介绍
我们可能不知道这个事实，但我们一直在使用时间序列数据库。 随着物联网 (IoT) 和其他革命性技术的不断发展，它们将变得更加重要。 在本文中，我们将回顾什么是时间序列数据库、它的用途以及它们对我们日常生活的影响。
什么是数据库？
数据库是以相关方式组织和存储的数据集合。 为了 example，联系人列表是一个物理数据库，我们在其中写下姓名、地址、电话号码和电子邮件地址。 我们通过存储有关个人的相关信息来创建配置文件。 数据库可以处理多种数据类型，具体取决于它们的结构或管理系统。
什么是时间序列数据库？
时间序列数据库 (TSDB) 是为注册和存储始终与特定时间点相关联或使用时间戳的数据而设计和优化的数据库。 这种结构可以轻松地从任何数据源按时间顺序分析事件。 不仅如此，TSDB 可以接收并发输入，使我们能够同时分析和存储多个数据流，甚至可以组合分析它们。
TSDB 有两个主要用途：
- 它可作为任何类型数据流的历史参考点。
- 它执行复杂的数据分析和预测建模。
时间序列数据库有何不同？
对定义的肤浅阅读可能会让我们想知道，TSDB 与其他数据库系统（如关系数据库管理系统 (RDBMS) 或 NoSQL 数据库）有何不同？ RDBMS 和 NoSQL 数据库都可以将数据存储在数据时间的值对中。 但是，在结构上，它们有很大的不同。 TSDB 专门针对快速写入数据进行了优化，具有出色的压缩算法，并具有相当快的查询引擎。
在下图中，我们可以看到一段时间内特定服务器上的 CPU 使用率与 RAM 使用率的相关性。 该信息可以有效地存储并用于创建基于历史数据的投影。
好处
TSDB 在研究和收集特定数据集移动的一般模式或方向的趋势时特别有用。 鉴于其性质，它还擅长在其他稳定的环境中观察奇怪的变化或数据异常。 由于所有记录都带有时间戳，因此数据点的分类帐是本地组织的。 这些数据库被配置为有效地将数据传递到多个处理引擎，模拟原始数据流。
自 2015 年普及以来，我们已经看到 TSDB 的使用量大幅增长，尤其是在过去的 12 个月中，如图所示。
来源： db-engines.com
我们可以以几乎即时的速度和存储效率跟踪大量实时数据。 这个提议听起来对工业应用特别有吸引力。 事实上，行业从一开始就欢迎这项技术的应用，从有效存储传感设备数据到快速跟踪制造过程中的瓶颈。 当然，这不是 TSDB 的唯一潜在用途，大量的开发正在将其用途扩展到更广泛的应用程序。
应用
其他应用包括物联网 (IoT) 概念，传感器在设备内永久生成数据和通信。 TSDB 还提供了更高效、更快速的工作环境。 在同样的背景下，用于 Web 监控系统和性能跟踪的 TSDB 的实现在使用它来识别问题和跟踪系统整体稳定性的开发人员中越来越受欢迎。 此数据编译还用于对 Web 访问者模式进行建模，以提供更好的整体 UI 体验。
这些数据库还广泛用于销售、需求、趋势、周期的预测模型，以及分析金融市场中快速变化的价格。 通过存储和流式传输来自插入或可穿戴设备的信息，它已被证明在医疗操作中非常有用。
流行的 TSDM 系统
随着 TSDB 的普及，用于时间序列分析的数据库管理系统开发呈爆炸式增长。 目的是优化用于改善客户体验的现有数据存储算法。 我们将在下面讨论一些最受欢迎的选项。
1.涌入数据库
InfluxDB 是时间序列数据库的默认选项。 这个开源项目与所有现代操作系统兼容并支持一长串编程语言，由 InfluxData 于 2013 年推出。从那时起，它一直是该领域的主要参与者。 它经过了非常好的优化，可以轻松处理并发进程。 一个主要的缺点是难以扩展。
2.普罗米修斯
这款开源软件最初由 SoundCloud 开发，提供了一种可靠的替代方案来存储时间序列数据，重点是监控系统和应用程序。 它可以处理相当大的音量。 但是，由于它是为使用单个节点设置而构建的，因此可能会出现可伸缩性问题。
3.KDB+
KDB+ 是由 Kx Systems 开发和销售的高性能 TSDB 系统。 该系统的主要设计目标是为金融系统处理数十亿条实时数据。 这主要是由于其极其高效的编程语言 Q。
结论
在本教程中，我们探索了时间序列数据库的基础知识。 随着我们持续跟踪和存储大量信息的需求增加，TSDB 将随着时间的推移变得更加相关。 我们正处于完全托管的建模系统的曙光，它将能够以更有效的方式根据历史数据采取有效的决策过程。 这可能带来的影响还有待观察，但事实证明，这项技术对我们存储和处理信息的方式非常有益。
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