Quando si tratta di scegliere un database per un nuovo progetto o uno esistente per sostituire quello con cui stai lavorando, Ho già detto qui sul blog che il miglior sito web per trovare un'opzione è Motori DB, in cui possiamo trovare un gran numero di banche dati e di cui sono certo non sapevi nemmeno dell'esistenza.
Ma passando all'argomento principale, Questo articolo di cui parleremo oggi riguarda InfluxDB che è un'ottima opzione per gestire grandi quantità di dati senza sacrificare le prestazioni.
Dovremmo sapere che InfluxDB è un database ottimizzato per dati di serie temporali e può essere utilizzato nel data center in sede o come soluzione cloud su Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) e Google Cloud Computing.
Il database delle serie temporali (TSDB) può essere gestito senza un server nel cloud o con i propri server nel data center. Il database è stato sviluppato dalla società americana Influxdata.
InfluxDB si concentra sulla memorizzazione di grandi quantità di dati in campo scientifico e dati inviati dai sensori. InfluxDB è molto più veloce dei database convenzionali quando si tratta di archiviare e gestire serie temporali. È inoltre possibile l'elaborazione in tempo reale, nonché l'interrogazione dei dati con il linguaggio di interrogazione interno Flux, basato su Javascript.
Sembra più un linguaggio di programmazione che un linguaggio di query SQL in ascolto sulla porta 8086, più InfluxDB non ha dipendenze esterne e ha funzioni integrate focalizzate sul tempo per interrogare una struttura di dati composto da misure, serie e punti. Ogni punto è costituito da diverse coppie chiave-valore chiamate set di campi e timestamp. Quando sono raggruppati per un insieme di coppie chiave-valore chiamate insieme di tag, definiscono una serie. Infine, le serie vengono raggruppate in base a un identificatore di stringa per formare una misura.
I valori possono essere numeri interi a 64 bit, virgola mobile a 64 bit, stringhe e valori booleani. I punti sono indicizzati in base al tempo e al set di tag. I criteri di conservazione sono definiti in una metrica e controllano come i dati vengono ridotti e rimossi. Le query continue vengono eseguite periodicamente e archiviano i risultati in una metrica di destinazione.
Se le serie temporali devono essere archiviate in database, ad esempio quando si utilizzano infrastrutture Internet of Things, InfluxDB può essere utilizzato per salvare le informazioni del sensore, inclusi i timestamp. Poiché la temporizzazione svolge un ruolo importante in InfluxDB, un servizio di temporizzazione interno garantisce che tutti i nodi nel cluster InfluxDB vengano eseguiti in modo sincrono. Ovviamente InfluxDB è adatto anche per archiviare i dati di monitoraggio sulle reti aziendali.
I database in InfluxDB non devono essere complicati e fornire dozzine di colonne. Ha senso utilizzarlo solo con poche colonne se, ad esempio, è necessario salvare determinati valori misurati da un sensore in funzione del tempo.
Se i dati provenienti da più fonti devono essere ricevuti ed elaborati in parallelo, ad esempio nel caso dei sensori, il database associato deve essere in grado di gestire rapidamente queste query parallele. Poiché i dati vengono spesso ricevuti in tempo reale, le prestazioni di scrittura del database devono essere adattate di conseguenza. Inoltre, c'è la sfida che i dati di misurazione dei sensori non sono sempre scritti e definiti in modo accurato. I database delle serie temporali possono ancora archiviare questi dati e renderli disponibili.
Inoltre, una volta che i dati di una serie temporale sono stati salvati, raramente è necessario aggiornarli in un secondo momento. Pertanto, non è necessario ottimizzare un database di serie temporali per questo. Inoltre, sono necessarie funzioni per eliminare o comprimere dati obsoleti che non sono più necessari. Queste attività fanno anche parte dell'elaborazione rapida dei dati di serie temporali.
InfluxDB consiste solo di pochi componenti disponibili per Linux e macOS. Tutte le funzioni sono contenute in un file, facilitando l'installazione e l'utilizzo.
Infine, se sei interessato a saperne di più, puoi farlo controllare i dettagli nel seguente link.