En metrisk databas är en specialiserad databas utformad för att effektivt lagra och hämta tidsseriedata. Denna typ av data består av mätningar (mätvärden) som tagits med regelbundna eller oregelbundna intervall, vanligtvis associerade med en tidsstämpel. Tänk på saker som CPU -användning, nätverkslatens, webbplatstrafik eller sensoravläsningar. Dessa databaser är optimerade för att hantera massiva volymer av dessa data och tillhandahålla snabba frågefunktioner för analys och visualisering.
Här är en uppdelning av viktiga egenskaper:
* Tidsseriedata: Detta är kärnelementet. Datapunkter är i sig kopplade till en specifik tidpunkt.
* intag av hög volym: Metriska databaser är byggda för att hantera det kontinuerliga tillströmningen av data från många källor.
* Högpresterande fråga: De är optimerade för att hämta data baserat på tidsintervall, aggregeringsfunktioner (som genomsnitt, summa, min, max) och filtrering.
* skalbarhet: De måste skala horisontellt för att hantera växande mängder data och samtidiga användare.
* Policyer för datahållning: Erbjuder ofta alternativ för att konfigurera hur länge data som behålls, balansera kostnader och historiska analysbehov.
* Datavvisualiseringsintegration: Många är utformade för att integrera med övervaknings- och visualiseringsverktyg.
Nyckelskillnader från relationsdatabaser:
Medan du * kunde * lagra tidsseriedata i en relationsdatabas, är det ineffektivt. Metriska databaser är specifikt utformade för:
* snabbare fråga av tidsseriedata: Relationsdatabaser optimeras inte för de typer av frågor som är vanliga i tidsserieanalysen (t.ex. att få den genomsnittliga CPU-användningen under den senaste timmen).
* Hantering av massiva datavolymer: Relationsdatabaser kan kämpa med den stora volymen av data som genereras av övervakningssystem.
* Optimerade datastrukturer: Metriska databaser använder specialiserade datastrukturer (som Columnar Storage) för att optimera frågeställningen för tidsseriedata.
Exempel på populära metriska databaser:
* InflUxdb: Ett populärt alternativ för öppen källkod.
* Prometheus: Ett annat populärt alternativ med öppen källkod, ofta används med Kubernetes.
* Timescaledb: En förlängning av PostgreSQL som lägger till tidsseriens kapacitet.
* Amazon Timestream: En fullt hanterad molntjänst från AWS.
* Google Cloud Monitoring: En hanterad tjänst från Google Cloud -plattformen.
Kort sagt, metriska databaser är avgörande för applikationer som kräver realtidsövervakning, analys och visualisering av tidsseriedata. De är en hörnsten i moderna övervaknings- och observerbarhetssystem.
