stringtranslate.com

База данных временных рядов

База данных временных рядов — это программная система, оптимизированная для хранения и обслуживания временных рядов посредством связанных пар времени и значений. [1] В некоторых областях временные ряды могут называться профилями, кривыми, следами или трендами. [2] Несколько ранних баз данных временных рядов связаны с промышленными приложениями, которые могли эффективно хранить измеренные значения с сенсорного оборудования (также называемые архиваторами 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 можно хранить данные временных рядов во многих различных типах баз данных, конструкция этих систем со временем в качестве ключевого индекса заметно отличается от реляционных баз данных , которые сокращают дискретные связи 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 данных. [6] Наборы данных временных рядов также могут иметь меньше связей между записями данных в разных таблицах и не требуют неограниченного 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 однородности данных временных рядов специализированные алгоритмы сжатия могут обеспечить улучшения по сравнению с обычными алгоритмами сжатия, разработанными для работы с менее однородными данными. [6] Базы данных временных рядов также можно настроить на регулярное удаление (или понижение выборки) старых данных, в отличие от обычных баз данных, которые разработаны для неограниченного хранения данных. [6] Специальные индексы баз данных также могут обеспечить повышение производительности запросов. [6]

Список баз данных временных рядов

Следующие системы баз данных имеют функциональные возможности, оптимизированные для обработки данных временных рядов .

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Mueen, Abdullah; Keogh, Eamonn; Zhu, Qiang; Cash, Sydney; Westover, Brandon (2009). «Точное открытие мотивов временных рядов» (PDF) . Калифорнийский университет, Риверсайд . 2009 : 473–484. doi :10.1137/1.9781611972795.41. ISBN 978-0-89871-682-5. PMC  6814436 . PMID  31656693. Архивировано из оригинала (PDF) 25 июня 2010 г. . Получено 31 июля 2019 г. . Определение 2: База данных временных рядов (D) — это неупорядоченный набор из m временных рядов, возможно, разной длины.
  2. ^ Виллар-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 (2020-04-22). "Алгоритмы сжатия временных рядов, объяснение". Блог Timescale . Получено 2022-10-07 .
  5. ^ Асэй, Мэтт (26 июня 2019 г.). «Почему популярность баз данных временных рядов стремительно растет». TechRepublic . Архивировано из оригинала 26 июня 2019 г. Получено 31 июля 2019 г. Реляционные базы данных и базы данных NoSQL можно использовать для данных временных рядов, но, возможно, разработчики получат лучшую производительность от специально созданных баз данных временных рядов, а не будут пытаться применить универсальную базу данных к определенным рабочим нагрузкам.
  6. ^ abcdef Уэйнер, Питер (15 января 2021 г.). «Тенденции в области баз данных: рост базы данных временных рядов». VentureBeat . Получено 7 июля 2021 г. .
  7. ^ «Amazon Timestream — Временные ряды — это новый тренд».
  8. ^ 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.
  9. ^ "Тестирование рабочих нагрузок временных рядов на Apache Kudu с использованием TSBS". 18 марта 2020 г.
  10. ^ Фу, Юпэн; Зоман, Чинмэй (9 июня 2021 г.). «Инфраструктура данных в реальном времени в Uber». Труды Международной конференции по управлению данными 2021 г. . стр. 2503–2516. arXiv : 2104.00087 . doi :10.1145/3448016.3457552. ISBN 9781450383431. S2CID  232478317.
  11. ^ "Рейтинг DB-Engines". DB-Engines . Получено 2023-01-22 .
  12. ^ "Anforderungen für Zeitreihendatenbanken im industriellen IoT" . Springerprofessional.de (на немецком языке) . Проверено 22 января 2023 г.
  13. ^ abcdefgh Стивенс, Рэйчел (2018-04-03). "Состояние рынка баз данных временных рядов" . Получено 2018-10-03 .
  14. ^ "influxdb license". GitHub . Получено 2016-08-14 .
  15. ^ "influxdb clustering". influxdata.com . Получено 2016-03-10 .
  16. ^ Вахтель, Джессика (2023-07-06). "Познакомьтесь с основателями, которые переписали на Rust". InfluxData . Получено 2023-10-05 .
  17. ^ Анадиотис, Джордж (28.09.2018). «Обработка данных временных рядов: какие есть варианты?». ZDNet . Получено 10.03.2016 .
  18. ^ Дантале, Виабхав (2012-09-21). Решение бизнес-проблем с помощью Informix TimeSeries (PDF) . IBM Redbooks. ISBN 9780738437231.
  19. ^ «Новые коллекции временных рядов MongoDB».
  20. ^ "RedisTimeSeries/LICENSE.txt в главном · RedisTimeSeries/RedisTimeSeries". GitHub . Получено 2023-10-05 .
  21. ^ "RedisTimeSeries". Redis . Получено 12 июня 2023 г. .
  22. ^ Рекомендации по проектированию интеллектуальных систем обучения: Том 8 - Визуализация данных. Армейская исследовательская лаборатория. 29 декабря 2020 г. стр. 50. ISBN 9780997725780.
  23. ^ Джоши, Нишес (23 мая 2012 г.). Взаимодействие в системах мониторинга и отчетности (диссертация). hdl :10852/9085.