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Banco de Dados de Séries Temporais

por Sagar Joshi
O banco de dados de séries temporais armazena e acessa dados que fazem parte de séries temporais ou uma coleção de pontos de dados com carimbo de data e hora. Aprenda como ele funciona e seus benefícios.

O que é um banco de dados de séries temporais?

Os bancos de dados de séries temporais coletam e gerenciam valores de séries temporais que variam ao longo do tempo. Esses bancos de dados se organizam em estruturas que registram valores para um único produto ao longo do tempo.

Por exemplo, considere uma tabela criada para rastrear a temperatura da unidade central de processamento (CPU). Cada valor conteria um carimbo de data/hora e a temperatura para diferentes períodos. Os dados de séries temporais ajudam os usuários a rastrear mudanças ao longo de um período, ajudando-os a determinar o que, por que e quando de um evento.

Muitas organizações usam bancos de dados de séries temporais para monitorar dados em tempo real ou se executam aplicativos que produzem dados consistentemente.

Benefícios de um banco de dados de séries temporais

Um banco de dados de séries temporais permite armazenar dados com carimbos de data/hora. Ele ajuda os usuários com análise de dados em tempo real precisa devido à sua alta escalabilidade. Aqui estão alguns dos benefícios esperados de um banco de dados de séries temporais:

  • Eficiente e consistente: Este banco de dados consiste em ferramentas que armazenam dados em alta velocidade. Ele também contém algoritmos de compressão que armazenam dados mais antigos, que podem ser recuperados quando necessário.
  • Consulta rápida de dados: Como os bancos de dados de séries temporais são indexados por tempo, obter dados para um período específico é fácil. Isso ajuda a analisar dados como previsões financeiras e meteorológicas.
  • Transmissão em tempo real: As informações são enviadas regularmente, permitindo que motores de transmissão realizem análises e visualizações em tempo real. Este banco de dados também realiza mineração de dados, permitindo que ele escale e armazene grandes volumes de dados conforme necessário.
  • Computação e processamento: Um banco de dados de séries temporais oferece muitas funções para realizar análises extensivas. Algumas das funções incluem agrupamento, agregação e comparação. Essas funções permitem uma tomada de decisão mais rápida para otimizar o desempenho.
  • Gestão do ciclo de vida dos dados: Ter um loop de feedback regular permite que os usuários ajustem os requisitos e entreguem resultados excepcionais mês após mês. Uma série temporal fornece relatórios precisos em tempo real. Ele usa métricas como percentil, máximo, mínimo e tendências. Isso garante um resumo preciso ao longo do período e ajuda a organização a prosseguir de forma eficaz sem o medo de uma má gestão de dados.

Como funciona um banco de dados de séries temporais?

Os dados são armazenados como um par de valor-tempo em um banco de dados de séries temporais. Isso permite uma análise fácil e consultas mais simples. Os bancos de dados de séries temporais são bem adequados para executar múltiplas métricas em paralelo. Existem três aspectos de um banco de dados de séries temporais.

  • O banco de dados contém os recursos essenciais de CRUD (criar, ler, atualizar, excluir). Além disso, ele também inclui recursos como disponibilidade, escalabilidade e confiabilidade.
  • O recurso de série temporal salva um carimbo de data/hora, incluindo a menor medida de tempo. A data é armazenada usando o tipo de dado datetime. Os bancos de dados de séries temporais também oferecem suporte para obter estatísticas e grupos de dados com base no tempo.
  • Os dados não exigem relações entre entradas de diferentes tabelas, e, portanto, dados mais antigos podem ser arquivados.

Casos de uso de bancos de dados de séries temporais

Os bancos de dados de séries temporais foram inicialmente usados, tendo em mente os objetivos financeiros. Mas os bancos de dados de séries temporais expandiram seus casos de uso ao longo do tempo, com a digitalização e dispositivos inteligentes entrando em cena.

  • Internet das Coisas (IoT): Dispositivos IoT como eletrodomésticos inteligentes, telefones móveis e sistemas de gerenciamento de inventário monitoram atividades e enviam dados para criar alertas. Um banco de dados de séries temporais ajuda a identificar padrões para monitorar o uso e estabelecer metas.
  • Previsão de vendas: A equipe de vendas pode gerar resumos e relatórios a partir dos dados coletados ao longo de um período para prever o desempenho e as tendências no próximo trimestre ou ano. Eles também podem sugerir melhorias, se necessário, através desses relatórios.
  • Tendências financeiras: O banco de dados de séries temporais facilita a realização de previsões financeiras. Isso ocorre porque eles armazenam muitos dados contextuais que permitem referências cruzadas para análise.
  • Relatórios de dados: O banco de dados de séries temporais oferece características que fornecem resumos para vários períodos, tornando-o muito eficaz. Ele ajuda a gerar relatórios com muita precisão, mesmo para a menor medida de tempo, como milissegundos.

Banco de dados de séries temporais vs. banco de dados relacional

Um banco de dados de séries temporais é um grupo de dados consultados e indexados com base em um tempo específico.

Os dados de séries temporais são usados em tudo, desde análises avançadas até modelos de realidade aumentada. Enquanto um banco de dados de séries temporais é construído para dados em tempo real, os bancos de dados relacionais são construídos para destacar as relações.

Bancos de dados relacionais fornecem armazenamento e acesso a pontos de dados que estão conectados. Os dados em bancos de dados relacionais são armazenados em forma tabular com linhas e colunas. É baseado em um modelo relacional que é fácil de entender.

Cada linha no banco de dados relacional é um registro com um ID único conhecido como chave, e a coluna contém os atributos dos dados. Cada registro consiste em um atributo único. Eles são uma abordagem tradicional para armazenamento e gerenciamento de dados.

Os bancos de dados de séries temporais podem lidar com grandes volumes de dados que são marcados por tempo. Eles armazenam dados em um formato desnormalizado. Isso significa que os dados são otimizados apenas para solicitações de leitura, em vez de gravação. No entanto, os bancos de dados relacionais têm uma alta latência de gravação, tornando-os inadequados para análises em tempo real. Os bancos de dados de séries temporais são altamente escaláveis, enquanto a escalabilidade dos bancos de dados relacionais depende de sua arquitetura e design.

Saiba mais sobre bancos de dados relacionais para descobrir por que eles são tão populares.

Sagar Joshi
SJ

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.

Software de Banco de Dados de Séries Temporais

Esta lista mostra os principais softwares que mencionam banco de dados de séries temporais mais no G2.

InfluxDB é o banco de dados de séries temporais de código aberto

Timescale é um banco de dados de séries temporais de código aberto otimizado para ingestão rápida e consultas complexas.

Amazon Timestream é um serviço de banco de dados de séries temporais rápido, escalável e totalmente gerenciado para aplicações de IoT e operacionais que facilita o armazenamento e a análise de trilhões de eventos por dia a 1/10 do custo dos bancos de dados relacionais. Impulsionados pelo aumento de dispositivos IoT, sistemas de TI e máquinas industriais inteligentes, os dados de séries temporais, dados que medem como as coisas mudam ao longo do tempo, são um dos tipos de dados que mais crescem.

Armazenamento de dados de streaming de código aberto para análises interativas em escala.

GridDB é um banco de dados que oferece tanto velocidade quanto escalabilidade para aplicações de big data críticas para a missão.

QuestDB é o banco de dados de séries temporais de código aberto mais rápido do mercado. Somos um TSDB baseado em SQL projetado desde o início para fornecer dados de séries temporais mais rapidamente.

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