Czy bazy danych szeregów czasowych Nosql
Opublikowany: 2022-11-20Nie ma jednej uniwersalnej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ decyzja o użyciu bazy danych szeregów czasowych zależy od konkretnych potrzeb aplikacji. Jednak ogólnie rzecz biorąc, bazy danych szeregów czasowych dobrze nadają się do przechowywania i wykonywania zapytań dotyczących danych opartych na czasie, takich jak dane monitorowania, dane finansowe i dane z czujników. Są często używane w połączeniu z innymi typami baz danych, takimi jak relacyjne bazy danych, aby zapewnić kompletne rozwiązanie do przechowywania i analizy danych.
Wraz z rozwojem baz danych szeregów czasowych NoSQL (TSDB) stało się możliwe łączenie cennych właściwości NoSQL z charakterystyką danych szeregów czasowych, w wielu przypadkach służących różnym celom. W tym artykule zostaną przedstawione dwa schematy porównywania baz danych TSDB, jeden z naciskiem na funkcje, a drugi z naciskiem na jakość. Oceniamy i stosujemy frameworki do TSDB typu open source, takich jak InfluxDB i OpenTSDB. Ilość danych szeregów czasowych rośnie, w związku z czym ich przechowywanie, przetwarzanie i przeglądanie ma kluczowe znaczenie. W ostatnich latach nastąpił gwałtowny wzrost popularności rozproszonych systemów sprzętu towarowego ze względu na postęp technologiczny. Domena inteligentnych sieci jest obecnie najbardziej obiecującym zastosowaniem TSDB. Mądry wybór i dostosowanie aplikacji do możliwości TSDB zapewni płynne działanie Twojej aplikacji.
W ramach naszej metodologii opracowujemy dwa frameworki porównawcze do analiz zorientowanych na cechy i jakość. Pierwsza struktura jest używana w siedmiu TSDB, a druga w dwóch bibliotekach open source. Na przykład sekcję 0 można znaleźć tutaj. W tym artykule przedstawiono dwie struktury do analizowania baz danych szeregów czasowych. Ten artykuł stanowi kontynuację podsumowania wyników poprzedniej pracy i zawiera przegląd tego, co prawdopodobnie nastąpi w przyszłości. System danych składa się z kilku warstw, w tym warstwy prezentacji, warstwy aplikacji i warstwy bazy danych. Ponadto do ich projektowania można wykorzystać architekturę systemu opartą na komponentach.
Szeregi czasowe to zbiór zarejestrowanych i uporządkowanych w czasie zdarzeń. Oprócz analizy i prognozowania szeregów czasowych istnieją inne plany na przyszłość. Tradycyjne bazy danych szeregów czasowych (TSDB) nie spełniają już zwiększonego zapotrzebowania, ponieważ nie są już obsługiwane przez tradycyjne systemy. Bazy danych szeregów czasowych (TSDB) oparte na technologii NoSQL zyskują na popularności. Ze względu na charakterystyczne właściwości ACID relacyjnych baz danych nie można ich łatwo skalować. Ograniczenia pamięci masowej, mimo że punkty danych są małe, ale często duże, często są źródłem problemów. Dzisiejsze bazy danych szeregów czasowych (TSDB) są bardziej elastyczne, modułowe i niezawodne niż kiedykolwiek wcześniej.
Architektura systemu to trójwarstwowy system informacyjny, który składa się z warstwy prezentacji, warstwy logiki aplikacji i warstwy bazy danych. Teorię i najlepsze praktyki TSDB omówiono w [22], podobnie jak najlepsze praktyki ich realizacji. OpenTSDB został mocno zmodyfikowany w celu zwiększenia wydajności jako główny cel ich pracy. Do tej pory przeprowadzono szereg badań w zakresie porównań TSDB. OpenTSDB wydaje się być obecnie najbardziej zaawansowanym, popularnym i obiecującym rozwiązaniem baz danych NoSQL na rynku. Pod względem skalowalności Energy DataBus przewyższa KairosDB. Bazy danych są oceniane przy użyciu złożonych numerycznych szeregów czasowych w celu określenia ich przydatności do bardzo dużych zbiorów danych liczbowych.
Bazy danych MySQL17 i NoSQL (Cassandra i HBase) są porównywane na podstawie kilku kryteriów. W rezultacie porównują opóźnienia wszystkich agentów porównawczych, co prowadzi do wniosku, że Cassandra jest najbardziej niezawodna. „Difallah et al., artykuł na temat ochrony środowiska na Bliskim Wschodzie”. W rezultacie [16] sugeruje szereg elementów porównawczych dla nowoczesnych baz danych . Niektóre z nich są używane w naszej platformie porównawczej dla TSDB. Licencja określa warunki prawne, zgodnie z którymi ma być używany odpowiedni system.
Warunki każdej z różnych licencji różnią się, ale kod open source jest darmowy. Aktualizowanie obecności w mediach społecznościowych ma kluczowe znaczenie, aby przyszłe zmiany były przekazywane odbiorcom w odpowiednim czasie. Obecność piaskownic i wersji demonstracyjnych zapewnia użytkownikom szybkie i dokładne zrozumienie systemu.
W artykule opisano, w jaki sposób Postgres może być używany jako baza danych szeregów czasowych oraz jak może generować i pobierać dane, a także tworzyć prosty model predykcyjny. Baza danych szeregów czasowych, jak sama nazwa wskazuje, to system bazy danych, który przechowuje i ładuje dane w czasie przy użyciu powiązanych par czasów i wartości.
Analitycy danych i inżynierowie uczenia maszynowego mogą na przykład używać baz danych NoSQL do przechowywania metadanych, funkcji i parametrów operacyjnych modeli. W rezultacie inżynierowie danych mogą wykorzystać je do przechowywania i pobierania czystych danych.
Magazyny danych z atrybutami kolumn i klucz-wartość są partycjonowane przy użyciu tej platformy ogólnego przeznaczenia. Baza danych szeregów czasowych nie ma funkcji, które ma Cassandra, pomimo doskonałych narzędzi do budowania skalowalnej, rozproszonej bazy danych.
Czy Mongodb jest bazą danych szeregów czasowych?
Mongodb to baza danych szeregów czasowych. Automatycznie przechwytuje i przechowuje zmiany danych w czasie. Umożliwia to śledzenie zmian i przeprowadzanie analiz w różnych okresach.
Deweloperzy mogą korzystać z tych samych narzędzi i struktur, do których przyzwyczaili się w MongoDB 5.0, włączając natywne możliwości szeregów czasowych . Dane z szeregów czasowych są wykorzystywane w szerokim zakresie zastosowań, w tym w pogodzie, pływach, cenach akcji i oszustwach finansowych. W tym blogu przyjrzę się charakterystyce danych szeregów czasowych i temu, jaki system bazy danych jest w stanie je obsłużyć. Wewnętrzne kolekcje MongoDB mogą być zapisywalnymi, ale niematerialnymi widokami ich szeregów czasowych. Po wstawieniu dane z poprzednich szeregów czasowych są automatycznie organizowane w zoptymalizowany format przechowywania. Natywne kolekcje szeregów czasowych są o 70% szybsze niż kolekcje nienatywnych szeregów czasowych. Nie ma to być test wydajności ani dostrajanie w celu uzyskania najlepszych wyników.
W rezultacie natywne zbiory szeregów czasowych przewyższają standardowe zbiory szeregów czasowych o prawie 3%. Kolekcje zawierające indeksy spełniające kryteria zapytania powinny działać dobrze. Następnie można użyć prostego wykresu MongoDB do wykreślenia wyników. Ogólna wersja MongoDB, 5.0, została wydana w czerwcu, a firma nadal dodaje nowe funkcje, w szczególności w wersji 5.3. Prometheus, Splunk i inne podobne produkty przechowują dużą ilość danych w szeregach czasowych do analizy. Daj mi znać, jakie rozwiązania planujesz opracować na ich podstawie.
Dlaczego Mongodb jest najlepszym wyborem dla danych szeregów czasowych
MongoDB to doskonały wybór dla danych szeregów czasowych, ponieważ jest bazą danych opartą na dokumentach z potężnym językiem zapytań i elastycznością w projektowaniu schematów. Możesz użyć polecenia createCollection(), aby utworzyć nową kolekcję szeregów czasowych w MongoDB. W przypadku danych, po ich wstawieniu, wewnętrzny zbiór automatycznie organizuje dane w zoptymalizowanym formacie przechowywania dla danego okresu. Podczas kwerendy kolekcji szeregów czasowych używasz tylko jednego dokumentu na pomiar. Co więcej, baza danych MongoDB jest doskonałym narzędziem do analiz w czasie rzeczywistym, ponieważ może przechwytywać wszystkie typy danych przesyłanych strumieniowo i wsadowo, bez konieczności mapowania ich wszystkich.
Która nie jest bazą danych Nosql?
Czy to prawda, że baza danych nosql nie jest taka sama jak którakolwiek z poniższych baz danych? Microsoft SQL Server to system zarządzania relacyjnymi bazami danych firmy Microsoft, który został stworzony i rozwijany we współpracy z innymi firmami.
Bazy danych NoSQL przechowują dane w dokumentach, a nie w relacyjnych bazach danych. Systemy te są budowane w celu spełnienia wymagań nowoczesnych firm w zakresie elastyczności, skalowalności i szybkości reakcji. Istnieje wiele różnych typów baz danych NoSQL, w tym czyste bazy danych dokumentów, magazyny klucz-wartość, szerokokolumnowe bazy danych i bazy danych wykresów. Firmy z listy Global 2000 szybko wdrażają bazy danych NoSQL do obsługi aplikacji o znaczeniu krytycznym w ciągu kilku lat. W wyniku pięciu trendów wiele relacyjnych baz danych nie jest w stanie ich obsłużyć. Relacyjna baza danych jest jedną z najważniejszych barier w zwinnym rozwoju ze względu na jej stały model danych. W NoSQL model danych jest definiowany przez model aplikacji.
Jeśli chodzi o NoSQL, modelowanie danych nie musi być statyczne. JSON to de facto format przechowywania danych w bazie danych zorientowanej na dokumenty. Narzut związany z tworzeniem aplikacji jest zmniejszony w wyniku wyeliminowania frameworków ORM. N1QL (wymawiane jako „nikiel”), potężny język zapytań, który rozszerza SQL do formatu JSON, został wprowadzony jako część Couchbase Server 4.0. Obsługuje również agregację (GROUP BY), sortowanie (SORT BY), łączenie (LEFT OUTER / INNER) i wiele innych funkcji, które są standardem w instrukcjach SELECT / FROM / WHERE. Rozproszona baza danych NoSQL, która wykorzystuje architekturę skalowalną w poziomie i nie powoduje ani jednej awarii, zapewnia korzyści operacyjne. Ponieważ coraz więcej klientów kontaktuje się z firmami za pośrednictwem aplikacji internetowych i mobilnych, dostępność tych systemów staje się coraz ważniejsza.
Bazy danych NoSQL można łatwo tworzyć, konfigurować i skalować. Jest przeznaczony do rozpowszechniania czytania, pisania i przechowywania informacji. Można nimi zarządzać i monitorować na dużą lub małą skalę, a także na małą lub dużą skalę. Może być replikowany między centrami danych przy użyciu rozproszonej bazy danych NoSQL — nie jest wymagane żadne oprogramowanie. Ponadto pozwala aplikacjom na samodzielne przywracanie po awarii przy użyciu routerów sprzętowych, co oznacza, że nie muszą czekać, aż baza danych wykryje problem, i przeprowadzić własne przywracanie. Dzisiejsze aplikacje internetowe, mobilne i Internet rzeczy wymagają do działania bazy danych NoSQL.
Bazy danych NoSQL są dostępne w różnych odmianach, z których każda ma własny zestaw unikalnych funkcji i korzyści. Jeśli szukasz bazy danych, która może obsłużyć wiele danych, MongoDB jest najlepszym rozwiązaniem. Jest to również najpopularniejsza baza danych, więc będziesz potrzebować kogoś, kto pomoże Ci zacząć.
Jeśli szukasz bazy danych, która może obsłużyć wiele danych jednocześnie, CouchDB jest tym, którego możesz użyć. Ponieważ jest zbudowany na platformie CouchDB, można go łatwo zintegrować z innymi aplikacjami. Oprócz Cassandry możesz jej użyć, jeśli potrzebujesz bazy danych, która poradzi sobie z niezwykle złożonymi strukturami danych. Ma również bardzo szybki czas odpowiedzi, więc Twoje zapytania zostaną zakończone w mgnieniu oka.
HBase to doskonały wybór, jeśli szukasz bazy danych zdolnej do obsługi ekstremalnie wysokiego poziomu bezpieczeństwa. Wykorzystuje bezpieczny schemat partycji, który uniemożliwia hakerom uzyskanie dostępu do twoich danych. Jeśli szukasz bazy danych o wysokim poziomie bezpieczeństwa, Redis jest dobrym wyborem. Ponieważ używany jest protokół Redis, hakerzy nie są w stanie ukraść danych za jego pomocą.
Jeśli szukasz bazy danych, która poradzi sobie z wysoką wydajnością, Neo4J jest dla Ciebie. Integracja z innymi aplikacjami jest bardzo prosta ze względu na wykorzystywaną platformę Java. Możesz również znaleźć Riak jako doskonałą opcję, jeśli chcesz bazę danych zdolną do działania z dużymi prędkościami. System jest również bardzo skalowalny, więc w razie potrzeby możesz łatwo dodać więcej węzłów do swojej bazy danych.
Która z poniższych nie jest bazą danych?
Relacje nie są bazami danych w matematyce, ale raczej funkcjami korzystającymi z baz danych.
Czy Mongodb jest bazą danych Nosql?
MongoDB to narzędzie do zarządzania bazą danych NoSQL, które jest dostępne jako bezpłatne i otwarte oprogramowanie. Bazy danych NoSQL to typ bazy danych używany zamiast tradycyjnych relacyjnych baz danych . Bazy danych NoSQL, oprócz tego, że są przydatne do przechowywania danych na dużą skalę, mogą być również przydatne do przechowywania danych na małą skalę. Dane zorientowane na dokumenty można przechowywać lub pobierać za pomocą MongoDB, narzędzia, które może zarządzać informacjami dotyczącymi dokumentów.