Beste Zeitreihendatenbanken
Time-Series-Datenbanken ermöglichen es Unternehmen, zeitgestempelte Daten zu speichern. Ein Unternehmen kann eine Time-Series-Datenbank einführen, wenn es Daten in Echtzeit überwachen muss oder wenn es Anwendungen betreibt, die kontinuierlich Daten erzeugen. Einige Beispiele für Anwendungen, die Time-Series-Daten produzieren, sind Netzwerk- oder Anwendungsleistungsüberwachungssoftware (APM)-Tools, Sensordaten von IoT-Geräten, Finanzmarktdaten und eine Reihe von Sicherheitsanwendungen, unter vielen anderen. Time-Series-Datenbanken sind darauf optimiert, diese Daten zu speichern, sodass sie leicht abgerufen und analysiert werden können. Time-Series-Daten werden häufig bei der Durchführung von prädiktiven Analysen oder maschinellen Lernalgorithmen verwendet, um den Benutzern zu ermöglichen, historische Daten zu verstehen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Einige Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssoftware kann Time-Series-Speicherfunktionalität bieten.
Um in die Kategorie der Time-Series-Datenbanken aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Daten basierend auf Zeitstempeln speichern Daten in Echtzeit verarbeiten Benutzern ermöglichen, die Daten für die Time-Series-Analyse einfach abzurufenVorgestellte Zeitreihendatenbanken auf einen Blick
G2 ist stolz darauf, unvoreingenommene Bewertungen über userzufriedenheit in unseren Bewertungen und Berichten zu zeigen. Wir erlauben keine bezahlten Platzierungen in unseren Bewertungen, Rankings oder Berichten. Erfahren Sie mehr über unsere Bewertungsmethoden.
Die Echtzeit-Datenbank für Analysen, Suche und KI. Speichern Sie jede Art von Daten und kombinieren Sie die Einfachheit von SQL mit der Skalierbarkeit von NoSQL. CrateDB ist eine Open-Source, Multi-Mo
4,187 Twitter-Follower
TDengine ist eine Zeitreihendatenbank, die entwickelt wurde, um traditionellen Industrien zu helfen, die Herausforderungen von Industrie 4.0 und Industrial IoT zu überwinden. Sie ermöglicht die Echtze
3,862 Twitter-Follower
Wir ermöglichen zeitbewusste, datengesteuerte Entscheidungen, die es schnell agierenden Organisationen ermöglichen, das volle Potenzial ihrer KI-Investitionen auszuschöpfen und Wettbewerber zu übertre
4,161 Twitter-Follower
QuestDB ist eine Open-Source, SQL-zuerst Zeitreihendatenbank, die für die anspruchsvollsten Arbeitslasten entwickelt wurde – von Handelsplätzen bis zur Missionskontrolle. Ein mehrstufiges Design hält
2,292 Twitter-Follower
Amazon Timestream ist ein schneller, skalierbarer, vollständig verwalteter Zeitreihendatenbankdienst für IoT- und Betriebsanwendungen, der es einfach macht, täglich Billionen von Ereignissen zu speich
2,220,322 Twitter-Follower
Tiger Data, von den Machern von TimescaleDB, ist die Nr. 1 Postgres-Zeitreihendatenbank für Entwickler, Geräte und Agenten. Halten Sie Sensor-, On-Chain- und Kundendaten aktuell, während Sie jahrelang
1,264 Twitter-Follower
InfluxDB ist eine speziell entwickelte Datenplattform, die darauf ausgelegt ist, alle Zeitreihendaten von Benutzern, Sensoren, Anwendungen und Infrastrukturen zu verarbeiten – nahtlos zu sammeln, zu s
22 Twitter-Follower
dataPARC ist ein Self-Service-Toolkit für industrielle Datenvisualisierung und -analyse, das für Prozesshersteller entwickelt wurde, die Qualität verbessern, den Ertrag steigern und ihre Abläufe optim
26 Twitter-Follower
Prometheus ist ein Open-Source-Toolkit für Systemüberwachung und Alarmierung, das für Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit entwickelt wurde. Es sammelt und speichert Metriken als Zeitreihendaten, was ei
51,996 Twitter-Follower
Epsilon3 ist das erste KI-gestützte Verfahren und Ressourcenmanagement-Tool, das für Teams entwickelt wurde, die fortschrittliche Produkte und Systeme entwerfen, bauen, testen und betreiben. ✔ Prozes
1,048 Twitter-Follower
Die Aerospike Echtzeit-Datenplattform ermöglicht es Organisationen, sofort auf Milliarden von Transaktionen zu reagieren und dabei den Server-Footprint um bis zu 80 Prozent zu reduzieren. Die Aerospik
7,850 Twitter-Follower
Apache Druid ist eine Open-Source-Echtzeitanalytik-Datenbank. Druid kombiniert Ideen aus OLAP/analytischen Datenbanken, Zeitreihendatenbanken und Suchsystemen, um eine vollständige Echtzeitanalytik-Lö
4 Twitter-Follower
Warp 10 ist eine modulare Open-Source-Plattform, die Daten von Sensoren sammelt, speichert und analysiert. Für das IoT mit einem flexiblen Datenmodell geformt, bietet Warp 10 ein einzigartiges und le
234 Twitter-Follower
Trendalyze ist eine Plattform zur Entdeckung, Vorhersage und Überwachung von Mustern in granularen Zeitreihendaten, die von Sensoren, IoT-Geräten, Maschinen, Transaktions- und Ereignisprotokollsysteme
115 Twitter-Follower
GridDB ist eine Datenbank, die sowohl Geschwindigkeit als auch Skalierung für geschäftskritische Big-Data-Anwendungen bietet.
8 Twitter-Follower
Mehr über Zeitreihendatenbanken erfahren
Was ist Time Series Databases Software?
Die wachsende Anzahl verschiedener Datentypen führt zur Verbreitung unterschiedlicher Datenbanktypen, um deren Speicherung und Analyse zu erleichtern. Zu den schnell wachsenden Datentypen gehören Zeitreihendaten—Daten, die mit einem Zeitstempel versehen und über die Zeit erstellt werden—, die mit dem Wachstum des Internets der Dinge (IoT) zunehmen. Obwohl es häufig möglich ist, diese Daten in anderen Datenspeichern zu speichern, haben Zeitreihendaten besondere Eigenschaften—die Daten sind nur anhängend, was es lohnenswert macht, eine maßgeschneiderte Datenbanklösung in Betracht zu ziehen. Die erste Herausforderung bei der Auswahl einer Datenbank besteht darin, die beste Struktur für die zu speichernden Daten zu finden. In bestimmten Fällen gibt es eine natürliche Passform—zum Beispiel passen Fluglinieninformationen sehr gut in eine Graphdatenbank, da dies reale Muster nachahmt—während langformatige Webinhalte normalerweise in Dokumentdatenbanken passen.
Mit Time Series Databases Software können Benutzer alle Daten speichern, die einen Zeitstempel haben, wie z.B. Protokolldaten, Sensordaten und industrielle Telemetriedaten. Die Anwendungsfälle sind vielfältig. Zum Beispiel verwenden Anwendungsentwickler diese Software zum Zweck der Anwendungsüberwachung, um Datenpunkte in Echtzeit zu sammeln und die Anwendungsleistung besser zu verstehen. Darüber hinaus profitieren IoT-Entwickler von Zeitreihendatenbanken, da sie Sensordaten speichern und verarbeiten, wie z.B. von Smart-Home-Geräten, um zu bestimmen, wie sie sich im Laufe der Zeit verhalten.
Wichtige Vorteile von Time Series Databases Software
- Bieten Skalierbarkeit und Geschwindigkeit, mit schnelleren Verarbeitungszeiten als relationale Datenbanken
- Bieten ein Werkzeug, das speziell auf Zeitreihendaten ausgerichtet ist
- Ermöglichen eine strukturierte, organisierte Datenspeicherung und -verwaltung
Warum Time Series Databases Software verwenden?
Wie andere Datenbanken werden Zeitreihendatenbanken hauptsächlich von einem Datenbankadministrator oder Team verwaltet. Aufgrund ihrer breiten Abdeckung sind Zeitreihendatenbanken auch für mehrere Organisationen innerhalb eines Unternehmens zugänglich. Abteilungen wie Entwicklung, IT, Abrechnung und andere können ebenfalls Zugriff auf Zeitreihendatenbanken haben, je nach ihren zugewiesenen Verwendungen innerhalb des Unternehmens.
Zukunft vorhersagen — Treffen Sie fundierte Vorhersagen über zukünftige Ereignisse, beobachten Sie Echtzeitänderungen und erfassen Sie historische Anomalien.
Vergangenheit verstehen — Verstehen Sie vergangene Daten mit einer speziell entwickelten Datenbank.
Wer verwendet Time Series Databases Software?
Time Series Databases Software ist hochflexibel und wird von verschiedenen Teams innerhalb eines Unternehmens verwendet, was sie besonders vorteilhaft macht. Für das Sammeln von besonders großen Datensätzen in Echtzeit sind Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssysteme hilfreich. Diese Tools sind darauf ausgelegt, für Unternehmen zu skalieren, die ständig enorme Datenmengen sammeln. Das Abrufen von Datensätzen kann mit Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssystemen herausfordernder sein, aber die gewonnenen Erkenntnisse sind aufgrund der Granularität der Daten wertvoll.
Datenbankadministratoren — Time Series Datenbanken haben an Popularität gewonnen, da sie einfacher zu implementieren sind, größere Flexibilität bieten und tendenziell schnellere Datenabrufzeiten haben. Datenbankadministratoren verwenden diese Tools, um ihre Zeitreihendaten zu pflegen und zu verwalten und sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß gespeichert werden.
Datenwissenschaftler — Da die Datenwissenschaft, einschließlich künstlicher Intelligenz, von Daten angetrieben wird, ist es entscheidend, dass diese Daten auf die effektivste und effizienteste Weise gespeichert werden. Dies stellt sicher, dass die Daten ordnungsgemäß abgefragt und analysiert werden können.
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.
