Base de données de séries temporelles

Qu'est-ce qu'une base de données de séries temporelles ?

Les bases de données de séries temporelles collectent et gèrent des valeurs de séries temporelles qui varient au fil du temps. Ces bases de données s'organisent en structures enregistrant des valeurs pour un seul produit au fil du temps.

Par exemple, considérez une table créée pour suivre la température de l'unité centrale de traitement (CPU). Chaque valeur contiendrait un horodatage et une température pour différentes périodes. Les données de séries temporelles aident les utilisateurs à suivre les changements sur une période, les aidant à déterminer le quoi, le pourquoi et le quand d'un événement.

De nombreuses organisations utilisent des bases de données de séries temporelles pour surveiller les données en temps réel ou si elles exécutent des applications qui produisent constamment des données.

Logiciel Base de données de séries temporelles

Logiciel mentionnant base de données de séries temporelles comme fonctionnalité ou terme.

InfluxDB

Timescale

Amazon Timestream

Druid

GridDB

QuestDB

Avantages d'une base de données de séries temporelles

Une base de données de séries temporelles permet de stocker des données avec des horodatages. Elle aide les utilisateurs avec une analyse de données en temps réel précise grâce à sa grande évolutivité. Voici quelques-uns des avantages attendus d'une base de données de séries temporelles :

• Efficace et cohérente : Cette base de données se compose d'outils qui stockent les données à très grande vitesse. Elle contient également des algorithmes de compression qui stockent les données plus anciennes, qui peuvent être récupérées si nécessaire.
• Interrogation rapide des données : Comme les bases de données de séries temporelles sont indexées par le temps, obtenir des données pour une période particulière est facile. Cela aide à analyser des données telles que les prévisions financières et météorologiques.
• Diffusion en temps réel : Les informations sont envoyées régulièrement, permettant aux moteurs de diffusion de réaliser des analyses et des visualisations en temps réel. Cette base de données effectue également l'exploration de données, lui permettant de s'adapter et de stocker de vastes volumes de données selon les besoins.
• Calcul et traitement : Une base de données de séries temporelles offre de nombreuses fonctions pour réaliser des analyses approfondies. Certaines des fonctions incluent le regroupement, l'agrégation et la comparaison. Ces fonctions permettent une prise de décision plus rapide pour optimiser les performances.
• Gestion du cycle de vie des données : Avoir une boucle de rétroaction régulière permet aux utilisateurs d'ajuster les exigences et de fournir des résultats exceptionnels mois après mois. Une série temporelle fournit des rapports en temps réel précis. Elle utilise des métriques comme le percentile, le maximum, le minimum et les tendances. Cela garantit un résumé précis sur la période et aide l'organisation à avancer efficacement sans la crainte d'une mauvaise gestion des données.

Comment fonctionne une base de données de séries temporelles ?

Les données sont stockées sous forme de paire temps-valeur dans une base de données de séries temporelles. Cela permet une analyse facile et une interrogation plus simple. Les bases de données de séries temporelles sont bien adaptées pour exécuter plusieurs métriques en parallèle. Il y a trois aspects d'une base de données de séries temporelles.

• La base de données contient les fonctionnalités essentielles CRUD (créer, lire, mettre à jour, supprimer). De plus, elle inclut également des fonctionnalités comme la disponibilité, l'évolutivité et la fiabilité.
• La fonctionnalité de série temporelle enregistre un horodatage, y compris la plus petite mesure de temps. La date est stockée en utilisant le type de données datetime. Les bases de données de séries temporelles offrent également un support pour obtenir des statistiques et des groupes de données basés sur le temps.
• Les données ne nécessitent pas de relations entre les entrées de différentes tables, et donc les données plus anciennes peuvent être archivées.

Cas d'utilisation des bases de données de séries temporelles

Les bases de données de séries temporelles ont été initialement utilisées en gardant à l'esprit les objectifs financiers. Mais les bases de données de séries temporelles ont élargi leurs cas d'utilisation au fil du temps, avec la numérisation et les appareils intelligents entrant en jeu.

• Internet des objets (IoT) : Les appareils IoT tels que les appareils intelligents, les téléphones mobiles et les systèmes de gestion des stocks surveillent les activités et envoient des données pour créer des alertes. Une base de données de séries temporelles aide à identifier les modèles pour surveiller l'utilisation et établir des objectifs.
• Prévision des ventes : L'équipe de vente peut générer des résumés et des rapports à partir des données collectées sur une période pour prévoir les performances et les tendances du prochain trimestre ou de l'année. Ils peuvent également suggérer des améliorations si nécessaire à travers ces rapports.
• Tendances financières : La base de données de séries temporelles facilite les prévisions financières. Cela est dû au fait qu'elles stockent beaucoup de données contextuelles qui permettent des références croisées pour l'analyse.
• Rapport de données : La base de données de séries temporelles offre des caractéristiques qui fournissent des résumés pour diverses périodes, la rendant très efficace. Elle aide à générer des rapports très précisément, même pour la plus petite mesure de temps, comme les millisecondes.

Base de données de séries temporelles vs. base de données relationnelle

Une base de données de séries temporelles est un groupe de données interrogées et indexées en fonction d'un temps spécifique.

Les données de séries temporelles sont utilisées dans tout, allant de l'analyse avancée aux modèles de réalité augmentée. Alors qu'une base de données de séries temporelles est construite pour les données en temps réel, les bases de données relationnelles sont construites pour mettre en évidence les relations.

Les bases de données relationnelles fournissent le stockage et l'accès à des points de données qui sont connectés. Les données dans les bases de données relationnelles sont stockées sous forme tabulaire avec des lignes et des colonnes. Elles sont basées sur un modèle relationnel qui est facile à comprendre.

Chaque ligne dans la base de données relationnelle est un enregistrement avec un identifiant unique connu sous le nom de clé, et la colonne contient les attributs des données. Chaque enregistrement se compose d'un attribut unique. Elles sont une approche traditionnelle du stockage et de la gestion des données.

Les bases de données de séries temporelles peuvent gérer des données massives qui sont étiquetées par le temps. Elles stockent les données dans un format dénormalisé. Cela signifie que les données sont optimisées uniquement pour les requêtes de lecture plutôt que d'écriture. Les bases de données relationnelles, cependant, ont une latence d'écriture élevée, ce qui les rend inadaptées pour l'analyse en temps réel. Les bases de données de séries temporelles sont hautement évolutives, tandis que l'évolutivité des bases de données relationnelles dépend de leur architecture et de leur conception.

En savoir plus sur les bases de données relationnelles pour découvrir pourquoi elles sont si populaires.