时间序列数据库（TSDB）

什么是时间序列数据？

时间序列数据与包含时间字段的常规数据之间存在若干差异。例如，插入更改而不是在时间序列数据中覆盖，显示信息历史。用户还可以使用TSD进行更深入的分析。此外，这是实时分析时间序列数据的功能在更静态数据中提供了优势。时间序列数据还揭示了系统随着时间的全部图像，并实现了历史趋势的分析。

TSD的共同特征包括：

• 始终在指定的时间段内收集时间序列数据。
• 工作负载的数据是新的，并写成插入，而不是更新以替换已存在的数据。
• 写入数据时，它会自动分配给最近的时间间隔。

时间序列数据的其他示例包括：

• 服务器指标，
• 应用程序性能监控，
• 传感器数据，
• 网络数据和
• 点击率。

时间序列数据也可以称为迹线，趋势，配置文件或曲线。

为什么一个tsdb重要？

时间序列数据库可以帮助企业实时监控信息，并在发生时解决问题。它们也可用于预测未来的问题并在发生之前防止它们。

Tsdbs更用户友好，提供更好的写入率和更强大询问尽管他们组织了大量数据，但表现。在某些方面，时间序列数据库执行与正常数据库相同的功能。但是，试图使用一个关系或者NoSQL数据库对于时间序列，数据将导致更慢，性能较低。

目前的技术越来越需要实时查询，流和分析信息。这包括在搜索数据中需要更高的卷，更高的速度和更高的特异性。近年来，这些需求导致了TSDBS使用的强烈稳定增加。

在时间序列数据库中查询类似于其他类型的数据库中的数据库，而不是使用TSDB的值开发人员搜索可以在发生的时间段，日期范围或事件发生时的特定时间点搜索。

使用TSDB的一些好处包括：

• 能够立即扫描极大数量的数据。
• 如果每毫秒收集数据，则数据库可以将其压缩到一分钟或更短的间隔。
• TSDBs使用可写的应用程序接口(蜜蜂）。

用例和示例

时间序列数据库通常是划分的固定和充满活力数据点。这是一个例子是什么时候中央处理器测量利用率以跟踪性能。跟踪的固定特性可能包括名称，数据范围，时间范围和测量单位。

动态度量可以包括从时间戳到CPU使用率百分比到效率度量的任何内容，因为这些数据点随着跟踪而改变。与动态数据分开保持固定数据使TSDB更容易搜索和快速地提出数据的特定点。

例如，如果一家公司收到诉讼，即在特定日期向客户发送错误产品的申诉，时间序列记录可以提供有关其运输时产品中的产品的信息。从这里，公司可以开始理解和纠正错误。

流行的数据库

时间序列数据库选项的例子包括InfluxDB, KairosDB, Prometheus和ClickHouse。这些示例都是开源的，这意味着任何人都可以访问和编辑原始源代码。

其他流行的TSDB包括：

• 时间尺寸，
• OpentsDB和
• 石墨。

时序系列数据库通常是延伸PostgreSQL.数据库，它们共享类似的功能。如何使用数据库依赖于其特征，但大多数可以创建，读取，更新和删除时间值对及其关联点。一些TSDB也进行计算，插值，过滤和分析。

时间序列数据库的一些困难包括收集的数据的大规模。需要大量的内存存储，因为需要使用每个实例索引大量数据来索引。大多数公司都应该制定实际保留政策，以自动删除不再相关的信息。这将确保新信息有足够的空间。此外，TSDB通常需要更大数量的代码以及用于访问它们的应用程序中的更复杂的代码。