Che cos'è un database di serie storiche?

La tecnologia del database di serie temporali fornisce capacità specializzate per la gestione di sequenze di punti dati indicizzati in base al tempo. Si concentra sull'ingestione efficiente dei dati, ottimizzata conservazione per set di dati ordinati nel tempo e query ad alte prestazioni su intervalli temporali. È riconosciuto per affidabilità e velocità quando si tratta di metriche, letture di sensori e registri di eventi che coprono ampi intervalli di tempo.

Che cos'è un database di serie storiche?

Un database di serie temporali è un gestione dei dati sistema specializzato nell'archiviazione e nell'interrogazione di punti dati associati a timestamp specifici. Il suo principio di progettazione di base ruota attorno all'uso del tempo come asse centrale per la strutturazione, il recupero e la gestione delle informazioni. Adattando l'ingestione dei dati e l'esecuzione delle query ai flussi ordinati nel tempo, un database di serie temporali gestisce enormi volumi di record in arrivo con elevata efficienza e prestazioni.

Una differenza tecnica fondamentale rispetto allo scopo generale banche dati risiede nel modo in cui i sistemi di serie temporali strutturano il loro indice e il motore di archiviazione. Un tradizionale database relazionale potrebbe basarsi su indici B-tree o altri generici strutture di dati che sono ideali per le query transazionali. Un database di serie temporali utilizza alberi di indice incentrati sul tempo o schemi di partizionamento che raggruppano i record in base all'ordine cronologico. Questo approccio riduce drasticamente il sovraccarico durante le scritture ad alta produttività e accelera le query limitate a intervalli di tempo specifici.

Molti database di serie temporali mantengono anche dati specializzati compressione motori per gestire dati numerici su larga scala. Questi motori riducono al minimo le impronte di archiviazione sfruttando modelli prevedibili in dati con timestamp, come letture consecutive che variano in modo minimo. Compressione rapida e decompressione Le routine consentono al sistema di acquisire e recuperare rapidamente i dati senza sacrificarne i dettagli.

I database di serie temporali spesso si integrano dominio- funzioni specifiche per l'analisi, tra cui aggregazioni con finestra, downsampling, interpolazione e funzioni statistiche come percentili e medie mobili.

Architettura del database delle serie temporali

L'architettura di un database di serie temporali dà priorità alla scrittura sequenziale, all'archiviazione partizionata e all'indicizzazione basata sul tempo. Di seguito sono riportati i componenti chiave.

Strato di ingestione

Il livello di ingestione gestisce i flussi di dati in arrivo da sensori, registri, pipeline di telemetria o applicazione metriche. Accoda o mette in buffer i record e li scrive nel motore di archiviazione sottostante in modo sequenziale. Un'ingestione efficiente comporta il batching dei record per ridurre il sovraccarico di input/output e mantenere un throughput elevato. Le architetture robuste distribuiscono l'ingestione su più nodi per gestire picchi nel volume di dati, garantendo un minimo Perdita di dati e bassa latenza quando le misurazioni raggiungono il picco.

Motore di archiviazione

Il motore di archiviazione è ottimizzato per l'archiviazione dei dati in blocchi o segmenti partizionati in base al tempo. Ogni partizione corrisponde a un intervallo di tempo configurato, come segmenti orari o giornalieri. Il partizionamento in base al tempo migliora le prestazioni di scrittura perché le nuove voci vengono aggiunte naturalmente al partizione attiva. Migliora inoltre le prestazioni delle query per le ricerche specifiche in base al tempo: il sistema sa immediatamente quale segmento analizzare in base ai vincoli di tempo nella query. Alcuni motori di archiviazione mantengono un archivio a livelli separato per le partizioni storiche, spostando i segmenti più vecchi su supporti convenienti.

Indicizzazione e metadati

L'indicizzazione in un database di serie temporali si concentra principalmente sui timestamp. Gli indici secondari fanno spesso riferimento a misurazioni o metadati tag, come identificatori di dispositivo, indicatori di posizione o etichette di applicazione. Le strutture di indicizzazione basate su segmenti spesso memorizzano dati minimi di overhead sulle partizioni, come i loro timestamp di inizio e fine, che consentono al motore di query di escludere rapidamente segmenti irrilevanti. Molti sistemi tracciano anche i metadati in valore-chiave memorizza per ricerche più rapide di combinazioni di tag.

Elaborazione e aggregazione delle query

Le query sui dati delle serie temporali spesso combinano condizioni di filtraggio sui tag con vincoli di tempo, come il recupero CPU utilizzo per servers A e B nelle ultime 24 ore. Il processore di query analizza solo le partizioni rilevanti e applica il filtro sui metadati archiviati. Le aggregazioni, come la media o la somma delle misurazioni, possono essere calcolate con strumenti specializzati Algoritmi che operano in modo efficiente su dati compressi o colonnari. Molte implementazioni includono anche funzioni native per il downsampling, lo smoothing o il calcolo delle derivate, che sono modelli comuni nell'analisi delle serie temporali.

Gestione della conservazione e del ciclo di vita

Le policy di conservazione stabiliscono per quanto tempo i dati devono rimanere nel sistema. I dati delle serie temporali ad alta velocità possono accumularsi rapidamente in volumi immensi, quindi le regole configurabili per l'invecchiamento dei dati, il downsampling o l'eliminazione sono fondamentali. Gestione del ciclo di vita può spostare i dati più vecchi da livelli di storage più veloci a livelli di storage più economici o eliminarli del tutto quando non sono più rilevanti. Il sistema applica queste regole automaticamente, il che mantiene l'utilizzo dello storage prevedibile e le query performanti.

Come funziona un database di serie temporali?

Ecco i principi operativi fondamentali dei database di serie temporali:

• Partizionamento dei dati incentrato sul tempo. I dati vengono raggruppati in partizioni o frammenti in base a intervalli di tempo, come finestre orarie, giornaliere o mensili. Ciò elimina il sovraccarico degli aggiornamenti tradizionali riga per riga perché i dati recenti vengono sempre aggiunti in sequenza e i dati obsoleti rimangono in segmenti di archivio.
• Scritture efficienti. I sistemi implementano modelli append-only per timestamp recenti. Invece di aggiornare i record esistenti, ogni nuova misurazione viene semplicemente allegata alla partizione temporale pertinente. Questo approccio sfrutta le scritture sequenziali su disco, riducendo la latenza in caso di elevati volumi di punti dati in arrivo.
• Indicizzazione basata su timestamp. Un indice incentrato sul tempo assicura che ogni partizione o frammento venga individuato rapidamente quando si interroga un intervallo specifico. Gli indici di tag supplementari aiutano a filtrare le misurazioni irrilevanti, consentendo ricerche più rapide quando i set di dati diventano grandi.
• Compressione e codifica. Gli algoritmi di compressione specializzati per valori in virgola mobile, numeri interi o altri tipi numerici sfruttano i pattern sequenziali nei dati delle serie temporali. Tecniche come la codifica delta, la codifica run-length o la compressione Gorilla riducono le dimensioni di archiviazione preservando la velocità di query.
• Ottimizzazione delle query. Il motore di query evita di scansionare l'intero database restringendo le partizioni temporali e i tag dei metadati che contengono dati rilevanti. Molti motori applicano strategie di esecuzione parallele o vettorializzate, consentendo una rapida aggregazione di grandi porzioni di dati in carichi di lavoro analitici.

Caratteristiche principali del database delle serie temporali

Ecco le caratteristiche specialistiche dei database di serie temporali:

• Alto tasso di ingestione. In grado di sostenere scritture continue e su larga scala con latenza minima, fondamentale per tempo reale sistemi basati sul monitoraggio e sulla misurazione.
• Partizionamento basato sul tempoOrganizza i dati in blocchi di tempo consecutivi, migliorando sia l'efficienza di scrittura che il recupero mirato per query con limiti di tempo.
• Politiche di conservazioneElimina o archivia automaticamente i vecchi dati dopo un intervallo specificato, garantendo che lo storage rimanga gestibile in scenari ad alto volume.
• Compressione efficienteRiduce al minimo l'utilizzo del disco applicando tecniche di compressione basate sulle serie temporali, riducendo il sovraccarico di archiviazione e migliorando le prestazioni di lettura.
• Funzioni di query avanzateFornisce operatori integrati per aggregati con finestra, medie mobili, interpolazione e downsampling, semplificando l'analisi statistica o di tendenza senza extra ELT gradini.
• ScalabilitàDistribuisce le attività di acquisizione e query su più nodi, mantenendo le prestazioni costanti man mano che il volume dei dati aumenta.
• Integrazione con monitoraggio e avvisiMolte piattaforme di serie temporali dispongono di sistemi di avviso nativi o di facile integrazione con strumenti esterni che attivano notifiche in caso di superamento delle soglie.
• Supporto per vari modelli di datiProgettato per gestire una vasta gamma di misurazioni, dai sensori e registri delle macchine ai dati finanziari tick e al monitoraggio del comportamento degli utenti.

Casi d'uso del database di serie temporali

I database di serie temporali affrontano una serie di sfide di gestione dei dati del mondo reale che comportano misurazioni o registri continui.

IoT e dati dei sensori

Le apparecchiature industriali, i monitor ambientali e i dispositivi di consumo generano flussi costanti di letture dei sensori. Un database di serie temporali gestisce i picchi nel flusso di dati, preservando i timestamp in partizioni cronologiche. Facilita inoltre l'avanzata analitica come il rilevamento delle anomalie per identificare letture insolite in tempo reale.

DevOps e monitoraggio delle infrastrutture

Host e i contenitori emettono metriche chiave delle prestazioni—Carico della CPU, memoria utilizzo, rete larghezza di banda—a intervalli regolari. I sistemi di serie temporali ingeriscono queste metriche in intere flotte di macchine, consentendo query rapide negli ultimi minuti o dati storici che coprono mesi. Queste capacità assicurano che i team operativi diagnostichino rapidamente i problemi e correlino gli incidenti con gli stati del sistema.

Dati finanziari e di borsa

Ticker azionari, registrazioni di transazioni di borsa e libri degli ordini arrivano con timestamp precisi e richiedono scritture rapide. I database di serie temporali consentono ai trader e agli analisti di interrogare le performance storiche, calcolare indicatori tecnici o alimentare dashboard live che si aggiornano quasi in tempo reale.

Energy Management

Le utility monitorano consumi, voltaggio e frequenza da contatori intelligenti e sensori di rete. Un database di serie temporali può scalare fino a miliardi di letture e raggrupparle in base al tempo per rivelare tendenze di carico, prevedere picchi di consumo o rilevare interruzioni di corrente.

Analisi del sito web e comportamento dell'utente

Eventi clickstream, tempi di caricamento delle pagine e interazioni degli utenti sono metriche specifiche del tempo. Una piattaforma di serie temporali aiuta ad aggregare questi eventi e a servire query per scoprire modelli di utilizzo, identificare periodi di traffico elevato e misurare il successo di nuove funzionalità.

I migliori database di serie temporali

Di seguito sono elencate le principali soluzioni di database di serie temporali, ciascuna con un approccio esclusivo o capacità specializzate.

InflussoDB

An open-source sistema esplicitamente creato per dati di serie temporali, dotato di un proprio motore di archiviazione ad alte prestazioni, un linguaggio di query personalizzato (Flux) e ricche integrazioni di ecosistema. Supporta downsampling, policy di conservazione e analisi avanzate out of the box.

Scala cronologica DB

A PostgreSQL estensione che preserva la familiarità di SQL ottimizzando il partizionamento delle tabelle per i dati delle serie temporali. Sfrutta l'ecosistema di PostgreSQL, supportando query standard, join e indicizzazione avanzata, offrendo al contempo compressione basata sul tempo e ipertabelle integrate.

Prometeo

Progettato principalmente per il monitoraggio delle metriche. Prometeo utilizza un modello di raccolta dati pull-based, un potente modello di dati multidimensionale e un database di serie temporali incorporato. Eccelle nell'invio di avvisi e nell'estrazione di metriche da diverse fonti, sebbene possa non avere alcune funzionalità di archiviazione a lungo termine senza componenti esterni.

Grafite

Una delle prime opzioni open source per serie temporali numeriche, focalizzata sulla creazione di grafici in tempo reale e sul monitoraggio delle prestazioni. Include un semplice modello di conservazione dei dati ed è spesso abbinato a Grafana o altri strumenti di visualizzazione per dashboard.

Apri TSDB

Costruito su HBase, supporta un throughput di scrittura elevato e distribuzioni su larga scala con storage distribuito. Modellazione dei dati basata su tag e un API REST renderlo adatto a IoT e monitoraggio delle prestazioni in scenari che richiedono scalabilità lineare.

Come scegliere un database di serie temporali?

Di seguito sono riportate le considerazioni tecniche e operative che incidono sulla scelta di un database di serie temporali.

Requisiti per l'inserimento dei dati

Esaminare le velocità di dati previste, la concorrenza e qualsiasi tolleranza di errore necessaria per il traffico di burst. I sistemi che forniscono sharding o partizionamento nativi eccellono in caso di pesanti scritture parallele.

Complessità delle query

Determina la natura delle query, che vanno da semplici ricerche basate su chiavi ad aggregazioni complesse, filtri basati su tag o analisi avanzate. Cerca motori con flexlinguaggi di query compatibili e strategie di indicizzazione efficaci per soddisfare queste esigenze.

Ridimensionamento orizzontale e frammentazione

Confermare se la soluzione scala orizzontalmente a più nodi per una maggiore produttività o per ospitare grandi volumi di dati. Le capacità di clustering native consentono al sistema di distribuire automaticamente le partizioni e gestire i guasti dei nodi.

Strategie di conservazione e conservazione

Cerca una compressione efficiente, un'archiviazione a livelli o una gestione automatica del ciclo di vita dei dati. Le policy di conservazione native riducono le attività manuali e impediscono il degrado delle prestazioni nel tempo eliminando o archiviando dati obsoleti.

Ecosistema e Integrazioni

Valutare la fluidità con cui il database si integra con l'infrastruttura esistente, inclusi gli strumenti di visualizzazione, le code di messaggi o orchestrazione containerUn ecosistema solido può semplificare l'implementazione e ridurre le spese generali per la manutenzione continua.

Affidabilità e alta disponibilità

Alta disponibilità caratteristiche, come la replicazione, failover e backup meccanismi, sono vitali in ambienti in cui la perdita di dati potrebbe portare a interruzioni del servizio o problemi di conformità. Conferma che queste opzioni siano in linea con business continuity requisiti.

Benchmark delle prestazioni

Esaminare i tassi di ingestione documentati, la latenza delle query e i limiti di prestazioni noti in condizioni di carichi realistici. Una fase di test approfondita con dati simili a quelli di produzione è spesso essenziale per convalidare che il database mantenga le prestazioni nel tempo.

Perché è importante un database di serie temporali?

I database di serie temporali svolgono un ruolo fondamentale nell'archiviazione efficiente e affidabile di flussi di dati ad alto volume e allineati nel tempo. Ecco i principali vantaggi:

• Ottimizzato per dati ordinati nel tempoIl partizionamento e l'indicizzazione cronologici accelerano l'acquisizione e l'interrogazione quando i dati sono dominati da eventi con timestamp.
• Approfondimenti in tempo realeL'acquisizione ad alta produttività si traduce nella disponibilità pressoché immediata di nuove misurazioni, favorendo il monitoraggio continuo e un rapido processo decisionale.
• Scalabilità per flussi di dati massiviLe architetture distribuite gestiscono la crescita esponenziale dei dati dei sensori o dei registri senza sacrificare le prestazioni o disponibilità.
• Utilizzo efficiente delle risorseGli algoritmi di compressione time-aware riducono l'impronta di archiviazione e le policy di conservazione impediscono il ballooning data warehouse.
• Operazioni di query specifiche del dominioIl supporto integrato per aggregazioni con finestra, downsampling e altre analisi incentrate sul tempo semplifica la creazione di report e analisi senza dover ricorrere a pipeline di elaborazione esterne.

Database di serie temporali vs. database tradizionali

La tabella seguente evidenzia le differenze tra i sistemi di serie temporali e i database convenzionali.

Un database di serie temporali è SQL o NoSQL?

I database di serie temporali possono implementare funzionalità sia da SQL che NoSQL mondi. Alcuni sono costruiti come estensioni di motori relazionali, consentendo la compatibilità SQL, mentre altri adottano archiviazione senza schema e linguaggi di query proprietari. Il fattore unificante non è l'aderenza a un modello di dati, ma un'enfasi sul tempo come asse organizzativo principale. Questa attenzione incentrata sul tempo guida le ottimizzazioni intorno all'ingestione, al partizionamento, all'indicizzazione e alle funzioni specializzate per l'analisi temporale.