Bir veritabanı seçmeye gelince Yeni bir proje için veya üzerinde çalıştığınızın yerini alacak mevcut bir proje için, Bir seçenek bulmak için en iyi web sitesinin burada blogda olduğundan zaten bahsetmiştim. DB-Motorlar, çok sayıda veri tabanı bulabileceğimiz ve bunların varlığından bile haberdar olmadığınızdan eminim.
Ama asıl konuya geçersek, Bugün konuşacağımız bu makale, performanstan ödün vermeden büyük miktarda veriyi işlemek için mükemmel bir seçenek olan InfluxDB hakkındadır.
InfluxDB'nin zaman serisi verileri için optimize edilmiş bir veritabanı olduğunu bilmeliyiz. ve şirket içi veri merkezinde veya Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) ve Google Cloud Computing'de bir bulut çözümü olarak kullanılabilir.
zaman serisi veritabanı (TSDB) bulutta sunucu olmadan veya veri merkezinde kendi sunucuları ile çalıştırılabilir.. Veritabanı, Amerikan şirketi Influxdata tarafından geliştiriliyor.
InfluxDB, bilimsel alanda büyük miktarda veri depolamaya odaklanır ve sensörler tarafından gönderilen veriler. InfluxDB geleneksel veritabanlarından çok daha hızlıdır zaman serilerini depolamak ve yönetmek söz konusu olduğunda. Javascript tabanlı dahili sorgulama dili Flux ile verileri sorgulamanın yanı sıra gerçek zamanlı işleme de mümkündür.
Bu, 8086 bağlantı noktasını ve ayrıca InfluxDB'yi dinleyen bir SQL sorgu dilinden çok bir programlama diline benziyor harici bağımlılıkları yoktur ve bir veri yapısını sorgulamak için zaman odaklı yerleşik işlevlere sahiptir ölçüler, seriler ve noktalardan oluşur. Her nokta, alan kümesi ve zaman damgası adı verilen birkaç anahtar/değer çiftinden oluşur. Etiket kümesi adı verilen bir dizi anahtar/değer çiftiyle gruplandırıldıklarında bir dizi tanımlarlar. Son olarak, seriler bir ölçü oluşturmak için bir dize tanımlayıcısı tarafından gruplandırılır.
Değerler 64 bit tam sayılar, 64 bit kayan noktalar, dizeler ve Boole değerleri olabilir. Puanlar, zamanlarına ve etiket setlerine göre indekslenir. Saklama ilkeleri bir metrikte tanımlanır ve verilerin nasıl azaltılıp kaldırıldığını kontrol eder. Sürekli sorgular periyodik olarak çalışır ve sonuçları bir hedef metrikte depolar.
Zaman serileri veritabanlarında saklanacaksa, örneğin Nesnelerin İnterneti altyapılarını kullanırken, InfluxDB, zaman damgaları da dahil olmak üzere sensör bilgilerini kaydetmek için kullanılabilir. InfluxDB'de zamanlama önemli bir rol oynadığından, dahili bir zamanlama hizmeti InfluxDB kümesindeki tüm düğümlerin eşzamanlı olarak çalışmasını sağlar. Elbette InfluxDB, şirket ağlarında izleme verilerini depolamak için de uygundur.
InfluxDB'deki veritabanlarının karmaşık olması ve düzinelerce sütun sağlaması gerekmez. Örneğin, bir sensörden alınan belirli ölçülen değerlerin zamanın bir fonksiyonu olarak kaydedilmesi gerekiyorsa, bunu yalnızca birkaç sütunla kullanmak mantıklıdır.
Örneğin sensörler söz konusu olduğunda, birçok kaynaktan gelen verilerin paralel olarak alınması ve işlenmesi gerekiyorsa, ilgili veritabanının bu paralel sorguları hızlı bir şekilde işlemesi gerekir. Veriler genellikle gerçek zamanlı olarak alındığından, veritabanının yazma performansı buna göre uyarlanmalıdır. Ayrıca, sensörlerden gelen ölçüm verilerinin her zaman doğru şekilde yazılmaması ve tanımlanmaması gibi bir zorluk vardır. Zaman serisi veritabanları yine de bu verileri saklayabilir ve kullanılabilir hale getirebilir.
Buna ek olarak, zaman serisi verileri bir kez kaydedildikten sonra, nadiren daha sonra güncellemek gerekir. Bu nedenle, bunun için bir zaman serisi veritabanını optimize etmek gerekli değildir. Ayrıca, artık gerekmeyen eski verileri silmek veya sıkıştırmak için gerekli işlevler vardır. Bu görevler aynı zamanda hızlı zaman serisi veri işlemenin bir parçasıdır.
InfluxDB, Linux ve macOS için kullanılabilen yalnızca birkaç bileşenden oluşur. Tüm işlevler tek bir dosyada bulunur, bu da kurulumu ve çalıştırmayı kolaylaştırır.
Son olarak, bunun hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, şunları yapabilirsiniz: detayları aşağıdaki linkten kontrol edin.