4 Best Time Series-databases om te bekijken in 2019

Bij het ontwikkelen van IoT, financiële of industriële toepassingen, is de keuze voor een goede tijdreeksdatabase meestal een hoofdpijn, waarbij wordt gekozen tussen de 30+ (en groeiende) lijst van tijdreeksenleveranciers in de industrie.

Bij het kiezen van een tijdreeksdatabase is het het beste om te weten wat ze te bieden hebben en hoe ze aan uw behoeften kunnen voldoen.

Ben je meer bezig met het direct schrijven van SQL, of heb je liever een geheel nieuwe verwerkingstaal voor je tijdreeksen? Maakt u zich zorgen over cloud-gebaseerde oplossingen of heeft u uw eigen integratie-oplossingen?

Dit artikel helpt u bij het benchmarken van uw verschillende opties.

Hier is de lijst met mijn beste tijdreeksendatabase om te gebruiken in 2019.

1. InfluxDB

InfluxDB-ranglijst voor 2019

InfluxDB is in 2013 gebouwd door InfluxData en is een volledig open-source tijdreeksdatabase die op alle huidige besturingssystemen werkt. InfluxDB ondersteunt een zeer groot aantal programmeertalen (ja ... zelfs Lisp en Clojure ...). Het is geoptimaliseerd voor zware schrijfbelasting en werkt verbazingwekkend goed met concurrency.

InfluxDB is schema-vrij: het is gebouwd op NoSQL-smaken en zorgt voor snelle wijzigingen in het databaseschema. Afhankelijk van wat u probeert te bouwen, kan deze conceptuele keuze al dan niet worden aangepast aan uw behoeften.

Waarom zou u InfluxDB gebruiken?
  • Speel ermee in 5 minuten

Vijf minuten is alles wat je nodig hebt vanaf het moment dat je het downloadt totdat je ermee kunt spelen. Een goede technische documentatie maakt het super eenvoudig om InfluxDB te installeren, configureren en starten. Als een NoSQL-achtige database hoeft u uw database op geen enkele manier in te stellen: u voert uw gegevens in en u bent klaar om te gaan.

  • Geïntegreerde TICK-stapel

InfluxDB maakt deel uit van de TICK-stapel: Telegraf, InfluxDB, Chronograf en Kapacitor. InfluxData biedt out-of-the-box een visualisatietool (die kan worden vergeleken met Grafana), een gegevensverwerkingsengine die rechtstreeks bindt met InfluxDB, en een set van meer dan 50+ agenten die realtime meetgegevens kunnen verzamelen voor veel verschillende gegevensbronnen.

Laten we nu eerlijk zijn.

InfluxDB wordt meestal gebruikt met Grafana. Chronograf is op dit moment niet zo goed als Grafana, maar InfluxData probeert het schip om te draaien. Door Flux te bouwen, een nieuwe verwerkingstaal, en deze rechtstreeks te integreren met Chronograf, bieden ze de komende maanden misschien een aantal zeer unieke functies.

(Wil je meer weten over Flux? Ik heb er een artikel over geschreven.)

InfluxDB Website - influxdata.com

2. Tijdschaal DB

TimescaleDB-ranglijst voor 2019

Vorig jaar nummer 15, maakt TimescaleDB dit jaar enorme vooruitgang in de ranglijst.

Waarom?

Als u het mij vraagt, bieden ze een zeer solide en schaalbaar alternatief voor InfluxDB. TimescaleDB is ook open source en gebaseerd op SQL-lokalen. Ze bieden ook een zeer grote reeks ondersteunde programmeertalen (incl. Java en Python) voor uw applicaties om er direct mee te integreren.

TimescaleDB is rechtstreeks verbonden met PostgresSQL omdat het de beroemde relationele database opschaalt om een ​​unieke set tijdreeksgerelateerde bewerkingen aan te bieden (zoals snelle ingest).

Waarom zou u TimescaleDB gebruiken?
  • SQL-ondersteuning:

Een van de grootste troeven van TimescaleDB is het feit dat het de SQL-taal native ondersteunt en ontwikkelaars in staat stelt snel de trein te springen zonder een nieuwe taal te hoeven leren. Het is natuurlijk een heel mooi aspect voor de productiviteit van ontwikkelaars, omdat je ervoor kunt zorgen dat SQL-ervaren ontwikkelaars in je team onmiddellijk effectief kunnen zijn met TimescaleDB.

  • PostgresSQL-integratie:

The Guardian deed een heel leuk artikel waarin hij uitlegde dat ze van MongoDB naar PostgresSQL gingen om hun architectuur te schalen en hun inhoud te versleutelen bij REST. Zoals u ziet, vertrouwen grote bedrijven op SQL-beperkingssystemen (uiteraard met een cloud-architectuur) om de betrouwbaarheid en toegankelijkheid van het systeem te waarborgen. Ik geloof dat PostgresSQL zal blijven groeien, evenals TimescaleDB. Door te behoren tot het ecosysteem van PostgresSQL, zal TimescaleDB erven van alle tools en plug-ins die door deze enorme gemeenschap zijn ontwikkeld.

  • Een betwistbare betere prestatie dan InfluxDB

Ik moet benadrukken dat dit een ‘betwistbare’ betere prestatie is, omdat systemen vrij nieuw voor de markt zijn en ze niet zijn getest op alle verschillende gevallen die de industrie te bieden heeft.

Als een eerlijke schrijver moet ik erop wijzen dat Matvey Arye een zeer goed artikel heeft geschreven waarin Flux met SQL en op een bepaalde manier InfluxDB met TimescaleDB werd vergeleken. Vooral zijn punten over het optimaliseren van zoekopdrachten moeten zorgvuldig worden gelezen en ze geven een zeer solide uitleg over waarom ze beter zouden kunnen presteren (althans in theorie).

Matvey Arye-artikel - SQL vs Flux

TimescaleDB-website - timescale.com

3. OpenTSDB

OpenTSDB-ranglijst voor 2019

OpenTSDB draait al meer tijd dan zijn concurrenten en is een van de eerste technologieën die de noodzaak aanpast om tijdreeksgegevens op zeer grote schaal op te slaan. OpenTSDB belooft honderden miljarden datarijen over gedistribueerde exemplaren van TSD-servers te kunnen opslaan.

OpenTSDB is een schemavrije database gebouwd op Apache HBase. Voor degenen die het niet weten, HBase is een niet-relationeel beheersysteem dat is geschreven om op een elegante en efficiënte manier grote tabellen op te slaan.

Waarom zou u OpenTSDB gebruiken?
  • Prestatie!

Ted Dunning (Chief Application Architect bij MapR) sprak vrij expliciet over hoe tijdreeksendatabases moeten worden gebouwd en hoe een horizontale indeling van tijdbereiken een DBMS tot 20 tot 30 miljoen schrijfbewerkingen per seconde zou kunnen opschalen. Dit is een enorme invoegsnelheid, gezien het feit dat een enkele instantie van InfluxDB-knooppunten tot een miljoen schrijfbewerkingen per seconde kan invoegen.

Misschien wilt u OpenTSDB een kans geven als u te maken hebt met dergelijke invoegingssnelheden in uw systeem.

  • Integratie Ecosysteem

Bij het lezen van de documentatie kan OpenTSDB worden geïntegreerd met een behoorlijk aantal tools zoals Cassandra, BigTable, CollectD, StatsD, Chef en zelfs Puppet voor implementatiebeheer.

Ted Dunning op Time Series-databasearchitectuur

OpenTSDB-website - opentsdb.net

4. Grafiet

Grafiet Rankings voor 2019

Grafiet is een nog meer ingeburgerd en veel gebruikt tijdserie-databasesysteem. Graphite is een krachtige monitoringtool die numerieke tijdreeksgegevens opslaat en deze op aanvraag weergeeft via de Graphite-webinterface met een redelijke snelheid. Grafiet wordt meestal gebruikt als systeem voor het opslaan van systeem-, netwerk- en applicatieprestaties. Grote bedrijven zoals Booking.com, Reddit en GitHub gebruiken het dagelijks om uitval in hun architectuur gemakkelijk te kunnen detecteren.

Waarom zou u Graphite gebruiken?
  • Grafiet doet een paar dingen, maar het doet het goed.

Grafiet is gebouwd om numerieke gegevens te verwerken. Omdat het op zichzelf een beperking kan zijn als je niet met numerieke gegevens te maken hebt, biedt Graphite een aantal tools die het voor ontwikkelaars gemakkelijk maken om aan de slag te gaan. Graphite Web biedt een zeer mooie interface voor ontwikkelaars om hun toepassing te controleren.

  • Een goed integratie-ecosysteem

Als OpenTSDB maakt Graphite verbinding met veel tools en maakt het eenvoudig voor ontwikkelaars om verbinding te maken met hun bestaande infrastructuur. Graphite kan eenvoudig verbinding maken met CollectD, sensu, Riemann, Windows Server, Logstash en nog veel meer.

Grafiet Website - graphiteapp.org

X - Jouw beurt om te delen!

Heb je ervaring met die tijdreeksdatabases? Zo ja, welke zou u aanbevelen en waarom?

Als u vindt dat sommige TSMS hoger of lager moeten worden gerangschikt, kunt u ook uw eigen ranglijsten opgeven in het opmerkingengedeelte.

XI - Clap & Abonneren

Als je dit artikel leuk vond, geef ons wat klappen, het helpt altijd. Abonneer u zoals altijd op onze publicatie om zeker te zijn dat u in de toekomst geen software engineering-artikelen mist.

Bedankt voor de klap!