시계열 분석의 경우 InfluxDB는 사용이 간편하고 메모리 효율적이며 신뢰할 수 있기 때문에 좋은 선택입니다. Cisco, Power Home Remodeling, AT&T, Windstream Communications를 비롯한 여러 회사에서 이미 InfluxDB를 사용하고 있습니다.

Nosql 및 Sql 데이터베이스의 장단점

SQL 데이터베이스는 문서 및 JSON과 같은 구조화되지 않은 데이터에 대해 NoSQL 데이터베이스보다 더 나은 다중 행 트랜잭션 처리를 제공합니다. SQL 데이터베이스는 관계형 형식으로 작성된 레거시 시스템에서도 사용됩니다. InfluxDB의 데이터는 샤드 그룹에 저장됩니다. 데이터는 샤드 그룹에 저장되며 기록에서 샤드 기간으로 정의되고 보존 정책(RP)에 따라 정렬되는 타임스탬프와 함께 저장됩니다. 또한 RP에 따라 샤드 그룹의 지속 시간을 조정할 수 있습니다. 보존 정책 관리로 이동하여 샤드 그룹의 기간을 변경할 수 있습니다. InfluxDB는 SQL 데이터베이스와 비교하여 구조 및 운영 측면에서 많은 차이점이 있습니다. InfluxDB의 목적은 과거 데이터를 저장하는 것입니다. 시계열 데이터는 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있지만 이러한 데이터베이스는 일상적인 시계열 워크로드에 최적화되어 있지 않습니다. InfluxDBQL 클라이언트는 데이터베이스 데이터의 SQL 쿼리를 활성화합니다.

Influxdb는 어떤 유형의 데이터베이스입니까?

InfluxDB는 외부 종속성이 없는 오픈 소스 시계열 데이터베이스 입니다. 메트릭, 이벤트 모니터링 및 분석 분석에 유용합니다.

InfllluxDB 오픈 소스 데이터베이스는 시계열 형식으로 작성되며 InfluxData에 의해 유지 관리됩니다. 시계열 데이터를 저장하고 검색하도록 설계된 이 플랫폼은 성능 메트릭 및 분석을 모니터링하고 기록하는 데 사용됩니다. InfluxDB의 데이터베이스 아키텍처는 시리즈 데이터를 위한 TSI(Time Series Index)와 측정, 태그 및 필드 메타데이터를 위한 반전 인덱스의 두 가지 데이터베이스로 구성됩니다. 오픈 소스 데이터베이스인 InfluxDB는 열 형식으로 데이터를 저장합니다. 또한 데이터 저장소의 열은 시간 경과에 따른 스캔과 같은 일반적인 시계열 쿼리를 지원할 수 있습니다. 시간 구조 병합 트리(TSM)는 InfluxDB에서 사용하는 조직 구조입니다. FileStore는 컴퓨터의 모든 TSM 파일에 대한 파일 액세스를 관리하는 데에도 사용됩니다.

InfluxDB는 시계열 분석 및 모니터링에 사용할 수 있는 강력하고 빠르며 비용 효율적인 데이터 스토리지 솔루션입니다. 모든 데이터가 한 번에 전달되는 컬럼 데이터 전달을 사용하므로 특정 데이터 값을 추출하기 위해 전체 행을 읽을 필요가 없습니다. 결과적으로 InfluxDB는 센서 및 시스템 데이터와 같이 자주 방대하고 밀도가 높은 데이터에 유용한 도구입니다. 대부분의 데이터베이스와 마찬가지로 InfluxDB는 샤딩 및 인덱싱을 사용하기 때문에 높은 읽기 및 쓰기 처리량과 열 형식 기능을 제공합니다. 정기적으로 보관하고 검색해야 하는 센서나 시스템 로그의 데이터를 저장하고 검색할 수 있기 때문에 유용한 기능입니다. InfluxDB는 시계열 분석 및 모니터링에 적합한 강력하고 유연한 데이터 스토리지 솔루션입니다. 이 형식에는 한 번에 한 열씩 데이터를 제공하는 열 배열, 두 배 빠른 읽기 및 쓰기 처리량, 더 빠른 검색 및 확장을 가능하게 하는 인덱스 기능이 포함됩니다. InfluxDB는 방대한 시계열 데이터 와 빠르고 효율적인 데이터 스토리지 솔루션이 필요한 데이터를 포함하여 광범위한 스토리지 요구 사항에 탁월한 선택입니다.

Influxdb 대 Mongodb

InfluxDB의 결과는 데이터 수집 및 디스크 스토리지 성능 측면에서 MongoDB보다 훨씬 우수함을 보여주었습니다. 데이터 수집 측면에서 InfluxDB 는 MongoDB보다 4배 더 뛰어납니다. InfluxDB는 MongoDB와 달리 20배의 압축률을 제공했습니다.

4년 넘게 couchbase를 사용한 후 MongoDB로 전환했고 더할 나위 없이 기쁩니다. 우리는 기업 지원을 받았지만 Couchbase 파트너로 등록되어 있음에도 불구하고 경험은 끔찍했습니다. 제대로 실행하려면 최소 요구 사항에서 최소 6대의 서버가 필요합니다. 생산에는 6대의 서버가 필요합니다. 메모리 내 캐시를 처리하기 위해 더 작은 Memcached 인스턴스가 Couchbase 인스턴스와 함께 제공됩니다. 이 프로그램은 8GB의 RAM을 가지고 있으며 5000개의 문서를 지원할 수 있습니다. 나는 여기서 우스꽝스럽게 생각하지 않습니다. Couchbase 인스턴스에는 5000개 미만의 문서, 20개 미만의 인덱스 및 8GB 이상의 RAM이 있습니다.

InfluxDB 데이터베이스는 시계열 데이터에 매우 적합합니다. 따라서 개발자가 데이터 보안을 완벽하게 제어할 수 있으므로 민감한 데이터를 저장하는 데 탁월한 선택입니다. 또한 InfluxDB의 커뮤니티 지원이 우수하여 필요할 때 조직에 쉽게 연락할 수 있습니다.

Orientdb가 최고의 그래프 데이터베이스인 이유

OrientDB는 MongoDB와 달리 많은 이점을 제공합니다.
OrientDB는 스키마가 없기 때문에 데이터 모델을 쉽게 모델링할 수 있습니다.
OrientDB는 ACID를 준수하므로 데이터가 일관되고 내구성이 있습니다.
OrientDB의 성능은 MongoDB보다 우수하므로 시계열 데이터를 저장하는 데 탁월한 선택입니다.
그래프 데이터베이스를 찾고 있다면 OrientDB가 최선의 선택이 될 수 있습니다. True Graph Engine을 마스터하면 다른 데이터 유형을 처리하거나 다른 시스템을 구현할 필요가 없습니다.

Influxdb의 장점

InfluxDB를 좋아하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다. – 첫째, InfluxDB는 설치 및 실행이 매우 쉽습니다. 실제로 아주 적은 구성으로 단 몇 분 만에 인스턴스를 가동하고 실행할 수 있습니다. – 둘째, InfluxDB는 뛰어난 쓰기 성능을 가지고 있습니다. 땀을 흘리지 않고도 초당 수백만 개의 데이터 포인트를 쉽게 처리할 수 있습니다. – 셋째, InfluxDB에는 필요에 맞게 쉽게 사용자 지정할 수 있는 매우 유연한 데이터 모델이 있습니다. – 넷째, InfluxDB에는 다양한 유형의 쿼리를 지원하는 풍부한 쿼리 언어가 있습니다. – 다섯째, InfluxDB는 다양한 유형의 데이터 소스 및 애플리케이션과 잘 통합 됩니다. 전반적으로 InfluxDB는 시계열 데이터에 탁월한 선택입니다. 사용하기 쉽고 성능이 뛰어나며 매우 유연합니다.

InfllluxDB는 시계열 데이터베이스입니다. 이 사용 사례의 성능을 최대화하려면 주로 기능 측면에서 절충하는 것이 중요합니다. 가장 최근의 타임스탬프가 있는 데이터가 대부분의 쓰기를 구성하며 오름차순으로 추가됩니다. 문제의 데이터는 거의 업데이트되지 않으며 논쟁의 여지가 있는 업데이트도 거의 없습니다. 디자이너가 일시적이고 비연속적인 데이터를 처리하여 성능을 높이는 것은 어려웠습니다. 읽기 및 쓰기가 많은 데이터베이스는 이를 처리할 수 있을 만큼 충분히 커야 합니다.

가장 강력한 시계열 데이터베이스는 InfluxDB Cloud와 시계열 데이터베이스 를 결합한 서비스입니다. 이 무료 도구는 사용이 간편하고 빠르고 서버리스이며 탄력적이며 Docker 및 Prometheus와 같은 널리 사용되는 도구를 지원합니다. 오픈 소스 InfluxDB의 인기로 인해 회사는 업계에서 가장 성공적인 비즈니스 중 하나로 성장했습니다. 올해는 전 세계에서 450,000개 이상의 활성 InfluxDB 인스턴스가 실행되면서 InfluxData의 도달 범위가 극적으로 확장되었습니다. 간단하고 신속하게 배포할 수 있는 강력한 시계열 데이터베이스가 필요한 데이터 과학자와 엔지니어는 InfluxDB Cloud의 이상적인 후보입니다.