時系列データベースとリレーショナルデータベースの違い

Question

時系列データベースに関するいくつかの概念と、これら2つの違いに関するいくつかの回答を読みましたが、それでもこれらの違いについて頭を悩ませることはできません。

時系列データベースとrdbmsの違いを生むデータは、どのようにディスクに書き込まれ、保存されますか？

RdbmsおよびVICEVERSAを介した時系列データベースの最良の使用例は何ですか？つまり、時系列データベースがrdbmsよりも優れたパフォーマンスを提供する場合です。また、rdbmsが時系列データベースよりも適切な選択である場合も知りたいと思います。

Answer 1

時系列データベースの利点：

1. 1秒あたり100K +から1M +のインサート全体
2. 時間/値ごとに格納されたバイトタプル：2-10対30-100（rdbms）
3. 組み込みの時系列変換および集計関数
4. シャーディングとインデックス作成が組み込まれた時系列配列用に最適化されたスキーマ

リレーショナルデータベースの利点：

1. 完全なSQLサポート
2. 時系列以外のデータを保存する機能
3. 広範なDBAリソースとツール

独自のアプリケーションコードとストアドプロシージャを作成することで、TSDBが提供するほとんどすべてのことを実行できますが、基盤となるコンピューティングリソースとストレージリソースの点で、実装が遅くなり、要求が厳しくなる可能性があります。

すべての実用的な目的で、参照整合性を少し妥協して、両方のデータベースを同時に実行できます。拡張アプリスキーマをリレーショナルデータベースに保存し、時系列をTSDBに保存します。

Answer 2

RdbmsおよびVICEVERSAを介した時系列データベースの最良の使用例は何ですか？

IoTが開花し、現実の世界で何が起こっているかについて多くの情報を保存し、監視も非常に重要であり、人々がほぼリアルタイムの分析に依存している今日、時間はデータ自体の重要な要素になります。

CustomerLoggedInEventなどのイベントが発生し、それと一緒に時間を保存することが重要です。これにより、「日中にほとんどの顧客ログインを行う時間」などの傾向を確認して、適切な時間にインフラストラクチャを拡張できます。

時系列は、このような非常に多くの時間に関連する出来事で非常に人気があります。データは時間スケールでグラフに表示できるため、視覚化が容易になります。