Was ist eine Zeitreihendatenbank?
Zeitreihendatenbanken sammeln und verwalten Zeitreihenwerte, die sich im Laufe der Zeit ändern. Diese Datenbanken organisieren sich in Strukturen, die Werte für ein einzelnes Produkt über die Zeit aufzeichnen.
Zum Beispiel könnte eine Tabelle erstellt werden, um die Temperatur einer zentralen Verarbeitungseinheit (CPU) zu verfolgen. Jeder Wert würde einen Zeitstempel und die Temperatur für verschiedene Zeiträume enthalten. Zeitreihendaten helfen Benutzern, Veränderungen über einen Zeitraum zu verfolgen, was ihnen hilft, das Was, Warum und Wann eines Ereignisses zu bestimmen.
Viele Organisationen nutzen Zeitreihendatenbanken, um Daten in Echtzeit zu überwachen oder wenn sie Anwendungen betreiben, die kontinuierlich Daten produzieren.
Vorteile einer Zeitreihendatenbank
Eine Zeitreihendatenbank ermöglicht die Speicherung von Daten mit Zeitstempeln. Sie hilft Benutzern bei der genauen Echtzeitanalyse von Daten aufgrund ihrer hohen Skalierbarkeit. Hier sind einige der erwarteten Vorteile einer Zeitreihendatenbank:
- Effizient und konsistent: Diese Datenbank besteht aus Werkzeugen, die Daten mit sehr hoher Geschwindigkeit speichern. Sie enthält auch Komprimierungsalgorithmen, die ältere Daten speichern, die bei Bedarf abgerufen werden können.
- Schnelle Datenabfrage: Da Zeitreihendatenbanken zeitlich indiziert sind, ist es einfach, Daten für einen bestimmten Zeitraum zu erhalten. Sie helfen bei der Analyse von Daten wie Finanz- und Wettervorhersagen.
- Echtzeit-Streaming: Informationen werden regelmäßig gesendet, sodass Streaming-Engines Echtzeitanalysen und Visualisierungen durchführen können. Diese Datenbank führt auch Data Mining durch, was es ihr ermöglicht, sich zu skalieren und große Datenmengen nach Bedarf zu speichern.
- Berechnung und Verarbeitung: Eine Zeitreihendatenbank bietet viele Funktionen zur Durchführung umfangreicher Analysen. Einige der Funktionen umfassen Gruppierung, Aggregation und Vergleich. Diese Funktionen ermöglichen schnellere Entscheidungsfindung zur Optimierung der Leistung.
- Datenlebenszyklus-Management: Ein regelmäßiger Feedback-Loop ermöglicht es Benutzern, Anforderungen anzupassen und außergewöhnliche Ergebnisse Monat für Monat zu liefern. Eine Zeitreihe liefert genaue Echtzeitberichte. Sie verwendet Metriken wie Perzentil, Maximum, Minimum und Trends. Dies gewährleistet eine genaue Zusammenfassung über den Zeitraum und hilft der Organisation, effektiv voranzukommen, ohne die Angst vor schlechter Datenverwaltung.
Wie funktioniert eine Zeitreihendatenbank?
Daten werden als Zeit-Wert-Paar in einer Zeitreihendatenbank gespeichert. Dies ermöglicht eine einfache Analyse und einfachere Abfragen. Zeitreihendatenbanken eignen sich gut für das parallele Ausführen mehrerer Metriken. Es gibt drei Aspekte einer Zeitreihendatenbank.
- Die Datenbank enthält die wesentlichen CRUD-Funktionen (erstellen, lesen, aktualisieren, löschen). Darüber hinaus umfasst sie Funktionen wie Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
- Die Zeitreihenfunktion speichert einen Zeitstempel, einschließlich der kleinsten Zeitmessung. Das Datum wird mit dem Datetime-Datentyp gespeichert. Zeitreihendatenbanken bieten auch Unterstützung für das Abrufen von Statistiken und Datengruppen basierend auf der Zeit.
- Daten erfordern keine Beziehungen zwischen Einträgen aus verschiedenen Tabellen, und daher können ältere Daten archiviert werden.
Anwendungsfälle von Zeitreihendatenbanken
Zeitreihendatenbanken wurden ursprünglich unter Berücksichtigung der finanziellen Ziele verwendet. Aber Zeitreihendatenbanken haben ihre Anwendungsfälle im Laufe der Zeit erweitert, mit der Digitalisierung und intelligenten Geräten, die ins Bild kommen.
- Internet der Dinge (IoT): IoT-Geräte wie intelligente Geräte, Mobiltelefone und Bestandsverwaltungssysteme überwachen Aktivitäten und senden Daten, um Alarme zu erstellen. Eine Zeitreihendatenbank hilft, Muster zu identifizieren, um die Nutzung zu überwachen und Ziele festzulegen.
- Verkaufsprognosen: Das Verkaufsteam kann Zusammenfassungen und Berichte aus den über einen Zeitraum gesammelten Daten erstellen, um die Leistung und Trends im kommenden Quartal oder Jahr vorherzusagen. Sie können auch Verbesserungen vorschlagen, falls erforderlich, durch diese Berichte.
- Finanzielle Trends: Die Zeitreihendatenbank erleichtert die Erstellung von Finanzprognosen. Dies liegt daran, dass sie viele kontextbezogene Daten speichert, die eine Querverweisung für Analysen ermöglichen.
- Datenberichterstattung: Die Zeitreihendatenbank bietet Eigenschaften, die Zusammenfassungen für verschiedene Zeiträume bereitstellen, was sie sehr effektiv macht. Sie hilft, Berichte sehr genau zu erstellen, selbst für die kleinste Zeitmessung, wie Millisekunden.
Zeitreihendatenbank vs. relationale Datenbank
Eine Zeitreihendatenbank ist eine Gruppe von Daten, die basierend auf einer bestimmten Zeit abgefragt und indiziert werden.
Zeitreihendaten werden in allem verwendet, von fortgeschrittener Analytik bis hin zu Augmented Reality-Modellen. Während eine Zeitreihendatenbank für Echtzeitdaten gebaut ist, sind relationale Datenbanken darauf ausgelegt, die Beziehungen hervorzuheben.
Relationale Datenbanken bieten Speicher und Zugriff auf Datenpunkte, die verbunden sind. Daten in relationalen Datenbanken werden in tabellarischer Form mit Zeilen und Spalten gespeichert. Sie basieren auf einem relationalen Modell, das leicht zu verstehen ist.
Jede Zeile in der relationalen Datenbank ist ein Datensatz mit einer eindeutigen ID, die als Schlüssel bekannt ist, und die Spalte enthält die Attribute der Daten. Jeder Datensatz besteht aus einem eindeutigen Attribut. Sie sind ein traditioneller Ansatz zur Datenspeicherung und -verwaltung.
Zeitreihendatenbanken können massive Datenmengen verarbeiten, die zeitlich markiert sind. Sie speichern Daten in einem denormalisierten Format. Das bedeutet, dass Daten nur für Leseanforderungen optimiert sind, nicht für Schreibvorgänge. Relationale Datenbanken haben jedoch eine hohe Schreiblatenz, was sie für Echtzeitanalysen ungeeignet macht. Zeitreihendatenbanken sind hoch skalierbar, während die Skalierbarkeit relationaler Datenbanken von ihrer Architektur und ihrem Design abhängt.
Erfahren Sie mehr über relationale Datenbanken, um herauszufinden, warum sie so beliebt sind.
Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
