Lorsqu'il s'agit de choisir une base de données pour un nouveau projet ou un existant pour remplacer celui avec lequel vous travaillez, J'ai déjà mentionné ici sur le blog que le meilleur site Web pour trouver une option est Moteurs DB, dans laquelle on peut trouver un grand nombre de bases de données et dont je suis sûr que vous ne connaissiez même pas leur existence.
Mais passons au sujet principal, Cet article dans lequel nous allons parler aujourd'hui concerne InfluxDB qui est une excellente option pour gérer de grandes quantités de données sans avoir à sacrifier les performances.
Il faut savoir qu'InfluxDB est une base de données optimisée pour les données de séries temporelles et peut être utilisé dans le centre de données sur site ou en tant que solution cloud sur Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) et Google Cloud Computing.
La base de données des séries temporelles (TSDB) peut être exploité sans serveur dans le cloud ou avec ses propres serveurs dans le centre de données. La base de données est développée par la société américaine Influxdata.
InfluxDB se concentre sur le stockage de grandes quantités de données dans le domaine scientifique et les données envoyées par les capteurs. InfluxDB c'est beaucoup plus rapide que les bases de données conventionnelles lorsqu'il s'agit de stocker et de gérer des séries temporelles. Un traitement en temps réel est également possible, ainsi que l'interrogation des données avec le langage de requête interne Flux, basé sur Javascript.
Cela ressemble plus à un langage de programmation qu'à un langage de requête SQL écoutant sur le port 8086, plus InfluxDB n'a pas de dépendances externes et possède des fonctions intégrées centrées sur le temps pour interroger une structure de données composé de mesures, de séries et de points. Chaque point se compose de plusieurs paires clé-valeur appelées un ensemble de champs et un horodatage. Lorsqu'ils sont regroupés par un ensemble de paires clé-valeur appelé ensemble de balises, ils définissent une série. Enfin, les séries sont regroupées par un identifiant de chaîne pour former une mesure.
Les valeurs peuvent être des entiers 64 bits, des virgules flottantes 64 bits, des chaînes et des valeurs booléennes. Les points sont indexés par leur temps et leur ensemble de balises. Les politiques de rétention sont définies dans une métrique et contrôlent la manière dont les données sont réduites et supprimées. Les requêtes continues s'exécutent périodiquement et stockent les résultats dans une métrique cible.
Si les séries temporelles doivent être stockées dans des bases de données, par exemple lors de l'utilisation d'infrastructures Internet des objets, InfluxDB peut être utilisé pour enregistrer les informations du capteur, y compris les horodatages. Étant donné que la synchronisation joue un rôle important dans InfluxDB, un service de synchronisation interne garantit que tous les nœuds du cluster InfluxDB s'exécutent de manière synchrone. Bien entendu, InfluxDB est également adapté pour stocker des données de surveillance sur les réseaux d'entreprise.
Les bases de données dans InfluxDB n'ont pas besoin d'être compliquées et fournissent des dizaines de colonnes. Il est logique de l'utiliser avec seulement quelques colonnes si, par exemple, certaines valeurs mesurées d'un capteur doivent être enregistrées en fonction du temps.
Si des données provenant de nombreuses sources doivent être reçues et traitées en parallèle, par exemple dans le cas de capteurs, il est nécessaire que la base de données associée puisse traiter rapidement ces requêtes parallèles. Étant donné que les données sont souvent reçues en temps réel, les performances d'écriture de la base de données doivent être adaptées en conséquence. De plus, il y a le défi que les données de mesure des capteurs ne sont pas toujours écrites et définies avec précision. Les bases de données de séries chronologiques peuvent toujours stocker ces données et les rendre disponibles.
En outre, une fois qu'une série chronologique a été enregistrée, il est rarement nécessaire de la mettre à jour ultérieurement. Par conséquent, il n'est pas nécessaire d'optimiser une base de données de séries temporelles pour cela. De plus, certaines fonctions sont nécessaires pour supprimer ou compresser les données obsolètes qui ne sont plus nécessaires. Ces tâches font également partie du traitement rapide des données de séries chronologiques.
InfluxDB ne comprend que quelques composants disponibles pour Linux et macOS. Toutes les fonctions sont contenues dans un seul fichier, ce qui facilite l'installation et l'utilisation.
Enfin, si vous souhaitez en savoir plus, vous pouvez vérifiez les détails dans le lien suivant.