InfluxDB, um excelente banco de dados de código aberto para lidar com grandes quantidades de dados

Quando se trata de escolher um banco de dados para um novo projeto ou um existente para substituir o que você está trabalhando, Já mencionei aqui no blog que o melhor site para encontrar uma opção é Motores de banco de dados, em que podemos encontrar um grande número de bases de dados e das quais tenho a certeza que nem sequer sabias da sua existência.

Passando para o tópico principal, Este artigo que falaremos hoje é sobre o InfluxDB que é uma excelente opção para lidar com grandes quantidades de dados sem sacrificar o desempenho.

Devemos saber que o InfluxDB é um banco de dados otimizado para dados de séries temporais e pode ser usado no data center local ou como uma solução em nuvem no Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) e Google Cloud Computing.

O banco de dados de série temporal (TSDB) pode ser operado sem um servidor na nuvem ou com seus próprios servidores no data center. O banco de dados está sendo desenvolvido pela empresa americana Influxdata.

O InfluxDB concentra-se no armazenamento de grandes quantidades de dados no campo científico e dados enviados por sensores. InfluxDB é muito mais rápido do que bancos de dados convencionais quando se trata de armazenar e gerenciar séries temporais. O processamento em tempo real também é possível, bem como a consulta dos dados com a linguagem de consulta interna Flux, que é baseada em Javascript.

Parece mais uma linguagem de programação do que uma linguagem de consulta SQL ouvindo na porta 8086, mais InfluxDB não tem dependências externas e tem funções integradas com foco no tempo para consultar uma estrutura de dados composto por medidas, séries e pontos. Cada ponto consiste em vários pares de valores-chave chamados fieldset e timestamp. Quando agrupados por um conjunto de pares de valores-chave chamados de conjunto de tags, eles definem uma série. Finalmente, as séries são agrupadas por um identificador de string para formar uma medida.

Os valores podem ser inteiros de 64 bits, pontos flutuantes de 64 bits, strings e valores booleanos. Os pontos são indexados por seu tempo e conjunto de tags. As políticas de retenção são definidas em uma métrica e controlam como os dados são reduzidos e removidos. Consultas contínuas são executadas periodicamente e armazenam os resultados em uma métrica de destino.

Se as séries temporais devem ser armazenadas em bancos de dados, por exemplo, ao usar infraestruturas da Internet das Coisas, O InfluxDB pode ser usado para salvar informações do sensor, incluindo carimbos de data / hora. Como o tempo desempenha um papel importante no InfluxDB, um serviço de tempo interno garante que todos os nós no cluster do InfluxDB sejam executados de forma síncrona. Obviamente, o InfluxDB também é adequado para armazenar dados de monitoramento nas redes da empresa.

Os bancos de dados no InfluxDB não precisam ser complicados e fornecem dezenas de colunas. Faz sentido usá-lo com apenas algumas colunas se, por exemplo, certos valores medidos de um sensor precisam ser salvos em função do tempo.

Se dados de muitas fontes devem ser recebidos e processados ​​em paralelo, por exemplo no caso de sensores, é necessário que o banco de dados associado possa lidar com essas consultas paralelas rapidamente. Como os dados são freqüentemente recebidos em tempo real, o desempenho de gravação do banco de dados deve ser adaptado de acordo. Além disso, existe o desafio de que os dados de medição dos sensores nem sempre são escritos e definidos com precisão. Os bancos de dados de série temporal ainda podem armazenar esses dados e disponibilizá-los.

Além disso, uma vez que os dados da série temporal foram salvos, raramente é necessário atualizá-los mais tarde. Portanto, não é necessário otimizar um banco de dados de série temporal para isso. Além disso, existem funções necessárias para excluir ou compactar dados desatualizados que não são mais necessários. Essas tarefas também fazem parte do processamento rápido de dados de séries temporais.

O InfluxDB consiste em apenas alguns componentes disponíveis para Linux e macOS. Todas as funções estão contidas em um arquivo, o que facilita a instalação e operação.

Finalmente, se você estiver interessado em saber mais sobre isso, você pode verifique os detalhes no link a seguir.


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