Che cos'è un database di serie temporali?
I database di serie temporali raccolgono e gestiscono valori di serie temporali che variano nel tempo. Questi database si organizzano in strutture che registrano valori per un singolo prodotto nel tempo.
Ad esempio, considera una tabella creata per monitorare la temperatura della unità centrale di elaborazione (CPU). Ogni valore conterrebbe un timestamp e la temperatura per periodi diversi. I dati di serie temporali aiutano gli utenti a monitorare i cambiamenti nel tempo, aiutandoli a determinare il cosa, il perché e il quando di un evento.
Molte organizzazioni utilizzano database di serie temporali per monitorare i dati in tempo reale o se eseguono applicazioni che producono costantemente dati.
Vantaggi di un database di serie temporali
Un database di serie temporali consente di memorizzare dati con timestamp. Aiuta gli utenti con un'analisi dei dati in tempo reale accurata grazie alla sua alta scalabilità. Ecco alcuni dei vantaggi attesi di un database di serie temporali:
- Efficiente e coerente: Questo database è composto da strumenti che memorizzano i dati a una velocità molto elevata. Contiene anche algoritmi di compressione che memorizzano dati più vecchi, che possono essere recuperati quando necessario.
- Interrogazione rapida dei dati: Poiché i database di serie temporali sono indicizzati nel tempo, ottenere dati per un periodo particolare è facile. Aiuta ad analizzare dati come previsioni finanziarie e meteorologiche.
- Streaming in tempo reale: Le informazioni vengono inviate regolarmente, consentendo ai motori di streaming di eseguire analisi e visualizzazioni in tempo reale. Questo database esegue anche data mining, permettendogli di scalare e memorizzare grandi volumi di dati secondo necessità.
- Calcolo e elaborazione: Un database di serie temporali offre molte funzioni per eseguire analisi approfondite. Alcune delle funzioni includono raggruppamento, aggregazione e confronto. Queste funzioni consentono di prendere decisioni più rapide per ottimizzare le prestazioni.
- Gestione del ciclo di vita dei dati: Avere un ciclo di feedback regolare consente agli utenti di regolare i requisiti e fornire risultati eccezionali mese dopo mese. Una serie temporale fornisce rapporti in tempo reale accurati. Utilizza metriche come percentile, massimo, minimo e tendenze. Questo assicura un riassunto accurato nel tempo e aiuta l'organizzazione a procedere efficacemente senza il timore di una cattiva gestione dei dati.
Come funziona un database di serie temporali?
I dati sono memorizzati come coppia tempo-valore in un database di serie temporali. Consente un'analisi facile e un'interrogazione più semplice. I database di serie temporali sono ben adatti per eseguire più metriche in parallelo. Ci sono tre aspetti di un database di serie temporali.
- Il database contiene le funzionalità essenziali CRUD (crea, leggi, aggiorna, elimina). Inoltre, include anche funzionalità come disponibilità, scalabilità e affidabilità.
- La funzione di serie temporali salva un timestamp, inclusa la più piccola misurazione del tempo. La data è memorizzata utilizzando il tipo di dati datetime. I database di serie temporali offrono anche supporto per ottenere statistiche e gruppi di dati basati sul tempo.
- I dati non richiedono relazioni tra le voci di tabelle diverse, e quindi i dati più vecchi possono essere archiviati.
Casi d'uso dei database di serie temporali
I database di serie temporali sono stati inizialmente utilizzati, tenendo a mente gli obiettivi finanziari. Ma i database di serie temporali hanno ampliato i loro casi d'uso nel tempo, con la digitalizzazione e i dispositivi intelligenti che entrano in gioco.
- Internet delle cose (IoT): Dispositivi IoT come elettrodomestici intelligenti, telefoni cellulari e sistemi di gestione dell'inventario monitorano le attività e inviano dati per creare avvisi. Un database di serie temporali aiuta a identificare modelli per monitorare l'uso e stabilire obiettivi.
- Previsione delle vendite: Il team di vendita può generare riepiloghi e rapporti dai dati raccolti nel tempo per prevedere le prestazioni e le tendenze nel prossimo trimestre o anno. Possono anche suggerire eventuali miglioramenti se necessario attraverso questi rapporti.
- Tendenze finanziarie: Il database di serie temporali rende facile fare previsioni finanziarie. Questo perché memorizzano molti dati contestuali che consentono il cross-referencing per l'analisi.
- Reportistica dei dati: Il database di serie temporali offre caratteristiche che forniscono riepiloghi per vari periodi, rendendolo molto efficace. Aiuta a generare rapporti molto accurati, anche per la più piccola misurazione del tempo, come i millisecondi.
Database di serie temporali vs. database relazionale
Un database di serie temporali è un gruppo di dati interrogati e indicizzati in base a un tempo specifico.
I dati di serie temporali sono utilizzati in tutto, dalle analisi avanzate ai modelli di realtà aumentata. Mentre un database di serie temporali è costruito per dati in tempo reale, i database relazionali sono costruiti per evidenziare le relazioni.
I database relazionali forniscono archiviazione e accesso ai punti dati che sono connessi. I dati nei database relazionali sono memorizzati in forma tabellare con righe e colonne. Si basa su un modello relazionale che è facile da comprendere.
Ogni riga nel database relazionale è un record con un ID univoco noto come chiave, e la colonna contiene gli attributi dei dati. Ogni record è composto da un attributo univoco. Sono un approccio tradizionale all'archiviazione e gestione dei dati.
I database di serie temporali possono gestire enormi dati che sono etichettati nel tempo. Memorizzano i dati in un formato denormalizzato. Questo significa che i dati sono ottimizzati solo per le richieste di lettura piuttosto che di scrittura. I database relazionali, tuttavia, hanno una latenza di scrittura elevata, rendendoli inadatti per l'analisi in tempo reale. I database di serie temporali sono altamente scalabili, mentre la scalabilità dei database relazionali dipende dalla loro architettura e design.
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Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
