Τι είναι η μετρική βάση δεδομένων;

Μια μετρική βάση δεδομένων είναι μια εξειδικευμένη βάση δεδομένων που έχει σχεδιαστεί για την αποθήκευση και την ανάκτηση δεδομένων χρονοσειρών. Αυτός ο τύπος δεδομένων αποτελείται από μετρήσεις (μετρήσεις) που λαμβάνονται σε τακτικά ή ακανόνιστα διαστήματα, που συνήθως συνδέονται με μια χρονική σήμανση. Σκεφτείτε πράγματα όπως η χρήση της CPU, η καθυστέρηση του δικτύου, η επισκεψιμότητα του ιστότοπου ή οι μετρήσεις αισθητήρων. Αυτές οι βάσεις δεδομένων βελτιστοποιούνται για τον χειρισμό τεράστιων όγκων αυτών των δεδομένων και την παροχή γρήγορων δυνατοτήτων ερωτήσεων για ανάλυση και απεικόνιση.

Ακολουθεί μια ανάλυση των βασικών χαρακτηριστικών:

* Δεδομένα χρονοσειρών: Αυτό είναι το βασικό στοιχείο. Τα σημεία δεδομένων συνδέονται εγγενώς με ένα συγκεκριμένο χρονικό σημείο.

* κατάποση υψηλού όγκου: Οι μετρικές βάσεις δεδομένων είναι κατασκευασμένες για να χειριστούν τη συνεχή εισροή δεδομένων από πολλές πηγές.

* Ερώτηση υψηλής απόδοσης: Είναι βελτιστοποιημένα για την ανάκτηση δεδομένων με βάση τις χρονικές περιοχές, τις λειτουργίες συσσωμάτωσης (όπως ο μέσος όρος, το άθροισμα, το min, το max) και το φιλτράρισμα.

* Επιμελητικότητα: Πρέπει να κλιμακώσουν οριζόντια για να χειριστούν αυξανόμενα ποσά δεδομένων και ταυτόχρονα χρήστες.

* Πολιτικές διατήρησης δεδομένων: Συχνά προσφέρετε επιλογές για να διαμορφώσετε πόσο καιρό διατηρούνται τα δεδομένα, εξισορροπώντας το κόστος και τις ιστορικές ανάγκες ανάλυσης.

* Ενσωμάτωση απεικόνισης δεδομένων: Πολλοί έχουν σχεδιαστεί για να ενσωματώνονται με εργαλεία παρακολούθησης και απεικόνισης.

Βασικές διαφορές από τις σχεσιακές βάσεις δεδομένων:

Ενώ θα μπορούσατε * να αποθηκεύσετε δεδομένα χρονοσειρών σε μια σχεσιακή βάση δεδομένων, είναι αναποτελεσματική. Οι μετρικές βάσεις δεδομένων έχουν σχεδιαστεί ειδικά για:

* Ταχύτερη ερώτηση δεδομένων χρονοσειρών: Οι σχεσιακές βάσεις δεδομένων δεν είναι βελτιστοποιημένες για τους τύπους ερωτημάτων που είναι κοινές στην ανάλυση χρονοσειρών (π.χ., λαμβάνοντας τη μέση χρήση της CPU κατά την τελευταία ώρα).

* Χειρισμός τεράστιων όγκων δεδομένων: Οι σχεσιακές βάσεις δεδομένων μπορούν να αγωνιστούν με τον τεράστιο όγκο των δεδομένων που παράγονται από τα συστήματα παρακολούθησης.

* Βελτιστοποιημένες δομές δεδομένων: Οι μετρικές βάσεις δεδομένων χρησιμοποιούν εξειδικευμένες δομές δεδομένων (όπως η στήλη αποθήκευσης) για να βελτιστοποιήσουν την απόδοση των ερωτημάτων για δεδομένα χρονικής σειράς.

Παραδείγματα δημοφιλών μετρικών βάσεων δεδομένων:

* influxdb: Μια δημοφιλής επιλογή ανοιχτού κώδικα.

* Prometheus: Μια άλλη δημοφιλής επιλογή ανοιχτού κώδικα, που χρησιμοποιείται συχνά με το Kubernetes.

* timescaledb: Μια επέκταση του PostgreSQL που προσθέτει δυνατότητες χρονοσειρών.

* Amazon Timestream: Μια πλήρως διαχειριζόμενη υπηρεσία cloud από το AWS.

* Παρακολούθηση σύννεφων Google: Μια διαχειριζόμενη υπηρεσία από την πλατφόρμα Google Cloud.

Εν ολίγοις, οι μετρικές βάσεις δεδομένων είναι κρίσιμες για τις εφαρμογές που απαιτούν παρακολούθηση, ανάλυση και απεικόνιση των δεδομένων χρονοσειρών. Είναι ένας ακρογωνιαίος λίθος των σύγχρονων συστημάτων παρακολούθησης και παρατηρητικότητας.