stringtranslate.com

База данных временных рядов

База данных временных рядов — это программная система, оптимизированная для хранения и обслуживания временных рядов посредством связанных пар времени(ов) и значений(й). [1] В некоторых областях временные ряды могут называться профилями, кривыми, трассами или тенденциями. [2] Несколько ранних баз данных временных рядов были связаны с промышленными приложениями, которые могли эффективно хранить измеренные значения с сенсорного оборудования (также называемые архивами данных ), но теперь используются для поддержки гораздо более широкого спектра приложений.

Во многих случаях хранилища данных временных рядов будут использовать алгоритмы сжатия для эффективного управления данными. [3] [4] Хотя данные временных рядов можно хранить во многих различных типах баз данных, конструкция этих систем, в которых время является ключевым индексом, явно отличается от реляционных баз данных , которые уменьшают дискретные отношения с помощью ссылочных моделей. [5]

Обзор

Наборы данных временных рядов относительно большие и однородные по сравнению с другими наборами данных — обычно они состоят из временной метки и связанных с ней данных. [6] Наборы данных временных рядов также могут иметь меньше связей между записями данных в разных таблицах и не требуют неопределенного хранения записей. [6] Уникальные свойства наборов данных временных рядов означают, что базы данных временных рядов могут обеспечить значительные улучшения в пространстве для хранения и производительности по сравнению с базами данных общего назначения. [6] Например, из-за единообразия данных временных рядов специализированные алгоритмы сжатия могут обеспечить улучшения по сравнению с обычными алгоритмами сжатия, предназначенными для работы с менее однородными данными. [6] Базы данных временных рядов также можно настроить на регулярное удаление (или уменьшение выборки) старых данных, в отличие от обычных баз данных, которые предназначены для хранения данных на неопределенный срок. [6] Специальные индексы базы данных также могут повысить производительность запросов. [6]

Список баз данных временных рядов

Следующие системы баз данных имеют функциональность, оптимизированную для обработки данных временных рядов .

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Муин, Абдулла; Кио, Имонн; Чжу, Цян; Кэш, Сидней; Вестовер, Брэндон (2009). «Точное открытие мотивов временных рядов» (PDF) . Калифорнийский университет, Риверсайд . 2009 : 473–484. дои : 10.1137/1.9781611972795.41. ISBN 978-0-89871-682-5. ПМК  6814436 . PMID  31656693. Архивировано из оригинала (PDF) 25 июня 2010 года . Проверено 31 июля 2019 г. Определение 2: База данных временных рядов (D) представляет собой неупорядоченный набор из m временных рядов, возможно, разной длины.
  2. ^ Вильяр-Родригес, Эстер; Дель Сер, Хавьер; Ореги, Изаскун; Бильбао, Мирен Некане; Хиль-Лопес, Серхио (2017). «Обнаружение нетехнических потерь в данных интеллектуальных счетчиков на основе профилирования кривой нагрузки и анализа временных рядов». Энергия . 137 : 118–128. doi :10.1016/j.energy.2017.07.008. hdl : 20.500.11824/693 .
  3. ^ Пелконен, Туомас; Франклин, Скотт; Теллер, Джастин; Кавалларо, Пол; Хуан, Ци; Меза, Джастин; Вирарагаван, Кошик (2015). «Горилла». Труды Фонда VLDB . 8 (12): 1816–1827. дои : 10.14778/2824032.2824078.
  4. ^ Локерман, Джошуа (22 апреля 2020 г.). «Объяснение алгоритмов сжатия временных рядов». Блог временной шкалы . Проверено 07 октября 2022 г.
  5. ↑ Асай, Мэтт (26 июня 2019 г.). «Почему базы данных временных рядов становятся все популярнее». Техреспублика . Архивировано из оригинала 26 июня 2019 года . Проверено 31 июля 2019 г. Реляционные базы данных и базы данных NoSQL можно использовать для данных временных рядов, но, возможно, разработчики получат более высокую производительность от специально созданных баз данных временных рядов, а не будут пытаться применить универсальную базу данных для конкретных рабочих нагрузок.
  6. ^ abcdef Уэйнер, Питер (15 января 2021 г.). «Тенденции баз данных: рост популярности баз данных временных рядов». ВенчурБит . Проверено 7 июля 2021 г.
  7. ^ Ван, Чен; Хуан, Сяндун; Цяо, Цзялин; Цзян, Тянь; Руи, Лей; Чжан, Цзиньруй; Канг, Ронг; Фейнауэр, Джулиан; МакГрэйл, Кевин А.; Ван, Пэн; Ло, Дяохан; Юань, Цзюнь; Ван, Цзяньминь; Сунь, Цзягуан (август 2020 г.). «Apache IoTDB: база данных временных рядов для Интернета вещей». Труды Фонда VLDB . 13 (12): 2901–2904. дои : 10.14778/3415478.3415504. ISSN  2150-8097. S2CID  221352039.
  8. ^ «Сравнительный анализ рабочих нагрузок временных рядов на Apache Kudu с использованием TSBS» . 18 марта 2020 г.
  9. ^ Фу, Юпэн; Соман, Чинмей (9 июня 2021 г.). «Инфраструктура данных в реальном времени в Uber». Материалы Международной конференции по управлению данными 2021 года . стр. 2503–2516. arXiv : 2104.00087 . дои : 10.1145/3448016.3457552. ISBN 9781450383431. S2CID  232478317.
  10. ^ "Рейтинг DB-движков" . DB-двигатели . Проверено 22 января 2023 г.
  11. ^ "Anforderungen für Zeitreihendatenbanken im industriellen IoT" . Springerprofessional.de (на немецком языке) . Проверено 22 января 2023 г.
  12. ^ abcdefgh Стивенс, Рэйчел (3 апреля 2018 г.). «Состояние рынка баз данных временных рядов» . Проверено 3 октября 2018 г.
  13. ^ "Лицензия influxdb" . Гитхаб . Проверено 14 августа 2016 г.
  14. ^ "Кластеризация influxdb" . influxdata.com . Проверено 10 марта 2016 г.
  15. ^ Вахтель, Джессика (6 июля 2023 г.). «Знакомьтесь с основателями, переписавшимися на Rust». ИнфлюксДанные . Проверено 5 октября 2023 г.
  16. ^ Анадиотис, Джордж (28 сентября 2018 г.). «Обработка данных временных рядов: какие варианты?». zdnet.com . Проверено 10 марта 2016 г.
  17. ^ Дантале, Виабхав (21 сентября 2012 г.). Решение бизнес-задач с помощью Informix TimeSeries (PDF) . Красные книги IBM. ISBN 9780738437231.
  18. ^ «Новые коллекции временных рядов MongoDB» .
  19. ^ «RedisTimeSeries/LICENSE.txt в мастере · RedisTimeSeries/RedisTimeSeries». Гитхаб . Проверено 5 октября 2023 г.
  20. ^ "РедисTimeSeries". Редис . Проверено 12 июня 2023 г.
  21. ^ Рекомендации по проектированию интеллектуальных систем обучения: Том 8 - Визуализация данных. Армейская исследовательская лаборатория. 29 декабря 2020. с. 50. ISBN 9780997725780.
  22. ↑ Джоши, Нишес (23 мая 2012 г.). Функциональная совместимость систем мониторинга и отчетности (Диссертация). hdl : 10852/9085.