परिचय
हम इस तथ्य से अनजान हो सकते हैं, लेकिन हम हर समय समय श्रृंखला डेटाबेस का उपयोग करते हैं। जैसे-जैसे इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) और अन्य क्रांतिकारी तकनीकों का विकास जारी रहेगा, वे और भी अधिक प्रासंगिक होते जाएंगे। इस लेख में, हम समीक्षा करेंगे कि टाइम सीरीज़ डेटाबेस क्या है, इसका उद्देश्य क्या है, और हमारे दैनिक जीवन पर उनका क्या प्रभाव है।
डेटाबेस क्या है?
एक डेटाबेस डेटा का एक संग्रह है जिसे एक सहसंबद्ध तरीके से व्यवस्थित और संग्रहीत किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक संपर्क सूची एक भौतिक डेटाबेस है जहां हम नाम, पते, फोन नंबर और ईमेल पते लिखते हैं। हम व्यक्तियों के बारे में सहसंबद्ध जानकारी संग्रहीत करके प्रोफ़ाइल बनाते हैं। उनकी संरचना या उनकी प्रबंधन प्रणाली के आधार पर डेटाबेस कई प्रकार के डेटा को संभाल सकता है।
टाइम सीरीज़ डेटाबेस क्या है?
एक समय श्रृंखला डेटाबेस (TSDB) एक डेटाबेस है जिसे डेटा को पंजीकृत और संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन और अनुकूलित किया जाता है जो हमेशा एक विशिष्ट बिंदु से जुड़ा होता है या जो टाइमस्टैम्प का उपयोग करता है। यह संरचना किसी भी डेटा स्रोत से कालानुक्रमिक रूप से घटनाओं का विश्लेषण करना आसान बनाती है। इतना ही नहीं, एक TSDB समवर्ती इनपुट प्राप्त कर सकता है, जिससे हम डेटा की कई धाराओं का एक साथ विश्लेषण और स्टोर कर सकते हैं और यहां तक कि उनका संयुक्त विश्लेषण भी कर सकते हैं।
TSDB के दो प्राथमिक उपयोग हैं:
- यह किसी भी प्रकार के डेटा स्ट्रीम के लिए एक ऐतिहासिक संदर्भ बिंदु के रूप में कार्य करता है।
- यह जटिल डेटा विश्लेषण और भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग करता है।
समय श्रृंखला डेटाबेस किस प्रकार भिन्न है?
परिभाषाओं का एक सतही पठन हमें आश्चर्यचकित कर सकता है, क्या TSDB को अन्य डेटाबेस सिस्टम जैसे रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (RDBMS) या NoSQL डेटाबेस से अलग बनाता है? RDBMS और NoSQL डेटाबेस दोनों डेटा-टाइम के वैल्यू पेयर में डेटा स्टोर कर सकते हैं। हालांकि, संरचनात्मक रूप से, वे बहुत अलग हैं। TSDB को विशेष रूप से डेटा को तेजी से लिखने के लिए अनुकूलित किया गया है, एक बेहतर संपीड़न एल्गोरिथ्म है, और एक काफी तेज क्वेरी इंजन है।
नीचे दिए गए ग्राफ़ में, हम देख सकते हैं कि सीपीयू का उपयोग किसी विशिष्ट सर्वर पर रैम के उपयोग के साथ समय की अवधि में कैसे संबंधित है। इस जानकारी को कुशलतापूर्वक संग्रहीत किया जा सकता है और ऐतिहासिक डेटा के आधार पर एक प्रक्षेपण बनाने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
लाभ
TSDBs एक सामान्य पैटर्न या दिशा के रुझानों पर शोध और संग्रह करते समय विशेष रूप से उपयोगी होते हैं जिसमें एक विशेष डेटा सेट आगे बढ़ रहा है। इसकी प्रकृति को देखते हुए, यह अन्यथा स्थिर वातावरण में विषम विविधताओं या डेटा विसंगतियों को देखने में भी उत्कृष्ट है। चूंकि सभी रिकॉर्ड टाइमस्टैम्प्ड हैं, डेटा बिंदुओं का लेज़र मूल रूप से व्यवस्थित है। ये डेटाबेस मूल डेटा स्ट्रीम का अनुकरण करते हुए, कई प्रोसेसिंग इंजनों को डेटा को कुशलतापूर्वक वितरित करने के लिए कॉन्फ़िगर किए गए हैं।
हमने TSDB के उपयोग में बड़ी वृद्धि देखी है क्योंकि इसे 2015 में लोकप्रिय बनाया गया था, विशेष रूप से पिछले 12 महीनों में, जैसा कि इस ग्राफ़ में दिखाया गया है।
हम लगभग तत्काल गति और भंडारण दक्षता के साथ बड़ी मात्रा में वास्तविक समय के डेटा को ट्रैक कर सकते हैं। यह प्रस्ताव औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से आकर्षक लगता है। वास्तव में, उद्योगों ने शुरुआत से ही इस तकनीक का स्वागत उन अनुप्रयोगों के लिए किया है जो संवेदी उपकरण डेटा को कुशलतापूर्वक संग्रहीत करने से लेकर निर्माण प्रक्रियाओं के दौरान तेजी से बाधाओं को ट्रैक करने तक हैं। बेशक, यह टीएसडीबी का एकमात्र संभावित उपयोग नहीं है, और विकास का एक बड़ा सौदा इसके उपयोग को व्यापक श्रेणी के अनुप्रयोगों में विस्तारित कर रहा है।
अनुप्रयोग
अन्य अनुप्रयोगों में इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) अवधारणा शामिल है, जिसमें सेंसर स्थायी रूप से उपकरणों के भीतर डेटा और संचार उत्पन्न करते हैं। एक TSDB एक अधिक कुशल और तेज़ कार्य वातावरण भी प्रदान करता है। इसी संदर्भ में, वेब मॉनिटरिंग सिस्टम और प्रदर्शन ट्रैकिंग के लिए TSDBs का कार्यान्वयन उन डेवलपर्स के बीच लोकप्रियता प्राप्त कर रहा है जो इसका उपयोग मुद्दों की पहचान करने और सिस्टम की समग्र स्थिरता का पता लगाने के लिए करते हैं। यह डेटा संकलन बेहतर समग्र UI अनुभव प्रदान करने के लिए वेब विज़िटर पैटर्न को मॉडल करने का भी कार्य करता है।
इन डेटाबेसों का व्यापक रूप से बिक्री, मांग, प्रवृत्तियों, चक्रों और वित्तीय बाजारों में तेजी से बदलती कीमतों का विश्लेषण करने के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल में भी उपयोग किया जाता है। यह सम्मिलित या पहनने योग्य उपकरणों से जानकारी संग्रहीत और स्ट्रीमिंग करके चिकित्सा संचालन में अत्यंत उपयोगी साबित हुआ है।
लोकप्रिय TSDM सिस्टम
TSDBs की लोकप्रियता के बाद, समय श्रृंखला विश्लेषण के लिए डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली के विकास में विस्फोट हुआ है। इसका उद्देश्य क्लाइंट के अनुभवों को बेहतर बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले मौजूदा डेटा स्टोरेज एल्गोरिदम को अनुकूलित करना है। हम नीचे कुछ सबसे लोकप्रिय विकल्पों पर चर्चा करेंगे।
<एच3>1. इन्फ्लक्सडीबीInfluxDB समय श्रृंखला डेटाबेस के लिए डिफ़ॉल्ट विकल्प है। सभी आधुनिक ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ संगत और प्रोग्रामिंग भाषाओं की एक लंबी सूची का समर्थन करते हुए, यह ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट 2013 में InfluxData द्वारा पेश किया गया था। तब से यह इस स्पेस में एक प्रमुख खिलाड़ी रहा है। यह बहुत अच्छी तरह से अनुकूलित है और समवर्ती प्रक्रियाओं को आसानी से संभाल सकता है। एक बड़ा नकारात्मक पहलू यह है कि इसे मापना कठिन है।
<एच3>2. प्रोमेथियसप्रारंभ में साउंडक्लाउड द्वारा विकसित, यह ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर निगरानी प्रणालियों और अनुप्रयोगों पर ध्यान देने के साथ समय श्रृंखला डेटा संग्रहीत करने के लिए एक विश्वसनीय विकल्प प्रदान करता है। यह काफी मात्रा में मात्रा को संभाल सकता है। हालाँकि, चूंकि इसे एकल नोड सेट अप का उपयोग करने के लिए बनाया गया है, यह स्केलेबिलिटी समस्याएँ प्रस्तुत कर सकता है।
<एच3>3. केडीबी+KDB+ एक उच्च-प्रदर्शन TSDB प्रणाली है जिसे Kx सिस्टम्स द्वारा विकसित और विपणन किया जाता है। इस प्रणाली के लिए प्राथमिक डिजाइन लक्ष्य वित्तीय प्रणाली के लिए रीयल-टाइम डेटा की अरबों प्रविष्टियों को संसाधित करना था। यह मुख्य रूप से इसकी अत्यंत कुशल प्रोग्रामिंग भाषा के कारण हासिल किया गया है जिसे Q . के नाम से जाना जाता है .
निष्कर्ष
इस ट्यूटोरियल में, हमने टाइम सीरीज़ डेटाबेस की मूल बातें खोजी हैं। TSDBs समय के साथ और भी अधिक प्रासंगिक हो जाएंगे क्योंकि हमारी अत्यधिक मात्रा में जानकारी को लगातार ट्रैक और संग्रहीत करने की आवश्यकता बढ़ जाती है। हम पूरी तरह से प्रबंधित मॉडलिंग सिस्टम की शुरुआत में हैं जो ऐतिहासिक डेटा के आधार पर अधिक कुशल तरीके से प्रभावी निर्णय लेने की प्रक्रिया करने में सक्षम होंगे। इसके क्या प्रभाव हो सकते हैं, यह अभी देखा जाना बाकी है, लेकिन यह तकनीक हमारे द्वारा सूचनाओं को संग्रहीत और संसाधित करने के तरीके के लिए बहुत फायदेमंद साबित हुई है।
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