InfluxDB, чудова БД з відкритим кодом для обробки великих обсягів даних

Що стосується вибору бази даних для нового проекту або існуючого, який замінить той, з яким ви працюєте, Я вже згадував тут у своєму блозі, що найкращий веб-сайт для пошуку варіанту - це БД-двигуни, в яких ми можемо знайти велику кількість баз даних і про які, я впевнений, ви навіть не знали про їх існування.

Але переходячи до основної теми, Ця стаття, в якій ми сьогодні поговоримо, стосується InfluxDB, який є чудовим варіантом для обробки великих обсягів даних без необхідності жертвувати продуктивністю.

Ми повинні знати, що InfluxDB - це база даних, оптимізована для даних часових рядів і може використовуватися в локальному центрі обробки даних або як хмарне рішення на Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) та Google Cloud Computing.

База даних часових рядів (TSDB) може працювати без сервера в хмарі або з власними серверами в центрі обробки даних. База даних розробляється американською компанією Influxdata.

InfluxDB фокусується на зберіганні великих обсягів даних у науковій галузі і дані, що надсилаються датчиками. ПрипливDB це набагато швидше, ніж звичайні бази даних що стосується зберігання та управління часовими рядами. Також можлива обробка в реальному часі, а також запит даних за допомогою внутрішньої мови запитів Flux, яка базується на Javascript.

Це більше схоже на мову програмування, ніж на мову запитів SQL, що прослуховується на порту 8086, плюс InfluxDB не має зовнішніх залежностей і має вбудовані функції для запиту структури даних, орієнтовані на час складається з мір, рядів і пунктів. Кожна точка складається з декількох пар ключ-значення, які називаються набором полів та міткою часу. Коли вони згруповані за набором пар ключ-значення, що називається набором тегів, вони визначають ряд. Нарешті, ряди групуються за допомогою ідентифікатора рядка для формування міри.

Значеннями можуть бути 64-розрядні цілі числа, 64-розрядні плаваючі крапки, рядки та булеві значення. Бали індексуються за часом та набором тегів. Політики збереження визначаються в метриці та контролюють спосіб зменшення та видалення даних. Постійні запити виконуються періодично і зберігають результати у цільовій метриці.

Якщо часові ряди слід зберігати в базах даних, наприклад, при використанні інфраструктури Інтернету речей, InfluxDB можна використовувати для збереження інформації про датчик, включаючи мітки часу. Оскільки синхронізація відіграє важливу роль у InfluxDB, внутрішня служба синхронізації гарантує, що всі вузли кластера InfluxDB працюють синхронно. Звичайно, InfluxDB також підходить для зберігання даних моніторингу в мережах компаній.

Бази даних у InfluxDB не повинні бути складними і містити десятки стовпців. Є сенс використовувати його лише з кількома стовпцями, якщо, наприклад, певні виміряні значення датчика потрібно зберігати як функцію часу.

Якщо дані з багатьох джерел повинні отримуватися та оброблятися паралельно, наприклад, у випадку датчиків, пов'язана база даних повинна мати можливість швидко обробляти ці паралельні запити. Оскільки дані часто отримуються в режимі реального часу, продуктивність запису бази даних повинна бути відповідно налаштована. Крім того, існує проблема, що дані вимірювань від датчиків не завжди точно записуються та визначаються. Бази даних часових рядів все ще можуть зберігати ці дані та робити їх доступними.

Крім того, як тільки дані часового ряду збережені, рідко потрібно оновлювати їх пізніше. Тому для цього не потрібно оптимізувати базу даних часових рядів. Крім того, існують функції, необхідні для видалення або стиснення застарілих даних, які більше не потрібні. Ці завдання також є частиною швидкої обробки даних часових рядів.

InfluxDB складається лише з декількох компонентів, доступних для Linux та macOS. Всі функції містяться в одному файлі, що полегшує встановлення та експлуатацію.

Нарешті, якщо вам цікаво дізнатись більше про це, ви можете перевірте деталі за наступним посиланням.


Будьте першим, щоб коментувати

Залиште свій коментар

Ваша електронна адреса не буде опублікований. Обов'язкові для заповнення поля позначені *

*

*

  1. Відповідальний за дані: Мігель Анхель Гатон
  2. Призначення даних: Контроль спаму, управління коментарями.
  3. Легітимація: Ваша згода
  4. Передача даних: Дані не передаватимуться третім особам, за винятком юридичних зобов’язань.
  5. Зберігання даних: База даних, розміщена в мережі Occentus Networks (ЄС)
  6. Права: Ви можете будь-коли обмежити, відновити та видалити свою інформацію.