Kad runa ir par datu bāzes izvēli jaunam vai esošam projektam, kas aizstātu projektu, ar kuru strādājat, Es jau šeit blogā minēju, ka vislabākā vietne, kur atrast iespēju, ir DB-dzinēji, kurā mēs varam atrast lielu skaitu datu bāžu un par kurām es esmu pārliecināts, ka jūs pat nezinājāt par to esamību.
Bet pārejot uz galveno tēmu, Šis raksts, kurā mēs šodien runāsim, ir par InfluxDB, kas ir lieliska iespēja apstrādāt lielu datu apjomu, nezaudējot veiktspēju.
Mums vajadzētu zināt, ka InfluxDB ir datu sērija, kas optimizēta laika rindu datiem un to var izmantot lokālajā datu centrā vai kā mākoņa risinājumu Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) un Google Cloud Computing.
Laika rindu datu bāze (TSDB) var darbināt bez servera mākonī vai ar saviem serveriem datu centrā. Datu bāzi izstrādā amerikāņu uzņēmums Influxdata.
InfluxDB koncentrējas uz liela apjoma datu glabāšanu zinātnes jomā un sensoru nosūtītie dati. InfluxDB tas ir daudz ātrāk nekā parastās datu bāzes kad runa ir par laika rindu glabāšanu un pārvaldīšanu. Iespējama arī reāllaika apstrāde, kā arī datu vaicāšana ar iekšējo vaicājumu valodu Flux, kuras pamatā ir Javascript.
Tas drīzāk izskatās kā programmēšanas valoda, nevis SQL vaicājumu valoda, kas klausās 8086 portā, kā arī InfluxDB tam nav ārēju atkarību, un tam ir iebūvētas laika orientētas funkcijas datu struktūras vaicāšanai sastāv no mēriem, sērijām un punktiem. Katrs punkts sastāv no vairākiem atslēgu un vērtību pāriem, kurus sauc par lauka kopu un laika zīmogu. Grupējot pēc atslēgu un vērtību pāru kopas, ko sauc par tagu kopu, tie nosaka virkni. Visbeidzot, sērijas tiek sagrupētas pēc virknes identifikatora, lai izveidotu mēru.
Vērtības var būt 64 bitu veseli skaitļi, 64 bitu peldošie punkti, virknes un Būla vērtības. Punkti tiek indeksēti pēc to laika un tagu kopas. Saglabāšanas politikas ir noteiktas metrikā, un tās kontrolē datu samazināšanas un noņemšanas veidu. Nepārtraukti vaicājumi tiek veikti periodiski, un rezultāti tiek glabāti mērķa metrikā.
Ja laika rindas ir jāuzglabā datu bāzēs, piemēram, lietojot lietiskā interneta infrastruktūru, InfluxDB var izmantot, lai saglabātu sensoru informāciju, ieskaitot laika zīmogus. Tā kā laikam InfluxDB ir svarīga loma, iekšējais laika noteikšanas pakalpojums nodrošina visu InfluxDB klastera mezglu sinhronu darbību. Protams, InfluxDB ir piemērots arī monitoringa datu glabāšanai uzņēmuma tīklos.
InfluxDB esošajām datu bāzēm nav jābūt sarežģītām, un tajās jānodrošina desmitiem kolonnu. Ir lietderīgi to izmantot tikai ar dažām kolonnām, ja, piemēram, noteiktas sensora izmērītās vērtības ir jāsaglabā kā laika funkcija.
Ja dati no daudziem avotiem ir jāsaņem un jāapstrādā paralēli, piemēram, sensoru gadījumā, ir nepieciešams, lai saistītā datu bāze varētu ātri apstrādāt šos paralēlos vaicājumus. Tā kā dati bieži tiek saņemti reāllaikā, datu bāzes rakstīšanas veiktspēja ir attiecīgi jāpielāgo. Turklāt ir problēma, ka sensoru mērījumu dati ne vienmēr tiek precīzi uzrakstīti un definēti. Laika rindu datu bāzēs joprojām var saglabāt šos datus un padarīt tos pieejamus.
Turklāt, kad laika sērijas dati ir saglabāti, tos reti ir nepieciešams atjaunināt vēlāk. Tāpēc nav nepieciešams optimizēt laika rindu datu bāzi. Turklāt ir nepieciešamas funkcijas, lai izdzēstu vai saspiestu novecojušus datus, kas vairs nav vajadzīgi. Šie uzdevumi ir arī daļa no ātras laika rindu datu apstrādes.
InfluxDB sastāv tikai no dažiem komponentiem, kas pieejami Linux un macOS. Visas funkcijas ir vienā failā, kas atvieglo instalēšanu un darbību.
Visbeidzot, ja jūs interesē uzzināt vairāk par to, varat pārbaudiet informāciju šajā saitē.