जेव्हा डेटाबेस निवडण्याची वेळ येते नवीन प्रोजेक्टसाठी किंवा अस्तित्वात असलेल्या एखाद्यासाठी आपण कार्य करत असलेल्या एका जागी बदलण्यासाठी, मी ब्लॉगवर येथे आधीच नमूद केले आहे की एक पर्याय शोधण्यासाठी सर्वात चांगली वेबसाइट आहे डीबी-इंजिने, ज्यामध्ये आम्हाला मोठ्या संख्येने डेटाबेस सापडतील आणि त्यापैकी मला खात्री आहे की आपल्याला त्यांच्या अस्तित्वाची माहिती देखील नव्हती.
पण मुख्य विषयाकडे वाटचाल करत, आज आपण ज्या लेखात चर्चा करणार आहोत तो इन्फ्लुक्सडीबी बद्दल आहे जो कामगिरीचा त्याग न करता मोठ्या प्रमाणात डेटा हाताळण्यासाठी एक उत्कृष्ट पर्याय आहे.
आम्हाला हे माहित असले पाहिजे की इन्फ्लुएक्सडीबी हा टाइम सीरिज डेटासाठी अनुकूलित केलेला डेटाबेस आहे आणि ऑन-प्रिमाइसेस डेटा सेंटरमध्ये किंवा मायक्रोसॉफ्ट अझर, अ‍ॅमेझॉन वेब सर्व्हिसेस (एडब्ल्यूएस) आणि गूगल क्लाउड संगणनावरील क्लाऊड सोल्यूशन म्हणून वापरले जाऊ शकते.
वेळ मालिका डेटाबेस (टीएसडीबी) क्लाऊडमध्ये सर्व्हरशिवाय किंवा डेटा सेंटरमध्ये स्वतःच्या सर्व्हरसह ऑपरेट केले जाऊ शकते. डेटाबेस इन्फ्लूक्सडाटा या अमेरिकन कंपनीने विकसित केले आहे.
इन्फ्लुक्सडीबी वैज्ञानिक क्षेत्रात मोठ्या प्रमाणात डेटा साठवण्यावर लक्ष केंद्रित करते आणि सेन्सरद्वारे पाठविलेले डेटा. इन्फ्लॉक्सडीबी हे पारंपारिक डेटाबेसपेक्षा बरेच वेगवान आहे जेव्हा वेळ मालिका संग्रहित आणि व्यवस्थापित करण्याचा विचार केला जातो. रीअल-टाइम प्रोसेसिंग देखील शक्य आहे, तसेच जावास्क्रिप्टवर आधारित आंतरिक क्वेरी भाषा फ्लक्ससह डेटा क्वेरी करणे देखील शक्य आहे.
हे 8086 पोर्ट, तसेच इन्फ्लुक्सडीबी वर ऐकणार्‍या एस क्यू एल क्वेरी भाषेपेक्षा प्रोग्रामिंग भाषेसारखे दिसते बाह्य अवलंबित्व नाही आणि डेटा स्ट्रक्चर्सच्या क्वेरीसाठी वेळ-केंद्रित अंगभूत फंक्शन्स आहेत उपाय, मालिका आणि गुणांसह बनलेले. प्रत्येक बिंदूमध्ये फील्डसेट आणि टाइमस्टॅम्प नावाच्या अनेक की-व्हॅल्यू जोड्या असतात. टॅग सेट नावाच्या की-व्हॅल्यू जोड्यांच्या संचासह गटबद्ध केल्यावर ते मालिका परिभाषित करतात. शेवटी, एक माप तयार करण्यासाठी मालिका एका स्ट्रिंग आयडेंटिफायरद्वारे वर्गीकृत केली गेली.
मूल्ये 64-बिट पूर्णांक, 64-बिट फ्लोटिंग पॉइंट्स, तार आणि बुलियन मूल्ये असू शकतात. बिंदू त्यांच्या वेळ आणि टॅग सेटद्वारे अनुक्रमित केले जातात. धारणा धोरणे मेट्रिकमध्ये परिभाषित केली जातात आणि डेटा कमी कसा केला जातो आणि नियंत्रित केला जातो. सतत क्वेरी नियमितपणे चालतात आणि लक्ष्य मेट्रिकमध्ये निकाल संग्रहित करतात.
जर वेळ मालिका डेटाबेसमध्ये संग्रहित करायची असेल, उदाहरणार्थ, इंटरनेट ऑफ थिंग्ज इन्फ्रास्ट्रक्चर्स वापरताना, इन्फ्लुएक्सडीबी चा वापर टाइमस्टॅम्पसमवेत सेन्सर माहिती वाचविण्यासाठी केला जाऊ शकतो. इन्फ्लुएक्सडीबीमध्ये टायमिंगची महत्वाची भूमिका असल्याने, अंतर्गत टायमिंग सर्व्हिस हे सुनिश्चित करते की इन्फ्लक्सडीबी क्लस्टरमधील सर्व नोड्स समक्रमितपणे चालतील. अर्थात, इन्फ्लुक्सडीबी कंपनी नेटवर्कवर देखरेख डेटा साठवण्यासाठी देखील योग्य आहे.
इन्फ्लुएक्सडीबी मधील डेटाबेस क्लिष्ट होऊ शकत नाहीत आणि डझनभर स्तंभ प्रदान करण्याची आवश्यकता नाही. हे केवळ काही स्तंभांसह वापरण्यात अर्थ आहे, उदाहरणार्थ, सेन्सरमधील काही मोजली जाणारी मूल्ये वेळचे कार्य म्हणून जतन करणे आवश्यक आहे.
जर बर्‍याच स्रोतांकडील डेटा समांतरपणे प्राप्त करणे आणि त्यावर प्रक्रिया करणे आवश्यक असेल, उदाहरणार्थ सेन्सरच्या बाबतीत, आवश्यक आहे की संबंधित डेटाबेस या समांतर क्वेरी द्रुतपणे हाताळू शकेल. डेटा बर्‍याचदा रिअल टाइममध्ये प्राप्त होत असल्याने डेटाबेसचे लेखन कार्यप्रदर्शन त्यानुसार तयार केले जाणे आवश्यक आहे. याव्यतिरिक्त, एक आव्हान आहे की सेन्सरमधील मापन डेटा नेहमीच अचूकपणे लिहित आणि परिभाषित केला जात नाही. वेळ मालिका डेटाबेस अद्याप हा डेटा संचयित करू आणि उपलब्ध करुन देऊ शकतात.
तसेच, एकदा वेळ मालिका डेटा जतन झाल्यावर नंतर अद्यतनित करणे क्वचितच आवश्यक आहे. म्हणून, यासाठी टाइम सिरीज़ डेटाबेस ऑप्टिमाइझ करणे आवश्यक नाही. याव्यतिरिक्त, कालबाह्य डेटा हटविण्यासाठी किंवा कॉम्प्रेस करण्यासाठी आवश्यक कार्ये आहेत जी यापुढे आवश्यक नाही. ही कार्ये वेगवान वेळ मालिका डेटा प्रक्रियेचा भाग देखील आहेत.
इन्फ्लुएक्सडीबीमध्ये लिनक्स आणि मॅकोससाठी उपलब्ध असे काही घटक आहेत. सर्व फंक्शन्स एका फाईलमध्ये असतात ज्यामुळे स्थापित करणे आणि ऑपरेट करणे सुलभ होते.
शेवटी आपल्याला त्याबद्दल अधिक जाणून घेण्यास स्वारस्य असल्यास, आपण हे करू शकता पुढील लिंकवर तपशील तपासा.