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這篇文章主要講解了“怎么使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著丸趣 TV 小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“怎么使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫”吧！

時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫的簡要介紹 -InfluxDB，TimescaleDB 和 QuestDB

基于特定的業(yè)務(wù)需求和用例，從關(guān)系數(shù)據(jù)庫中衍生出了大量新數(shù)據(jù)庫。從內(nèi)存中的鍵值存儲(chǔ)到圖形數(shù)據(jù)庫，從地理空間數(shù)據(jù)庫到時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫。在使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的一般解決方案不是很有效的情況下，所有這些不同類型的數(shù)據(jù)庫都有特定的用途。

盡管有許多不同類型的數(shù)據(jù)庫，但在這里我們將研究時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫 - 處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)所需的數(shù)據(jù)庫。

由時(shí)間間隔內(nèi)某物的連續(xù)測量組成的數(shù)據(jù)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

隨著金融交易的現(xiàn)代化以及物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，對時(shí)序數(shù)據(jù)庫的需求顯而易見。股票和加密貨幣的價(jià)格每秒鐘變化一次。為了測量這些變化的數(shù)據(jù)并對該數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，我們需要一種有效的存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)的方法。

隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在我們生活中的空前滲透，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)每天都在增加。無論是汽車診斷，房屋的溫度讀數(shù)，迷路的狗的 GPS 位置，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備無處不在。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備只能做一件事情，一件事情。通過設(shè)備上的傳感器捕獲信息，并將其發(fā)送到服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)。由于現(xiàn)有的通信協(xié)議對于這種輕量級的高頻數(shù)據(jù)，流數(shù)據(jù)來說太復(fù)雜了，因此開發(fā)了 MQTT 來解決物聯(lián)網(wǎng)的消息傳遞。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以有兩種類型 - 常規(guī) (通常基于測量) 和不規(guī)則(通常基于事件)。

但是時(shí)間序列數(shù)據(jù)不僅限于物聯(lián)網(wǎng)，它也滲透到整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)。捕獲搜索引擎查詢，主題標(biāo)簽，社交媒體帖子的病毒性等趨勢也可以生成時(shí)間序列數(shù)據(jù)。它并沒有就此結(jié)束。在由軟件驅(qū)動(dòng)的世界中，記錄和審核安全性和合規(guī)性至關(guān)重要。所有這些數(shù)據(jù)也可以歸類為時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

專門設(shè)計(jì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫來處理由于捕獲，存儲(chǔ)和分析來自一個(gè)或多個(gè)上述來源的時(shí)間序列數(shù)據(jù)而引起的問題。因此，為簡單起見，讓我們將時(shí)序數(shù)據(jù)定義為：

高容量(來自測量的連續(xù)數(shù)據(jù))

自然時(shí)間順序(時(shí)間是必不可少的維度)

作為整個(gè)數(shù)據(jù)集 (比單個(gè)記錄) 更有價(jià)值

有了這些信息，時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫應(yīng)該能夠存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，并具有大規(guī)模記錄掃描，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)生命周期管理的能力。如前所述，傳統(tǒng)的事務(wù)數(shù)據(jù)庫雖然可以用于存儲(chǔ)，檢索和處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，但是并不能充分利用可用資源。

特定的問題需要特定的解決方案。

現(xiàn)在，隨著公司意識(shí)到這一事實(shí)，他們開始使用專門的數(shù)據(jù)庫來解決特定的問題。這回到了我開始這篇文章所談?wù)摰膬?nèi)容。在所有其他數(shù)據(jù)庫中，時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫在過去兩年中的采用率更高(截至 2020 年 12 月的數(shù)據(jù))。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫使用率增加約 2.5 倍的主要原因是云和數(shù)據(jù)技術(shù)的融合，以及能夠從較早的地方捕獲數(shù)據(jù)的地方捕獲數(shù)據(jù)的能力，即，汽車的引擎，冰箱，數(shù)十億個(gè)設(shè)備的位置數(shù)據(jù)等等。除了新的來源外，公司還意識(shí)到某些較舊的來源畢竟并不真正適合事務(wù)數(shù)據(jù)庫。所有這些都促進(jìn)了時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫的廣泛采用。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫

考慮到時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫的存在，讓我們研究一下如果要嘗試時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫可以采取哪些不同的選擇。可以在 DB-engines 網(wǎng)站上找到完整的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫列表。我將談?wù)撈渲械娜齻€(gè)。

時(shí)序數(shù)據(jù)庫

作為時(shí)間序列的 PostgreSQL 銷售，它很快就引起了您的注意。默認(rèn)情況下，PostgreSQL 對任何東西都是一種贊美。借助超表和大塊等新的體系結(jié)構(gòu)，TimescaleDB 在插入方面的性能提高了 15 倍以上，在查詢性能上也有了顯著提高。在這里閱讀更多有關(guān)它的信息。

盡管沒有像其他大多數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫一樣，主要的云提供商在云中沒有針對 TimescaleDB 的完全集成的解決方案，但是 TimescaleDB 可以在所有這些數(shù)據(jù)庫上無縫運(yùn)行。例如，如果您的基礎(chǔ)架構(gòu)位于 AWS 中，并且您不想在 Timescale  Cloud 中運(yùn)行您的 TimescaleDB 實(shí)例，則可以使用 EC2 實(shí)例來安裝官方的 TimescaleDB AMI，也可以使用帶有官方頭盔圖的 AWS Elastic  Kubernetes Services。

InfluxDB

與在 PostgreSQL(關(guān)系數(shù)據(jù)庫)中獲得靈感的 TimescaleDB 不同，該數(shù)據(jù)庫是從頭開始編寫的 NoSQL 時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫。盡管 TimescaleDB 具有站在被廣泛接受和欽佩的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的肩膀上的優(yōu)勢，但 InfluxDB 卻走了一條不同的道路。InfluxDB 是時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫中的佼佼者，但根據(jù) TimescaleDB 的研究，它在許多方面都無法擊敗 TimescaleDB。

如果您想讀一讀有趣的文章，并想將這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫都安裝在系統(tǒng)上以自己了解一下，請轉(zhuǎn)到 Oleksander  Bausk 今天在他的博客上發(fā)布的這個(gè)有趣的比較。

話雖如此，InfluxDB 具有很多功能。除了查詢語言 InfluxQL 和 Flux 外，InfluxDB 還開發(fā)了一種干凈，輕量，基于文本的協(xié)議，該協(xié)議用于將點(diǎn)寫入數(shù)據(jù)庫。值得贊揚(yáng)的是，其他時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫 (例如 QuestDB) 已經(jīng)采用了這種方法。

與 TimescaleDB 一樣，InfluxDB 也提供了開箱即用的云解決方案，但是您仍然可以決定在其中一個(gè)云平臺(tái)上運(yùn)行 InfluxDB。例如，如果您在 AWS 上運(yùn)行它，則將對 CloudWatch 指標(biāo)，Grafana，RDS，Kinesis 等具有本地支持?？偠灾?，一個(gè)非常好的數(shù)據(jù)庫。由于它是一個(gè)相當(dāng)新的事物，因此很難說它將與基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的時(shí)序數(shù)據(jù)庫競爭。

QuestDB

QuestDB 是時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫列表中的最新成員，它是最新一批 YCombinator 之一。QuestDB 的一些主要區(qū)別是列式存儲(chǔ)，低內(nèi)存占用，關(guān)系模型在時(shí)間序列上的使用以及可伸縮的無模式提取。與大多數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫相似，QuestDB 還使用官方 AMI 和 Kubernetes  Helm Charts 在 AWS 上提供云部署選項(xiàng)。

QuestDB 還采用了 InfluxDB Line  Protocol 進(jìn)行接收，而不必?fù)?dān)心隨著數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化而更改架構(gòu)。作為列式數(shù)據(jù)庫，QuestDB 無縫處理新列的創(chuàng)建，因此支持無模式提取。

盡管在初期，QuestDB 幾乎提供了對 ANSI  SQL 的完全支持以及對 SQL 方言的一些補(bǔ)充，但它創(chuàng)建了許多完全獨(dú)特的功能，使其成為可行的替代品，可能比市場上的其他一些主要數(shù)據(jù)庫更好。

感謝各位的閱讀，以上就是“怎么使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對怎么使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是丸趣 TV，丸趣 TV 小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！