Što se tiče izbora baze podataka za novi projekt ili postojeći koji će zamijeniti onaj s kojim radite, Već sam spomenuo ovdje na blogu da je najbolje web mjesto za pronalaženje mogućnosti DB-motori, u kojima možemo pronaći velik broj baza podataka i za koje sam siguran da niste ni znali za njihovo postojanje.
Ali prelazeći na glavnu temu, Ovaj članak u kojem ćemo danas razgovarati govori o InfluxDB-u koji je izvrsna opcija za rukovanje velikim količinama podataka bez žrtvovanja performansi.
Morali bismo znati da je InfluxDB baza podataka optimizirana za podatke vremenskih serija a može se koristiti u lokalnom podatkovnom centru ili kao rješenje u oblaku na Microsoft Azureu, Amazon Web Services (AWS) i Google Cloud Computing.
Baza podataka vremenskih serija (TSDB) može se raditi bez poslužitelja u oblaku ili sa vlastitim poslužiteljima u podatkovnom centru. Bazu podataka razvija američka tvrtka Influxdata.
InfluxDB usredotočen je na pohranu velikih količina podataka u znanstvenom polju i podatke koje šalju senzori. Priliv DB mnogo je brži od konvencionalnih baza podataka što se tiče pohrane i upravljanja vremenskim nizovima. Moguća je i obrada u stvarnom vremenu, kao i postavljanje upita podacima s internim jezikom upita Flux koji se temelji na Javascriptu.
Ovo više liči na programski jezik nego na SQL upitni jezik koji sluša na portu 8086, plus InfluxDB nema vanjske ovisnosti i ima ugrađene funkcije usredotočene na vrijeme za ispitivanje strukture podataka sastavljen od mjera, serija i točaka. Svaka se točka sastoji od nekoliko parova ključ / vrijednost koji se nazivaju skup polja i vremenska oznaka. Kada se grupiraju prema skupu parova ključ / vrijednost koji se naziva skup oznaka, oni definiraju niz. Konačno, nizovi su grupirani pomoću identifikatora niza da bi se stvorila mjera.
Vrijednosti mogu biti 64-bitne cijele vrijednosti, 64-bitne pokretne točke, nizovi i logičke vrijednosti. Bodovi se indeksiraju prema vremenu i skupu oznaka. Politike zadržavanja definirane su u metrici i kontroliraju kako se podaci smanjuju i uklanjaju. Kontinuirani upiti izvode se povremeno i pohranjuju rezultate u ciljani mjerni podatak.
Ako se vremenske serije trebaju pohraniti u baze podataka, na primjer kada se koriste infrastrukture Interneta stvari, InfluxDB se može koristiti za spremanje podataka senzora, uključujući vremenske oznake. Budući da mjerenje vremena igra važnu ulogu u InfluxDB, interna usluga mjerenja vremena osigurava da se svi čvorovi u klasteru InfluxDB rade sinkrono. Naravno, InfluxDB je također pogodan za pohranu podataka praćenja na mrežama tvrtki.
Baze podataka u InfluxDB ne moraju biti složene i pružaju desetke stupaca. Ima smisla koristiti ga sa samo nekoliko stupaca ako, na primjer, određene mjerene vrijednosti sa senzora trebaju biti spremljene u ovisnosti o vremenu.
Ako se podaci iz mnogih izvora moraju primati i obrađivati paralelno, na primjer u slučaju senzora, neophodno je da pridružena baza podataka može brzo obraditi ove paralelne upite. Budući da se podaci često primaju u stvarnom vremenu, izvedba pisanja baze podataka mora se prilagoditi u skladu s tim. Uz to, izazov je što mjerni podaci sa senzora nisu uvijek točno napisani i definirani. Baze podataka vremenskih serija i dalje mogu pohraniti te podatke i učiniti ih dostupnima.
Osim toga, nakon što se podaci vremenske serije spreme, rijetko ih je kasnije potrebno ažurirati. Stoga za to nije potrebno optimizirati bazu podataka vremenskih serija. Uz to, postoje funkcije potrebne za brisanje ili komprimiranje zastarjelih podataka koji više nisu potrebni. Ti su zadaci također dio brze obrade podataka o vremenskim serijama.
InfluxDB sastoji se od samo nekoliko komponenti dostupnih za Linux i macOS. Sve su funkcije sadržane u jednoj datoteci, što olakšava instalaciju i rad.
Napokon, ako vas zanima više o tome, možete pojedinosti provjerite na sljedećoj poveznici.