Migliori Database di serie temporali

Cosa sono i Software di Database per Serie Temporali?

Perché Usare i Software di Database per Serie Temporali?

Chi Usa i Software di Database per Serie Temporali?

Tipi di Software di Database per Serie Temporali

Sebbene tutti i database per serie temporali memorizzino dati con timestamp, differiscono nel modo in cui questi dati sono memorizzati, nella relazione tra i vari punti dati e nel metodo in cui i dati vengono interrogati.

Database relazionali — I database relazionali sono strumenti di database tradizionali utilizzati per allineare le informazioni in righe e colonne. La struttura consente un facile interrogazione utilizzando SQL. I database relazionali sono utilizzati per memorizzare sia informazioni semplici, come identità e informazioni di contatto, sia informazioni complesse critiche per le operazioni aziendali. Sono altamente scalabili e possono essere memorizzati on-premises, nel cloud o attraverso sistemi ibridi.

Database NoSQL — I database NoSQL come i database a grafo sono un'ottima opzione per i dati non strutturati. Se l'utente ha bisogno di rendere un valore che è facilmente trovato dalla sua chiave, allora un archivio chiave-valore è il più veloce e scalabile. Lo svantaggio è una capacità di interrogazione molto più limitata, implicando le sue limitazioni per i dati analitici. Al contrario, rendere l'indirizzo email di un utente basato sul nome utente o memorizzare nella cache i dati web è una soluzione semplice e veloce in un archivio chiave-valore.

Caratteristiche dei Software di Database per Serie Temporali

I database per serie temporali, progettati specificamente per i dati delle serie temporali, forniscono all'utente le caratteristiche di cui ha bisogno per memorizzare, elaborare e analizzare con successo questi dati.

Interrogazione usando il tempo— I database per serie temporali consentono agli utenti di interrogare i dati usando il tempo, permettendo loro di cercare o analizzare i dati su un determinato periodo di tempo, anche per una frazione di secondo.

Sicurezza dei dati — Le soluzioni di database per serie temporali includono caratteristiche di sicurezza dei dati per proteggere i dati memorizzati da un'azienda nei suoi database.

Creazione e manutenzione del database — I software di database per serie temporali consentono agli utenti di creare rapidamente nuovi database relazionali e modificarli con facilità.

Scalabilità — Le soluzioni di database per serie temporali crescono con i dati e sono quindi scalabili, con l'unico punto dolente che è la capacità di archiviazione fisica o cloud.

Compatibilità con il sistema operativo (OS) — Le soluzioni di database relazionali sono compatibili con numerosi OS.

Recupero — Che un database debba essere ripristinato o recuperato completamente, alcune soluzioni di database per serie temporali offrono caratteristiche di recupero nel caso in cui si verifichino errori.

Tendenze Relative ai Software di Database per Serie Temporali

Database e aggregazione dei dati — Il dibattito continua sull'uso dei database relazionali rispetto ai database NoSQL, poiché l'aggregazione dei dati continua a crescere tra le aziende. Le organizzazioni devono determinare il modo migliore per memorizzare i loro dati poiché i prodotti e i servizi basati sui dati richiedono un enorme supporto di dati. In realtà, i due tipi di database dovrebbero essere usati insieme. Mentre i database relazionali eccellono nella memorizzazione di dati strutturati, i database NoSQL (database non relazionali) brillano quando non c'è una vera struttura su come i dati dovrebbero essere raccolti e memorizzati. Sia i database relazionali che quelli non relazionali scalano abbastanza facilmente, dato il giusto software che li supporta. Questo non dovrebbe essere un dibattito "questo contro quello", ma una collaborazione "questo e quello".

Big data — I dati sono diventati la spina dorsale della conduzione degli affari nell'era dell'informazione. Poiché i dati guidano le decisioni e le tendenze aziendali, è importante che i dati siano digeribili, facili da seguire e facili da riferire. Ecco perché il software di big data si basa principalmente su soluzioni di database relazionali. Progettati con in mente una rigorosa organizzazione, riferimento e referral, i database relazionali assorbono e memorizzano enormi quantità di dati per essere successivamente digeriti nel processo decisionale.

Problemi Potenziali con i Software di Database per Serie Temporali

Dati non strutturati — I database per serie temporali faticano a gestire i dati non strutturati. I database per serie temporali si basano sul fatto che i dati siano strutturati per creare correttamente relazioni tra punti dati e tabelle di dati. Se un'azienda utilizza principalmente dati non strutturati, dovrebbe considerare una soluzione di database NoSQL o un software di qualità dei dati per pulire e strutturare i dati non strutturati.

Ritardo nelle interrogazioni — I database per serie temporali memorizzano enormi quantità di dati, ma con quel vantaggio, tali strumenti di database eseguono interrogazioni lentamente su set di dati più grandi. Questo è principalmente dovuto al puro volume di dati che viene interrogato. In situazioni in cui le interrogazioni potrebbero attraversare quantità significative di dati, dovrebbero essere basate su valori specifici ogni volta che è possibile. Inoltre, interrogare stringhe richiede significativamente più tempo che interrogare numeri, quindi concentrarsi su quest'ultimo può aiutare a migliorare i tempi di ricerca.

Software e Servizi Relativi ai Software di Database per Serie Temporali

Trovare la giusta soluzione di database implica trovare uno strumento che si adatti meglio a un particolare caso d'uso, incluso il tipo di dati coinvolti e il tipo di analisi che deve essere fatta con quei dati. Il formato dei dati determina anche la giusta soluzione di database per una determinata azienda.

Software di intelligenza per serie temporali — Gli utenti che si concentrano sull'analisi, piuttosto che solo sulla memorizzazione dei dati delle serie temporali, possono sfruttare il software di intelligenza per serie temporali. Utilizzando l'apprendimento automatico incorporato, gli strumenti di intelligenza per serie temporali estraggono intuizioni precedentemente nascoste—come microtendenze e anomalie—senza richiedere a un umano di scavare manualmente nei dati, risparmiando tempo e risorse a un'azienda.

Database NoSQL — Mentre le soluzioni di database relazionali eccellono con i dati strutturati, i database NoSQL memorizzano più efficacemente dati strutturati in modo lasco e non strutturati. Le soluzioni di database NoSQL si abbinano bene con i database relazionali se un'azienda si occupa di dati diversi che possono essere raccolti sia con mezzi strutturati che non strutturati.

Database relazionali — I database relazionali sono utili nella creazione di repository scalabili per le informazioni aziendali. Sono anche strumenti di qualità per il supporto delle applicazioni back-end. Possono essere sincronizzati con le applicazioni per rendere i dati disponibili agli utenti finali.

Software di qualità dei dati — I database relazionali faticano a gestire i dati non strutturati, e dati duplicati o errati possono compromettere l'accuratezza dei risultati una volta che i dati diventano strutturati. Il software di qualità dei dati aiuta a pulire e strutturare i dati, il che rende più facile creare un database relazionale formale per quei dati.