Base de Datos de Series Temporales

¿Qué es una base de datos de series temporales?

Las bases de datos de series temporales recopilan y gestionan valores de series temporales que varían con el tiempo. Estas bases de datos se organizan en estructuras que registran valores para un solo producto a lo largo del tiempo.

Por ejemplo, considere una tabla creada para rastrear la temperatura de la unidad central de procesamiento (CPU). Cada valor contendría una marca de tiempo y temperatura para diferentes períodos. Los datos de series temporales ayudan a los usuarios a rastrear cambios a lo largo de un período, ayudándoles a determinar el qué, por qué y cuándo de un evento.

Muchas organizaciones utilizan bases de datos de series temporales para monitorear datos en tiempo real o si ejecutan aplicaciones que producen datos de manera constante.

Software de Base de Datos de Series Temporales

Software que menciona a base de datos de series temporales como una característica o término.

InfluxDB

Timescale

Amazon Timestream

Druid

GridDB

QuestDB

Beneficios de la base de datos de series temporales

Una base de datos de series temporales permite almacenar datos con marcas de tiempo. Ayuda a los usuarios con un análisis de datos en tiempo real preciso debido a su alta escalabilidad. Aquí hay algunos de los beneficios esperados de una base de datos de series temporales:

• Eficiente y consistente: Esta base de datos consta de herramientas que almacenan datos a una velocidad muy alta. También contiene algoritmos de compresión que almacenan datos más antiguos, que pueden ser recuperados cuando se requiera.
• Consulta de datos rápida: Como las bases de datos de series temporales están indexadas por tiempo, obtener datos para un período particular es fácil. Ayuda a analizar datos como pronósticos financieros y meteorológicos.
• Transmisión en tiempo real: La información se envía regularmente, permitiendo que los motores de transmisión realicen análisis y visualización en tiempo real. Esta base de datos también realiza minería de datos, permitiéndole escalar y almacenar grandes volúmenes de datos según sea necesario.
• Computación y procesamiento: Una base de datos de series temporales ofrece muchas funciones para realizar análisis extensos. Algunas de las funciones incluyen agrupación, agregación y comparación. Estas funciones permiten una toma de decisiones más rápida para optimizar el rendimiento.
• Gestión del ciclo de vida de los datos: Tener un ciclo de retroalimentación regular permite a los usuarios ajustar los requisitos y ofrecer resultados excepcionales mes tras mes. Una serie temporal proporciona informes precisos en tiempo real. Utiliza métricas como percentil, máximo, mínimo y tendencias. Esto asegura un resumen preciso a lo largo del período y ayuda a la organización a proceder de manera efectiva sin el temor de una mala gestión de datos.

¿Cómo funciona una base de datos de series temporales?

Los datos se almacenan como un par tiempo-valor en una base de datos de series temporales. Permite un análisis fácil y una consulta más sencilla. Las bases de datos de series temporales son adecuadas para ejecutar múltiples métricas en paralelo. Hay tres aspectos de una base de datos de series temporales.

• La base de datos contiene las características esenciales CRUD (crear, leer, actualizar, eliminar). Además, también incluye características como disponibilidad, escalabilidad y confiabilidad.
• La característica de series temporales guarda una marca de tiempo, incluyendo la medición de tiempo más pequeña. La fecha se almacena usando el tipo de datos datetime. Las bases de datos de series temporales también ofrecen soporte para obtener estadísticas y grupos de datos basados en el tiempo.
• Los datos no requieren relaciones entre entradas de diferentes tablas, y por lo tanto, los datos más antiguos pueden ser archivados.

Casos de uso de bases de datos de series temporales

Las bases de datos de series temporales se utilizaron inicialmente teniendo en cuenta los objetivos financieros. Pero las bases de datos de series temporales han ampliado sus casos de uso con el tiempo, con la digitalización y los dispositivos inteligentes entrando en escena.

• Internet de las Cosas (IoT): Dispositivos IoT como electrodomésticos inteligentes, teléfonos móviles y sistemas de gestión de inventario monitorean actividades y envían datos para crear alertas. Una base de datos de series temporales ayuda a identificar patrones para monitorear el uso y establecer objetivos.
• Pronóstico de ventas: El equipo de ventas puede generar resúmenes e informes a partir de los datos recopilados durante un período para pronosticar el rendimiento y las tendencias en el próximo trimestre o año. También pueden sugerir mejoras si es necesario a través de estos informes.
• Tendencias financieras: La base de datos de series temporales facilita la realización de pronósticos financieros. Esto se debe a que almacenan una gran cantidad de datos contextuales que permiten la referencia cruzada para el análisis.
• Informes de datos: La base de datos de series temporales ofrece características que proporcionan resúmenes para varios períodos, haciéndola muy efectiva. Ayuda a generar informes con mucha precisión, incluso para la medición de tiempo más pequeña, como milisegundos.

Base de datos de series temporales vs. base de datos relacional

Una base de datos de series temporales es un grupo de datos consultados e indexados en función de un tiempo específico.

Los datos de series temporales se utilizan en todo, desde análisis avanzados hasta modelos de realidad aumentada. Mientras que una base de datos de series temporales está construida para datos en tiempo real, las bases de datos relacionales están construidas para resaltar las relaciones.

Las bases de datos relacionales proporcionan almacenamiento y acceso a puntos de datos que están conectados. Los datos en bases de datos relacionales se almacenan en forma tabular con filas y columnas. Se basa en un modelo relacional que es fácil de entender.

Cada fila en la base de datos relacional es un registro con un ID único conocido como clave, y la columna contiene los atributos de los datos. Cada registro consta de un atributo único. Son un enfoque tradicional para el almacenamiento y gestión de datos.

Las bases de datos de series temporales pueden manejar grandes cantidades de datos que están etiquetados por tiempo. Almacenan datos en un formato desnormalizado. Esto significa que los datos están optimizados solo para solicitudes de lectura en lugar de escritura. Sin embargo, las bases de datos relacionales tienen una alta latencia de escritura, lo que las hace inadecuadas para análisis en tiempo real. Las bases de datos de series temporales son altamente escalables, mientras que la escalabilidad de las bases de datos relacionales depende de su arquitectura y diseño.

Aprende más sobre bases de datos relacionales para descubrir por qué son tan populares.