Profil
Pengenalan
Database time-series dirancang untuk menangani jumlah data yang besar yang memiliki cap waktu. Mereka dioptimalkan untuk menyimpan dan mengambil data cap waktu, yang membuat mereka ideal untuk digunakan dalam kasus seperti IoT, data keuangan, dan data log.
Karakteristik Kunci
- Data terstruktur
- Dioptimalkan untuk data time-series
- Write throughput yang tinggi
- Penyimpanan dan pengambilan data time-series yang efisien
- Dukungan untuk kueri yang kompleks
- Dukungan terbatas untuk transaksi dan join
Teorema CAP
Penanganan Umum Teorema CAP
Database time-series biasanya memprioritaskan ketersediaan dan toleransi partisi daripada konsistensi.
Jaminan Konsistensi
- Konsistensi akhir biasanya digunakan pada database time-series.
- Database mencapai konsistensi akhir menggunakan vector clock dan teknik pemecahan konflik.
Jaminan Ketersediaan
- Database time-series dirancang untuk sangat tersedia.
- Mereka mencapai ketersediaan melalui teknik seperti replikasi dan sharding.
Jaminan Toleransi Partisi
- Database time-series dirancang untuk toleransi partisi yang tinggi.
- Mereka mencapai toleransi partisi melalui teknik seperti replikasi dan sharding.
Penggunaan
Penggunaan Terbaik
- Database time-series paling cocok untuk menyimpan dan mengambil data time-series.
- Mereka ideal untuk kasus penggunaan seperti IoT, data keuangan, dan data log.
Penggunaan Netral
- Database time-series juga dapat digunakan untuk menyimpan dan mengambil data non-time-series.
- Namun, mungkin bukan pilihan terbaik untuk kasus penggunaan data non-time-series.
Penggunaan Terburuk
Database time-series tidak cocok untuk kasus penggunaan yang memerlukan transaksi atau join yang kompleks.
Peran di Desain Sistem
- Database time-series sangat cocok untuk sistem yang memerlukan penyimpanan dan pengambilan data time-series yang efisien.
- Mereka ideal untuk sistem yang memerlukan write throughput yang tinggi dan dukungan untuk kueri yang kompleks.
Data
Model Data
- Database time-series biasanya menggunakan model data non-relasional.
- Data diorganisir menjadi time-series, yang merupakan kumpulan titik data yang dicap waktu.
- Keuntungan dari model data termasuk penyimpanan dan pengambilan data time-series yang efisien.
- Kerugian dari model data termasuk dukungan terbatas untuk transaksi dan join.
Bahasa Kueri
- Database time-series biasanya menggunakan bahasa kueri NoSQL.
- Bahasa kueri dioptimalkan untuk mengambil data time-series.
- Keuntungan dari bahasa kueri termasuk pengambilan data time-series yang efisien.
- Kerugian dari bahasa kueri termasuk dukungan terbatas untuk transaksi dan join.
Skalabilitas
Cara Meningkatkan Performa
Database time-series dapat dibuat performa dengan teknik seperti indexing dan kompresi.
Penanganan Lalu Lintas Tinggi
Database time-series sangat cocok untuk beban kerja tulis yang tinggi. Mereka juga dapat menangani beban kerja baca yang tinggi tetapi mungkin memerlukan sumber daya tambahan.
Meningkatkan Skalabilitas Basis Data
Database time-series dapat diperbesar secara horizontal melalui teknik seperti sharding. Pemantulan vertikal juga dapat menjadi pilihan tetapi mungkin terbatas oleh kendala perangkat keras.
Penggunaan dalam Sistem Terdistribusi
Database time-series dapat digunakan dalam sistem terdistribusi. Pertimbangan termasuk partisi data, replikasi, dan konsistensi.
Replikasi
- Database time-series biasanya menggunakan replikasi untuk mencapai ketersediaan dan toleransi partisi yang tinggi.
- Praktik terbaik untuk replikasi termasuk menggunakan beberapa replika dan memastikan konsistensi di seluruh replika.
Dalam Praktik
Praktik Terbaik
Praktik terbaik untuk menggunakan database time-series termasuk mengoptimalkan kueri, menggunakan kompresi, dan memantau performa.
Kesalahan Umum
Jebakan umum yang harus dihindari saat menggunakan database time-series termasuk tidak mengoptimalkan kueri, tidak menggunakan kompresi, dan tidak memantau performa.
Penyimpanan Data Serupa
- Prometheus
- InfluxDB
- TimescaleDB
- OpenTSDB.
Bacaan Lanjutan
- Dokumentasi InfluxDB
- Dokumentasi TimescaleDB
- Dokumentasi OpenTSDB