はじめに
この事実に気付いていないかもしれませんが、私たちは常に時系列データベースを使用しています。モノのインターネット（IoT）やその他の革新的なテクノロジーが開発され続けるにつれて、それらはさらに関連性が高くなります。この記事では、時系列データベースとは何か、その目的は何か、そしてそれらが私たちの日常生活に与える影響を確認します。
データベースとは何ですか？
データベースは、相関する方法で編成および保存されるデータのコレクションです。たとえば、連絡先リストは、名前、住所、電話番号、および電子メールアドレスを書き留める物理データベースです。個人に関する相関情報を保存してプロファイルを作成します。データベースの構造や管理システムに応じて、データベースが処理できるデータ型はいくつかあります。
時系列データベースとは何ですか？
時系列データベース（TSDB）は、常に特定の時点に関連付けられているデータ、またはタイムスタンプを使用するデータを登録および保存するように設計および最適化されたデータベースです。この構造により、任意のデータソースからのイベントを時系列で簡単に分析できます。それだけでなく、TSDBは同時入力を受け取ることができるため、データの複数のストリームを同時に分析して保存し、それらを組み合わせて分析することもできます。
TSDBには2つの主な用途があります：
- あらゆるタイプのデータストリームの履歴参照ポイントとして機能します。
- 複雑なデータ分析と予測モデリングを実行します。
時系列データベースはどのように異なりますか？
定義を表面的に読むと、TSDBがリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）やNoSQLデータベースなどの他のデータベースシステムと何が違うのか疑問に思うかもしれません。 RDBMSとNoSQLデータベースはどちらも、データとデータ時間の値のペアでデータを格納できます。ただし、構造的には大きく異なります。 TSDBは、データの高速書き込み、優れた圧縮アルゴリズム、およびかなり高速なクエリエンジンを備えているように特別に最適化されています。
以下のグラフでは、CPU使用率が特定のサーバーのRAM使用量と一定期間にわたってどのように相関しているかを確認できます。この情報は効率的に保存され、履歴データに基づいて予測を作成するために使用できます。
メリット
TSDBは、特定のデータセットが移動している一般的なパターンまたは方向の傾向を調査および収集するときに特に役立ちます。その性質を考えると、それ以外の点では安定した環境での奇妙な変動やデータの異常の観察にも優れています。すべてのレコードにタイムスタンプが付けられているため、データポイントの元帳はネイティブに編成されています。これらのデータベースは、元のデータストリームをシミュレートして、データを複数の処理エンジンに効率的に配信するように構成されています。
このグラフに示すように、TSDBの使用は、2015年に普及して以来、特に過去12か月間で大幅に増加しています。
ほぼ瞬時の速度とストレージ効率で、大量のリアルタイムデータを追跡できます。この提案は、産業用アプリケーションにとって特に魅力的です。実際、業界は、感覚機器データの効率的な保存から製造プロセス中のボトルネックの迅速な追跡に至るまで、さまざまなアプリケーションでこのテクノロジーを歓迎してきました。もちろん、これはTSDBの唯一の潜在的な用途ではなく、多くの開発により、その用途がより広い範囲のアプリケーションに拡大されています。
アプリケーション
他のアプリケーションには、モノのインターネット（IoT）の概念が含まれ、センサーがデバイス内でデータと通信を永続的に生成します。 TSDBは、より効率的で高速な作業環境も提供します。これと同じコンテキストで、Web監視システムとパフォーマンス追跡用のTSDBの実装は、問題を特定してシステムの全体的な安定性を追跡するために使用する開発者の間で人気が高まっています。このデータコンパイルは、Webビジターパターンをモデル化して、全体的なUIエクスペリエンスを向上させるのにも役立ちます。
これらのデータベースは、売上、需要、傾向、サイクルの予測モデル、および金融市場で急速に変化する価格の分析にも広く使用されています。挿入されたデバイスまたはウェアラブルデバイスからの情報を保存およびストリーミングすることにより、医療業務で非常に役立つことが証明されています。
人気のTSDMシステム
TSDBの人気に続いて、時系列分析のためのデータベース管理システムの開発が爆発的に増加しました。目的は、クライアントエクスペリエンスを改善するために使用される既存のデータストレージアルゴリズムを最適化することです。以下で最も人気のあるオプションのいくつかについて説明します。
1。 InfluxDB
InfluxDBは、時系列データベースのデフォルトオプションです。最新のすべてのオペレーティングシステムと互換性があり、プログラミング言語の長いリストをサポートするこのオープンソースプロジェクトは、2013年にInfluxDataによって導入されました。それ以来、この分野の主要なプレーヤーとなっています。非常によく最適化されており、並行プロセスを簡単に処理できます。大きな欠点の1つは、スケーリングが難しいことです。
2。プロメテウス
当初SoundCloudによって開発されたこのオープンソースソフトウェアは、監視システムとアプリケーションに焦点を当てた時系列データを保存するための信頼できる代替手段を提供します。かなりの量を処理できます。ただし、単一ノードのセットアップを使用するように構築されているため、スケーラビリティの問題が発生する可能性があります。
3。 KDB +
KDB +は、KxSystemsによって開発および販売されている高性能TSDBシステムです。このシステムの主な設計目標は、金融システムのリアルタイムデータの数十億のエントリを処理することでした。これは主に、 Qとして知られる非常に効率的なプログラミング言語によって実現されています。 。
結論
このチュートリアルでは、時系列データベースの基本について説明しました。膨大な量の情報を継続的に追跡および保存する必要性が高まるにつれて、TSDBは時間の経過とともにさらに関連性が高くなります。私たちは、履歴データに基づいた効果的な意思決定プロセスをより効率的に行うことができる、完全に管理されたモデリングシステムの黎明期にあります。これがもたらす影響はまだわかっていませんが、このテクノロジーは、情報の保存と処理の方法に非常に有益であることが証明されています。
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