Lorsque vous devez afficher des analyses minute par minute, jour par jour ou toute autre plage de dates, vous utilisez une base de données chronologique. Une base de données chronologique stocke les points de données avec les horodatages associés afin que les tendances dans une plage de temps puissent être affichées aux utilisateurs. Il est souvent utilisé pour visualiser des informations et des analyses basées sur le temps.
Qu’est-ce qu’une base de données chronologique ?
Dans une base de données chronologique, chaque enregistrement contient un horodatage. L’horodatage peut être utilisé pour afficher un point de données unique ou dans le graphique et l’analytique. La base de données chronologique est utilisée spécifiquement pour les informations qui nécessitent une plage de dates, comme le suivi des conditions météorologiques ou la recherche d’événements spécifiques enregistrés à des fins de surveillance.
Qu’est-ce qu’une collection chronologique ?
Une base de données de séries temporelles stocke toutes les données, mais une collection de séries temporelles est une tranche de données extraite de la base de données et renvoyée à l’application. Les collections de séries chronologiques sont extraites de la base de données sous la forme d’un ensemble de données, et l’ensemble de données contient des points de données pour la plage de dates donnée. L’utilisateur ou l’application envoie la plage de temps comme entrée dans la base de données, et la base de données renvoie une collection pour chaque point de données compris dans la plage donnée.
Fonctionnement d’une base de données chronologique
En général, une base de données chronologique est créée pour capturer de grandes quantités de données en vue d’une analyse ultérieure. Les utilisateurs définissent leur plage de dates dans une application, et la base de données renvoie un ensemble de points de données. La base de données enregistre les données par intervalles. Par exemple, un téléscripteur d’actions peut afficher des changements dans le prix d’une action chaque minute. La base de données stocke le nom, le prix et l’horodatage du stock pour conserver une trace du prix du stock chaque minute à des fins d’analyse et d’informations historiques.
Les données extraites d’une base de données chronologique trient les enregistrements dans l’ordre chronologique afin que les développeurs puissent créer des visualisations sans trop de frais généraux. Les bases de données sont de puissants serveurs, ce qui leur permet de trier un ensemble de données beaucoup plus rapidement qu’une application Web frontale. La base de données de séries temporelles est saisie par l’application pour déterminer la manière dont les données doivent être commandées afin que les développeurs puissent afficher l’analytique aux utilisateurs. Par exemple, un utilisateur peut demander des données sur les prix des actions pour une période donnée et les trier par ordre croissant.
Bases de données chronologiques populaires : Comparaisons
Chaque base de données chronologique est équipée d’un moteur back-end, utilisé pour stocker et récupérer des données. Le moteur doit être rapide et efficace pour stocker de grandes quantités de données tout en étant capable de les récupérer avec une latence très faible. Vous pouvez stocker des données temporelles dans une base de données traditionnelle, mais plusieurs bases de données chronologiques sur le marché sont conçues spécifiquement pour interroger et stocker ce type de données.
Pourquoi utiliser InfluxDB : TSDB open source
Certains développeurs préfèrent les bases de données open source, car elles peuvent forcer la base de code et apporter leurs propres modifications au produit de base. InfluxDB est une base de données de séries temporelles open source capable de stocker des milliers de points de données chaque seconde. Si vous souhaitez surveiller une infrastructure telle que des appareils IoT pour des applications industrielles, InfluxDB est un bon choix.
Prometheus et InfluxDB
La principale différence entre InfluxDB et Prometheus réside dans la façon dont les données sont récupérées. Avec InfluxDB, une application envoie en continu des données à la base de données où elles sont stockées et récupérées. Prometheus fonctionne via une API où l’application transmet les données, et la base de données utilise l’API pour les interroger sur les données stockées. Pour les grandes entreprises disposant de systèmes situés dans de nombreux emplacements, l’API cloud Prometheus permet aux développeurs de télécharger des données à partir de plusieurs emplacements où elles peuvent être examinées dans un tableau de bord central.
TimescaleDB et InfluxDB
InfluxDB est une base de données NoSQL, tandis que TimescaleDB est une base de données relationnelle. Les bases de données relationnelles fonctionnent très différemment des bases de données NoSQL. Une base de données relationnelle fonctionne avec des tables et des clés qui peuvent être utilisées pour joindre des données stockées dans chaque table. Il est important de connaître la manière dont une base de données stocke ses données, car la manière dont elle est récupérée utilise une syntaxe différente. Si vous connaissez les données qui seront stockées et que vous pouvez les organiser en tables, TimescaleDB est une option viable.
Elasticsearch et InfluxDB
Pour améliorer les performances, Elasticsearch est un moteur courant utilisé dans les applications d’entreprise. Ses performances sont légèrement meilleures que celles d’InfluxDB en raison de sa capacité à diviser les indices, qui sont des cartes des données stockées sous forme de « document » dans Elasticsearch. Elasticsearch doit être utilisé pour les grands ensembles de données où les applications et les utilisateurs récupèrent des ensembles de données qui pourraient couvrir des millions de points de données à partir d’un large éventail d’horodatages. Par exemple, Elasticsearch est utile pour examiner les fichiers journaux utilisés pour surveiller un environnement réseau d’entreprise de grande taille afin de détecter toute activité suspecte de l’utilisateur.
Quand utiliser les bases de données chronologiques
La plupart des bases de données chronologiques sont utilisées pour surveiller le matériel ou les logiciels, de sorte qu’une grande collection de données peut être utilisée pour analyser des événements spécifiques. Pour avoir une image claire des événements au sein d’un environnement, vous avez besoin de beaucoup de données collectées auprès de nombreuses sources. Par exemple, les capteurs IoT peuvent collecter des données de température à partir de plusieurs machines. Une base de données chronologique stocke la température à chaque minute de la journée afin que les ingénieurs puissent identifier les anomalies et les corriger avant que les machines ne tombent en panne.
Bases de données relationnelles et chronologiques
La plupart des bases de données chronologiques utilisent des documents NoSQL pour stocker des données, ce qui est un moyen courant de stocker des données non structurées. Les données non structurées signifient que les développeurs peuvent stocker des données comme un horodatage et un nom sans les restrictions liées à l’organisation des données dans des lignes de tableau définies. Les bases de données relationnelles exigent des développeurs qu’ils stockent des données à l’aide de structures spécifiques, ce qui les empêche de disposer d’options viables pour les données de séries temporelles avec des valeurs et des types de données inconnus. Par exemple, un développeur n’a pas pu stocker une valeur de chaîne dans une colonne d’horodatage à l’aide d’une base de données relationnelle, mais cela peut être fait avec une base de données NoSQL de série temporelle.
Bases de données NoSQL et bases de données chronologiques
Pour les valeurs inconnues, une base de données NoSQL est la méthode privilégiée. Vous devez choisir une base de données prenant en charge NoSQL, comme InfluxDB ou Elasticsearch. Ces bases de données chronologiques offrent un stockage de données en masse avec des performances rapides pendant les requêtes. Elles sont principalement réservées aux applications d’entreprise de grande envergure et sont beaucoup plus difficiles à déployer. Une base de données NoSQL mal configurée peut nuire aux performances pendant le traitement des requêtes.
Avantages des bases de données chronologiques
Chaque base de données stocke des informations, mais une base de données chronologique est spécialement conçue pour l’analytique temporelle. L’avantage d’une base de données chronologique réside dans sa capacité à stocker de grandes quantités de données avec chaque point de données qui inclut un horodatage. Parce qu’elle est conçue pour les grands ensembles de données, une base de données chronologique est souvent plus rapide et beaucoup plus efficace pour insérer de nouveaux enregistrements et récupérer des ensembles de données volumineux qu’une base de données traditionnelle.
Les bases de données chronologiques sont souvent plus précises pour les requêtes impliquant des dates et des heures, et elles stockent les données chronologiques beaucoup plus efficacement. Toute organisation qui souhaite stocker des données de surveillance bénéficiera d’une base de données chronologique. Les applications bénéficient d’une base de données chronologique grâce à sa capacité à récupérer des ensembles de données volumineux pour l’analytique, les visualisations, les tendances financières, les informations d’activité et les changements dans un environnement qui se produisent fréquemment pendant la journée à différents intervalles.
Inconvénients des bases de données chronologiques
Comme pour toute infrastructure avancée, les bases de données chronologiques sont plus difficiles à déployer et à configurer correctement. Comme la plupart d'entre elles sont NoSQL, une base de données NoSQL mal déployée subira des performances médiocres si elle n'est pas optimisée. Les configurations exigent que quelqu’un au sein de l’organisation comprenne les bonnes manières d’optimiser la base de données.
Les entreprises qui cherchent à stocker des données chronologiques ont besoin des ressources nécessaires pour stocker de grandes quantités de données. Les données peuvent être stockées dans le cloud, mais elles augmenteront les coûts informatiques. L’infrastructure qui prend en charge le stockage de données et le traitement de bases de données chronologiques peut être coûteuse.
Conclusion
Si vous devez trouver une meilleure solution pour les données temporelles, une base de données chronologique est un bon choix. Examinez les différents types de moteurs de bases de données, tenez compte des coûts et trouvez celui qui évolue en fonction de la croissance de l’entreprise et de l’augmentation du stockage de données. N’oubliez pas d’examiner les configurations et les options d’optimisation pour vous assurer que la base de données fonctionne aussi efficacement que possible.
