时间序列数据库是Nosql吗

这个问题没有千篇一律的答案，因为是否使用时间序列数据库取决于应用程序的具体需求。 但是，一般来说，时间序列数据库非常适合存储和查询基于时间的数据，例如监控数据、财务数据和传感器数据。 它们通常与其他类型的数据库（如关系数据库）结合使用，为数据存储和分析提供完整的解决方案。

随着 NoSQL 时间序列数据库 (TSDB) 的兴起，将有价值的 NoSQL 属性与时间序列数据的特征结合起来成为可能，在许多情况下服务于多种用途。 本文将为 TSDB 的比较提供两种框架，一种侧重于特性，一种侧重于质量。 我们评估框架并将其应用于开源 TSDB，例如 InfluxDB 和 OpenTSDB。 时间序列数据的数量在不断增长，因此，存储、处理和查看数据至关重要。 近年来，由于技术进步，商品硬件的分布式系统越来越受欢迎。 智能电网领域是目前TSDBs最有前途的应用领域。 明智地选择并根据 TSDB 功能定制应用程序将确保您的应用程序顺利运行。

作为我们方法的一部分，我们开发了两个用于特征和质量导向分析的比较框架。 第一个框架用在七个 TSDB 上，第二个框架用在两个开源库上。 例如，第 0 节可在此处找到。 本文提供了两个分析时间序列数据库的框架。 本文继续总结前面工作的结果，并概述接下来可能发生的事情。 数据系统由若干层组成，包括表示层、应用层和数据库层。 此外，还可以使用基于组件的系统架构来设计它们。

时间序列是记录的和按时间顺序排列的事件的集合。 除了时间序列分析和预测，未来还有其他计划。 传统时间序列数据库(TSDB) 不再满足日益增长的需求，因为它们不再受到传统系统的支持。 基于 NoSQL 的时间序列数据库 (TSDB) 越来越受欢迎。 由于关系数据库的 ACID 特性，它们无法轻松扩展。 尽管数据点很小但通常很大，但存储限制常常是问题的根源。 今天的时间序列数据库 (TSDB) 比以往任何时候都更加灵活、模块化和可靠。

系统架构是一个三层信息系统，由表示层、应用逻辑层和数据库层组成。 [22] 中讨论了 TSDB 理论和最佳实践，以及执行它们的最佳实践。 OpenTSDB 已经过大量修改以提高性能作为他们工作的重点。 迄今为止，已经对 TSDB 比较领域进行了许多研究。 OpenTSDB 似乎是当今市场上最先进、最流行、最有前途的NoSQL 数据库解决方案。 在扩展方面，Energy DataBus 优于 KairosDB。 数据库使用复杂的数字时间序列进行评估，以确定它们对超大数字数据集的适用性。

MySQL17 和 NoSQL 数据库（Cassandra 和 HBase）根据几个标准进行比较。 因此，他们对所有比较代理的延迟进行了基准测试，从而得出 Cassandra 是最可靠的结论。 “Difallah 等人，一篇关于中东环保主义主题的论文。” 因此，[16] 提出了现代数据库的一些比较元素。 其中一些用于我们的 TSDB 比较框架。 许可证规定了使用相应系统的法律条件。

各种许可的条款和条件各不相同，但开源代码可以免费使用。 保持社交媒体的最新状态至关重要，以便及时将未来的变化传达给受众。 沙盒和演示的存在使用户可以快速、透彻地了解系统。

本文介绍了如何将 Postgres 用作时间序列数据库，以及它如何生成和检索数据，以及如何建立一个简单的预测模型。 顾名思义，时间序列数据库是一种数据库系统，它通过使用关联的时间和值对随时间存储和加载数据。

例如，数据科学家和机器学习工程师可以使用 NoSQL 数据库来存储模型的元数据、特征和操作参数。 因此，数据工程师可以利用它们来存储和检索干净的数据。

使用这个通用平台对具有列和键值属性的数据存储进行分区。 时间序列数据库不具备 Cassandra 所具有的功能，尽管它具有用于构建可扩展的分布式数据库的出色工具。

Mongodb 是时间序列数据库吗？

Mongodb 是一个时间序列数据库。 随着时间的推移，它会自动捕获和存储对数据的更改。 这使您能够在一段时间内跟踪更改并执行分析。

通过合并本机时间序列功能，开发人员可以使用他们在 MongoDB 5.0 中已经习惯的相同工具和框架。 来自时间序列的数据用于广泛的应用，包括天气、潮汐、股票价格和金融欺诈。 在这篇博客中，我将研究时间序列数据的特征以及能够处理它的数据库系统。 内部 MongoDB 集合可以是其时间序列的可写但非物化视图。 插入时，先前时间序列的数据会自动组织成优化的存储格式。 原生时间序列集合比非原生时间序列集合快 70%。 它并不意味着性能测试或调整以获得最佳结果。

因此，原生时间序列集合的性能优于标准时间序列集合近 3%。 包含满足查询条件的索引的集合应该表现良好。 然后可以使用一个简单的 MongoDB 图表来绘制结果。 MongoDB 的通用版本 5.0 已于 6 月发布，该公司继续添加新功能，最引人注目的是 5.3。 Prometheus、Splunk 和其他类似产品在时间序列上存储大量数据以供分析。 请让我知道您正在考虑在它们之上开发什么解决方案。

为什么 Mongodb 是时间序列数据的最佳选择

MongoDB 是时间序列数据的绝佳选择，因为它是一个基于文档的数据库，具有强大的查询语言和灵活的模式设计。 您可以使用 createCollection() 命令在 MongoDB 中创建一个新的时间序列集合。 就数据而言，当插入数据时，内部集合会自动以针对该时间段的优化存储格式组织数据。 在时间序列集合的查询过程中，每次测量仅使用一个文档。 此外，MongoDB 数据库是用于实时分析的出色工具，因为它可以捕获所有类型的流式和批处理数据，而无需映射所有数据。

哪个不是 Nosql 数据库？

nosql数据库与以下任何数据库都不一样吗？ Microsoft SQL Server 是 Microsoft 与其他公司合作创建和开发的关系数据库管理系统。

NoSQL 数据库将数据存储在文档中，而不是关系数据库中。 这些系统旨在满足现代企业在灵活性、可扩展性和响应能力方面的要求。 NoSQL 数据库有很多不同类型，包括纯文档数据库、键值存储、宽列数据库和图形数据库。 全球 2000 家企业在短短几年内迅速采用 NoSQL 数据库来支持任务关键型应用程序。 由于五个趋势，许多关系数据库无法处理它们。 由于其固定的数据模型，关系数据库是敏捷开发的最大障碍之一。 在 NoSQL 中，数据模型由应用程序模型定义。

对于 NoSQL，建模数据不必是静态的。 JSON 是面向文档的数据库中数据存储的实际格式。 由于消除了 ORM 框架，开发应用程序的开销减少了。 N1QL（发音为“nickel”）是一种将 SQL 扩展到 JSON 的强大查询语言，已作为 Couchbase Server 4.0 的一部分引入。 它还支持聚合 (GROUP BY)、排序 (SORT BY)、连接 (LEFT OUTER / INNER) 以及 SELECT / FROM / WHERE 语句中标准的各种其他功能。 NoSQL 分布式数据库采用横向扩展架构，不会导致单一故障，可提供运营优势。 由于越来越多的客户通过网络和移动应用程序与企业互动，因此这些系统的可用性变得越来越重要。

NoSQL 数据库易于创建、配置和扩展。 它旨在用于分发读取、写入和存储信息。 它们可以在大范围或小范围内进行管理和监控，也可以在小规模或大范围内进行管理和监控。 它可以使用分布式 NoSQL 数据库在数据中心之间进行复制——不需要任何软件。 此外，它还允许应用程序使用硬件路由器执行自己的灾难恢复，这意味着它们不需要等待数据库发现问题并执行自己的恢复。 当今的 Web、移动和物联网应用程序需要 NoSQL 数据库才能运行。

NoSQL 数据库种类繁多，每一种都有其独特的特性和优势。 如果您正在寻找可以处理大量数据的数据库，MongoDB 是您的不二之选。 它也是最受欢迎的数据库，因此您需要有人帮助您入门。
如果您正在寻找一种可以同时处理大量数据的数据库，CouchDB 是您的不二之选。 因为它建立在 CouchDB 平台上，所以很容易与其他应用程序集成。 除了 Cassandra，如果你想要一个可以处理极其复杂数据结构的数据库，你可以使用它。 它还具有非常快的响应时间，因此您的查询将立即完成。
如果您正在寻找能够处理极高安全级别的数据库，HBase 是一个很好的选择。 它采用安全分区方案，可防止黑客访问您的数据。 如果你正在寻找安全级别高的数据库，Redis 是一个不错的选择。 由于使用了 Redis 协议，黑客无法使用它窃取您的数据。
如果您正在寻找可以处理高级性能的数据库，那么 Neo4J 就是您的最佳选择。 由于使用的是 Java 平台，因此与其他应用程序集成非常简单。 如果您想要一个能够高速运行的数据库，您也可以将 Riak 作为一个极好的选择。 该系统的可扩展性也很强，因此您可以根据需要轻松地向数据库添加更多节点。

以下哪项不是数据库？

关系不是数学中的数据库，而是使用数据库的函数。

Mongodb 是 Nosql 数据库吗？

MongoDB 是一种 NoSQL 数据库管理工具，可作为免费开源软件使用。 NoSQL 数据库是一种用来代替传统关系数据库的数据库。 NoSQL 数据库除了可用于大规模数据存储外，还可用于小规模数据存储。 可以使用 MongoDB 存储或检索面向文档的数据，MongoDB 是一种可以管理与文档相关的信息的工具。