Beste Zeitreihendatenbanken

Was ist Time Series Databases Software?

Warum Time Series Databases Software verwenden?

Wer verwendet Time Series Databases Software?

Arten von Time Series Database Software

Obwohl alle Zeitreihendatenbanken mit Zeitstempel versehene Daten speichern, unterscheiden sie sich in der Art und Weise, wie diese Daten gespeichert werden, der Beziehung zwischen den verschiedenen Datenpunkten und der Methode, mit der die Daten abgefragt werden.

Relationale Datenbanken — Relationale Datenbanken sind traditionelle Datenbanktools, die Informationen in Zeilen und Spalten ausrichten. Die Struktur ermöglicht eine einfache Abfrage mit SQL. Relationale Datenbanken werden verwendet, um sowohl einfache Informationen, wie Identitäten und Kontaktinformationen, als auch komplexe Informationen, die für Geschäftsabläufe entscheidend sind, zu speichern. Sie sind hoch skalierbar und können vor Ort, in der Cloud oder über Hybridsysteme gespeichert werden.

NoSQL-Datenbanken — NoSQL-Datenbanken wie Graphdatenbanken sind eine großartige Option für unstrukturierte Daten. Wenn der Benutzer einen Wert rendern muss, der leicht durch seinen Schlüssel gefunden werden kann, ist ein Key-Value-Store die schnellste und skalierbarste Lösung. Der Nachteil ist eine viel eingeschränktere Abfragefähigkeit, was seine Einschränkungen für analytische Daten impliziert. Im Gegensatz dazu ist das Rendern einer E-Mail-Adresse eines Benutzers basierend auf dem Benutzernamen oder das Caching von Webdaten eine einfache und schnelle Lösung in einem Key-Value-Store.

Funktionen von Time Series Databases Software

Time Series Datenbanken, die speziell für Zeitreihendaten entwickelt wurden, bieten dem Benutzer die Funktionen, die er benötigt, um diese Daten erfolgreich zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren.

Abfragen mit Zeit — Time Series Datenbanken ermöglichen es Benutzern, Daten mit Zeit abzufragen, sodass sie die Daten über einen bestimmten Zeitraum hinweg durchsuchen oder analysieren können, sogar bis auf den Bruchteil einer Sekunde.

Datensicherheit — Time Series Datenbanklösungen beinhalten Datensicherheitsfunktionen, um die in den Datenbanken eines Unternehmens gespeicherten Daten zu schützen.

Datenbankerstellung und -wartung — Time Series Databases Software ermöglicht es Benutzern, brandneue relationale Datenbanken schnell zu erstellen und sie mit Leichtigkeit zu modifizieren.

Skalierbarkeit — Time Series Datenbanklösungen wachsen mit den Daten und sind daher skalierbar, wobei der einzige Schmerzpunkt die physische oder Cloud-Speicherkapazität ist.

Betriebssystemkompatibilität — Relationale Datenbanklösungen sind mit zahlreichen Betriebssystemen kompatibel.

Wiederherstellung — Ob eine Datenbank zurückgesetzt oder vollständig wiederhergestellt werden muss, einige Time Series Datenbanklösungen bieten Wiederherstellungsfunktionen im Falle von Fehlern.

Trends im Zusammenhang mit Time Series Databases Software

Datenbanken und Datenaggregation — Die Debatte über die Verwendung von relationalen Datenbanken versus NoSQL-Datenbanken geht weiter, da die Datenaggregation unter Unternehmen weiter zunimmt. Organisationen müssen den besten Weg finden, ihre Daten zu speichern, da datengesteuerte Produkte und Dienstleistungen immense Datenunterstützung erfordern. In Wirklichkeit sollten die beiden Datenbanktypen zusammen verwendet werden. Während relationale Datenbanken im strukturierten Datenspeicher glänzen, sind NoSQL-Datenbanken (nicht-relationale Datenbanken) hervorragend geeignet, wenn es keine wirkliche Struktur gibt, wie Daten gesammelt und gespeichert werden sollten. Sowohl relationale als auch nicht-relationale Datenbanken skalieren recht einfach, vorausgesetzt, die richtige Software unterstützt sie. Dies sollte keine "dies versus das"-Debatte sein, sondern eine "dies und das"-Zusammenarbeit.

Big Data — Daten sind zum Rückgrat der Geschäftstätigkeit im Informationszeitalter geworden. Da Daten Geschäftsentscheidungen und -trends antreiben, ist es wichtig, dass die Daten verdaulich, leicht nachvollziehbar und leicht referenzierbar sind. Deshalb greift Big-Data-Software meist auf relationale Datenbanklösungen zurück. Diese sind mit strenger Organisation, Referenzierung und Verweisung im Hinterkopf entworfen und absorbieren und speichern massive Datenmengen, die später im Entscheidungsprozess verdaut werden können.

Potenzielle Probleme mit Time Series Databases Software

Unstrukturierte Daten — Time Series Datenbanken haben Schwierigkeiten beim Umgang mit unstrukturierten Daten. Time Series Datenbanken basieren darauf, dass Daten strukturiert sind, um ordnungsgemäß Beziehungen zwischen Datenpunkten und Datentabellen zu erstellen. Wenn ein Unternehmen hauptsächlich unstrukturierte Daten verwendet, sollte es eine NoSQL-Datenbanklösung oder Datenqualitätssoftware in Betracht ziehen, um unstrukturierte Daten zu bereinigen und zu strukturieren.

Abfragelatenz — Time Series Datenbanken speichern massive Datenmengen, aber mit diesem Vorteil laufen solche Datenbanktools bei größeren Datensätzen langsam. Dies liegt hauptsächlich an der schieren Menge der abgefragten Daten. In Situationen, in denen Abfragen erhebliche Datenmengen durchlaufen könnten, sollten sie wann immer möglich auf spezifischen Werten basieren. Auch das Abfragen von Zeichenfolgen dauert erheblich länger als das Abfragen von numerischen Werten, daher kann der Fokus auf Letzteres helfen, die Suchzeiten zu verbessern.

Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Time Series Databases Software

Die richtige Datenbanklösung zu finden, bedeutet, ein Werkzeug zu finden, das am besten zu einem bestimmten Anwendungsfall passt, einschließlich des Datentyps und der Art der Analyse, die mit diesen Daten durchgeführt werden muss. Das Format der Daten bestimmt auch die richtige Datenbanklösung für ein bestimmtes Unternehmen.

Time Series Intelligence Software — Benutzer, die sich auf die Analyse anstatt nur auf die Speicherung von Zeitreihendaten konzentrieren, können Time Series Intelligence Software nutzen. Durch die Nutzung eingebetteter maschineller Lerntechniken ziehen Time Series Intelligence Tools zuvor verborgene Erkenntnisse—wie Mikrotrends und Anomalien—heraus, ohne dass ein Mensch manuell durch die Daten graben muss, was einem Unternehmen Zeit und Ressourcen spart.

NoSQL-Datenbanken — Während relationale Datenbanklösungen bei strukturierten Daten glänzen, speichern NoSQL-Datenbanken lose strukturierte und unstrukturierte Daten effektiver. NoSQL-Datenbanklösungen passen gut zu relationalen Datenbanken, wenn ein Unternehmen mit vielfältigen Daten umgeht, die sowohl auf strukturierte als auch auf unstrukturierte Weise gesammelt werden können.

Relationale Datenbanken — Relationale Datenbanken sind hilfreich bei der Erstellung skalierbarer Repositories für Geschäftsinformationen. Sie sind auch qualitativ hochwertige Werkzeuge für die Unterstützung von Backend-Anwendungen. Sie können mit Anwendungen synchronisiert werden, um Daten für Endbenutzer verfügbar zu machen.

Datenqualitätssoftware — Relationale Datenbanken haben Schwierigkeiten beim Umgang mit unstrukturierten Daten, und doppelte oder falsche Daten können die Genauigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen, sobald die Daten strukturiert werden. Datenqualitätssoftware hilft, Daten zu bereinigen und zu strukturieren, was es erleichtert, eine formale relationale Datenbank für diese Daten zu erstellen.