現(xiàn)在是時間序列數(shù)據(jù)庫的時候了

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現(xiàn)在是時間序列數(shù)據(jù)庫的時候了
數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的歷史可以解釋為達爾文進化過程。
關系數(shù)據(jù)庫的主導地位讓位給了數(shù)據(jù)倉庫，它更好地適應了最早的商業(yè)智能需求；然后，隨著最流行的大數(shù)據(jù)平臺（例如Hadoop或spark）的興起，出現(xiàn)了NoSQL數(shù)據(jù)庫的時代，該數(shù)據(jù)庫被設計為在其他功能（例如，而不是一致性）中優(yōu)先考慮可伸縮性。
但是，這些年來發(fā)生的事情很可能是專業(yè)化過程。
實際上，我們正在經(jīng)歷許多DBMS范例的共存，例如列式，鍵值，文檔等。因此，不必依賴通用的唯一標準，而是可以選擇一種最佳化的標準，以更好地管理特定種類的數(shù)據(jù)，并且更適合體系結(jié)構(gòu)和功能要求，例如，關系范式仍然是最佳的標準之一。選擇以處理ACID事務，而柱狀存儲則非常適合數(shù)據(jù)湖體系結(jié)構(gòu)等。在上述解決方案中，時間序列數(shù)據(jù)庫在最近幾年變得非常流行。
顧名思義，時間序列數(shù)據(jù)庫經(jīng)過設計和優(yōu)化，可以存儲隨時間變化的數(shù)據(jù)（時間序列數(shù)據(jù)）。換句話說，時間序列是特定度量隨時間推移的（可能無界的）點序列。度量標準是對隨時間演變的現(xiàn)象的度量。
例如，出于旅游目的而來到一個國家的人數(shù)就是衡量指標的有效示例。
該指標可以具有多個維度（例如，原產(chǎn)國，目的地國家），但是每個點都必須有一個時間戳和一個代表度量本身的數(shù)值是強制性的。
實時分析中的時間序列數(shù)據(jù)庫
實時分析有很多非常相似的定義，每個定義都同意它具有收集和分析實時數(shù)據(jù)的能力，即實時數(shù)據(jù)進入系統(tǒng)后立即可用。
從業(yè)務角度看，實時分析系統(tǒng)必須能夠在事件收集到時提供洞察力，以便用戶能夠以最小的延遲采取行動。與傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析（側(cè)重于分析由異構(gòu)源生成的大量數(shù)據(jù)的可能性）相反，擁有一種架構(gòu)（例如數(shù)據(jù)湖）來允許用戶訪問更新為以下內(nèi)容的歷史數(shù)據(jù)將是不可接受的最后一天，但活動持續(xù)到最后一個小時。
實時分析所迫切需要的是一種架構(gòu)，該架構(gòu)可在從外部世界（應用程序，傳感器等）收集到數(shù)據(jù)后立即對其進行處理，該架構(gòu)優(yōu)先考慮增量更新而不是定期進行完整的數(shù)據(jù)重新計算。換句話說，是流處理架構(gòu)。而且，這種架構(gòu)自然適合時間序列數(shù)據(jù)。實際上，如果數(shù)據(jù)隨時間變化，則系統(tǒng)會收集許多單個事件，這些事件必須能夠單獨處理。根據(jù)定義，流處理能夠輕松管理這種情況。
最受歡迎和最具標志性的流處理體系結(jié)構(gòu)稱為 Kappa體系結(jié)構(gòu)。
該體系結(jié)構(gòu)的特點之一是，預計需要兩層持久性：
日志存儲：大多數(shù)情況下，來自外部的原始事件是易變的，因此，出于容錯目的，必須可以將其持久化。該存儲層只需要快速的寫入吞吐量。
服務數(shù)據(jù)庫：客戶端應用程序（例如Web或移動儀表板）必須查詢數(shù)據(jù)庫，流處理引擎已將原始事件中包含的信息的子集存儲在該數(shù)據(jù)庫中。
必須優(yōu)化服務數(shù)據(jù)庫，以確保在查詢隨時間變化的數(shù)據(jù)時具有最佳讀取性能。鑒于到目前為止所做的所有假設，不言而喻，時間序列數(shù)據(jù)庫可以完美地充當服務層數(shù)據(jù)庫。

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