Meilleur Bases de données de séries temporelles
Les bases de données de séries temporelles permettent aux entreprises de stocker des données horodatées. Une entreprise peut adopter une base de données de séries temporelles si elle a besoin de surveiller des données en temps réel ou si elle exécute des applications qui produisent continuellement des données. Quelques exemples d'applications qui produisent des données de séries temporelles incluent les outils de surveillance des performances réseau ou des applications (APM), les données des capteurs des dispositifs IoT, les données des marchés financiers, et un certain nombre d'applications de sécurité, parmi beaucoup d'autres. Les bases de données de séries temporelles sont optimisées pour stocker ces données afin qu'elles puissent être facilement extraites et analysées. Les données de séries temporelles sont souvent utilisées lors de l'exécution d'analyses prédictives ou d'algorithmes d'apprentissage automatique, permettant aux utilisateurs de comprendre les données historiques pour aider à prédire les résultats futurs. Certains logiciels de traitement et de distribution de big data peuvent fournir des fonctionnalités de stockage de séries temporelles.
Pour être inclus dans la catégorie des bases de données de séries temporelles, un produit doit :
Stocker des données basées sur des horodatages Consommer des données en temps réel Permettre aux utilisateurs d'extraire facilement les données pour l'analyse de séries temporellesBases de données de séries temporelles en vedette en un coup d'œil
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En savoir plus sur Bases de données de séries temporelles
Qu'est-ce que les logiciels de bases de données de séries temporelles ?
Le nombre croissant de différents types de données conduit à la prolifération de différents types de bases de données pour faciliter leur stockage et leur analyse. Parmi les types de données en forte croissance figurent les données de séries temporelles — des données horodatées et créées au fil du temps — qui augmentent avec la croissance de l'internet des objets (IoT). Bien qu'il soit souvent possible de stocker ces données dans d'autres types de magasins de données, les données de séries temporelles ont des propriétés spéciales — les données sont uniquement ajoutées, ce qui rend intéressant de considérer une solution de base de données sur mesure. Le premier défi pour choisir une base de données est de trouver la meilleure structure pour les données à stocker. Dans certains cas, il existe une adéquation naturelle — par exemple, les informations sur les vols aériens s'intègrent très bien dans une base de données graphique car cela imite les schémas de la vie réelle — tandis que le contenu web en format long se place généralement dans des bases de données de documents.
Avec les logiciels de bases de données de séries temporelles, les utilisateurs peuvent stocker toutes les données qui ont un horodatage, telles que les données de journal, les données de capteur et les données de télémétrie industrielle. Les cas d'utilisation sont nombreux. Par exemple, les développeurs d'applications utilisent ce logiciel à des fins de surveillance des applications pour collecter des points de données en temps réel et mieux comprendre les performances des applications. De plus, les développeurs IoT bénéficient des bases de données de séries temporelles car elles stockent et traitent les données des capteurs, comme les appareils domestiques intelligents, pour déterminer comment ils fonctionnent au fil du temps.
Principaux avantages des logiciels de bases de données de séries temporelles
- Fournir échelle et vitesse, avec un temps de traitement plus rapide que les bases de données relationnelles
- Offrir un outil spécifiquement orienté vers les données de séries temporelles
- Permettre un stockage et une gestion des données structurés et organisés
Pourquoi utiliser les logiciels de bases de données de séries temporelles ?
Comme d'autres bases de données, les bases de données de séries temporelles sont principalement maintenues par un administrateur de base de données ou une équipe. En raison de sa large couverture, les bases de données de séries temporelles sont également accessibles par plusieurs organisations au sein d'une entreprise. Des départements tels que le développement, l'informatique, la facturation et d'autres peuvent également avoir accès aux bases de données de séries temporelles, en fonction de leurs utilisations assignées au sein de l'entreprise.
Prédire l'avenir — Faire des prédictions éclairées sur les événements futurs, observer les changements en temps réel et capturer les anomalies historiques.
Comprendre le passé — Comprendre les données passées avec une base de données conçue à cet effet.
Qui utilise les logiciels de bases de données de séries temporelles ?
Les logiciels de bases de données de séries temporelles sont très flexibles et sont utilisés par des équipes diverses au sein d'une entreprise, ce qui les rend particulièrement bénéfiques. Pour collecter des ensembles de données très volumineux en temps réel, les systèmes de traitement et de distribution de big data sont utiles. Ces outils sont conçus pour évoluer pour les entreprises qui collectent constamment d'énormes quantités de données. Extraire des ensembles de données peut être plus difficile avec les systèmes de traitement et de distribution de big data, mais les informations reçues sont précieuses en raison de la granularité des données.
Administrateurs de bases de données — Les bases de données de séries temporelles ont gagné en popularité car elles sont plus faciles à mettre en œuvre, offrent une plus grande flexibilité et tendent à avoir des temps de récupération de données plus rapides. Les administrateurs de bases de données utilisent ces outils pour maintenir et gérer leurs données de séries temporelles, en s'assurant qu'elles sont correctement stockées.
Data scientists — Comme la science des données, y compris l'intelligence artificielle, est alimentée par les données, il est essentiel que ces données soient stockées de la manière la plus efficace et efficiente possible. Cela garantit que les données peuvent être interrogées et analysées correctement.
Types de logiciels de bases de données de séries temporelles
Bien que toutes les bases de données de séries temporelles stockent des données horodatées, elles diffèrent dans la manière dont ces données sont stockées, la relation entre les différents points de données et la méthode par laquelle les données sont interrogées.
Bases de données relationnelles — Les bases de données relationnelles sont des outils de base de données traditionnels utilisés pour aligner les informations en lignes et colonnes. La structure permet une interrogation facile à l'aide de SQL. Les bases de données relationnelles sont utilisées pour stocker à la fois des informations simples, telles que les identités et les informations de contact, et des informations complexes critiques pour les opérations commerciales. Elles sont hautement évolutives et peuvent être stockées sur site, dans le cloud ou via des systèmes hybrides.
Bases de données NoSQL — Les bases de données NoSQL telles que les bases de données graphiques sont une excellente option pour les données non structurées. Si l'utilisateur a besoin de rendre une valeur facilement trouvée par sa clé, alors un magasin clé-valeur est le plus rapide et le plus évolutif. L'inconvénient est une capacité d'interrogation beaucoup plus limitée, impliquant ses limitations pour les données analytiques. Inversement, rendre une adresse e-mail d'utilisateur basée sur le nom d'utilisateur ou mettre en cache des données web est une solution simple et rapide dans un magasin clé-valeur.
Fonctionnalités des logiciels de bases de données de séries temporelles
Les bases de données de séries temporelles, conçues spécifiquement pour les données de séries temporelles, fournissent à l'utilisateur les fonctionnalités dont il a besoin pour stocker, traiter et analyser ces données avec succès.
Interrogation utilisant le temps — Les bases de données de séries temporelles permettent aux utilisateurs d'interroger des données en utilisant le temps, leur permettant de rechercher ou d'analyser les données sur une période donnée, même à une fraction de seconde près.
Sécurité des données — Les solutions de bases de données de séries temporelles incluent des fonctionnalités de sécurité des données pour protéger les données stockées par une entreprise dans ses bases de données.
Création et maintenance de bases de données — Les logiciels de bases de données de séries temporelles permettent aux utilisateurs de créer rapidement de nouvelles bases de données relationnelles et de les modifier facilement.
Évolutivité — Les solutions de bases de données de séries temporelles évoluent avec les données et sont donc évolutives, le seul point de douleur étant la capacité de stockage physique ou dans le cloud.
Compatibilité avec le système d'exploitation (OS) — Les solutions de bases de données relationnelles sont compatibles avec de nombreux OS.
Récupération — Que ce soit pour revenir en arrière ou récupérer complètement une base de données, certaines solutions de bases de données de séries temporelles offrent des fonctionnalités de récupération en cas d'erreurs.
Tendances liées aux logiciels de bases de données de séries temporelles
Bases de données et agrégation de données — Le débat continue sur l'utilisation des bases de données relationnelles par rapport aux bases de données NoSQL, alors que l'agrégation de données continue de croître parmi les entreprises. Les organisations doivent déterminer la meilleure façon de stocker leurs données car les produits et services axés sur les données nécessitent un soutien massif en données. En réalité, les deux types de bases de données devraient être utilisés ensemble. Alors que les bases de données relationnelles excellent dans le stockage de données structurées, les bases de données NoSQL (bases de données non relationnelles) brillent lorsqu'il n'y a pas de structure réelle sur la façon dont les données doivent être collectées et stockées. Les bases de données relationnelles et non relationnelles évoluent assez facilement, à condition d'avoir le bon logiciel pour les soutenir. Cela ne devrait pas être un débat "ceci contre cela", mais une collaboration "ceci et cela".
Big data — Les données sont devenues l'épine dorsale de la conduite des affaires à l'ère de l'information. Comme les données orientent les décisions et les tendances commerciales, il est important que les données soient digestibles, faciles à suivre et faciles à référencer. C'est pourquoi les logiciels de big data se reposent principalement sur des solutions de bases de données relationnelles. Conçues avec une organisation stricte, une référence et un renvoi à l'esprit, les bases de données relationnelles absorbent et stockent d'énormes quantités de données pour être ensuite digérées dans le processus de prise de décision.
Problèmes potentiels avec les logiciels de bases de données de séries temporelles
Données non structurées — Les bases de données de séries temporelles ont du mal à gérer les données non structurées. Les bases de données de séries temporelles reposent sur des données structurées pour créer correctement des relations entre les points de données et les tables de données. Si une entreprise utilise principalement des données non structurées, elle devrait envisager une solution de base de données NoSQL ou un logiciel de qualité des données pour nettoyer et structurer les données non structurées.
Retard d'interrogation — Les bases de données de séries temporelles stockent des quantités massives de données, mais avec cet avantage, ces outils de base de données exécutent lentement les requêtes sur des ensembles de données plus importants. Cela est principalement dû au volume considérable de données interrogées. Dans les situations où les requêtes peuvent traverser des quantités importantes de données, elles devraient être basées sur des valeurs spécifiques chaque fois que possible. De plus, interroger des chaînes prend beaucoup plus de temps que d'interroger des numériques, donc se concentrer sur ces derniers peut aider à améliorer les temps de recherche.
Logiciels et services liés aux logiciels de bases de données de séries temporelles
Trouver la bonne solution de base de données implique de trouver un outil qui correspond le mieux à un cas d'utilisation particulier, y compris le type de données impliquées et le type d'analyse qui doit être effectuée avec ces données. Le format des données détermine également la bonne solution de base de données pour une entreprise donnée.
Logiciel d'intelligence de séries temporelles — Les utilisateurs se concentrant sur l'analyse, plutôt que sur le simple stockage des données de séries temporelles, peuvent tirer parti du logiciel d'intelligence de séries temporelles. En utilisant l'apprentissage automatique intégré, les outils d'intelligence de séries temporelles extraient des informations auparavant cachées — telles que des microtendances et des anomalies — sans nécessiter qu'un humain fouille manuellement dans les données, économisant ainsi du temps et des ressources à une entreprise.
Bases de données NoSQL — Alors que les solutions de bases de données relationnelles excellent avec les données structurées, les bases de données NoSQL stockent plus efficacement les données faiblement structurées et non structurées. Les solutions de bases de données NoSQL se marient bien avec les bases de données relationnelles si une entreprise traite des données diversifiées qui peuvent être collectées par des moyens à la fois structurés et non structurés.
Bases de données relationnelles — Les bases de données relationnelles sont utiles pour créer des référentiels évolutifs pour les informations commerciales. Ce sont également des outils de qualité pour le support d'application back-end. Elles peuvent être synchronisées avec des applications pour rendre les données disponibles aux utilisateurs finaux.
Logiciel de qualité des données — Les bases de données relationnelles ont du mal à gérer les données non structurées, et les données dupliquées ou incorrectes peuvent fausser l'exactitude des résultats une fois que les données deviennent structurées. Le logiciel de qualité des données aide à nettoyer et structurer les données, ce qui facilite la création d'une base de données relationnelle formelle pour ces données.
