دیتابیس Time-Series چیست؟ ویژگی ها و نحوه کار پایگاه داده سری زمانی

دیتابیس Time-Series نوعی پایگاه داده است که به‌طور خاص، برای ذخیره‌سازی و استخراج آسان داده‌هایی طراحی شده است که براساس Timestamp ثبت شده‌اند. این پایگاه داده، برای مدیریت کارآمد داده‌هایی بهینه‌سازی شده است که در طول زمان تغییر می‌کنند. در این مقاله، به بررسی دیتابیس سری زمانی، مزایا، معایب، ویژگی‌ها و مثال‌هایی از آن می‌پردازیم و شرح می‌دهیم که چرا این دیتابیس حائز اهمیت است.

داده های Time-Series

داده‌های Time-Series مجموعه‌ای از نقاط داده جمع‌‌آوری‌شده در بازه‌های زمانی هستند که به ما توانایی ردیابی تغییرات در طول زمان را می‌دهند. داده‌های سری زمانی می‌توانند تغییرات را در طول میلی‌ثانیه، روز یا حتی سال ردیابی کنند. در گذشته، دیدگاه ما از این داده‌ها ثابت‌تر بود. به‌عنوان مثال، بالا و پایین رفتن روزانه دما، ارزش باز و بسته شدن بازار سهام، بستری‌شدن روزانه یا تجمعی در بیمارستان به‌دلیل کووید-۱۹ ، نمونه‌هایی از آن هستند.

برای درک بهتر، به مثال زیر توجه کنید:

اگر من ۱۰ دلار برای شما بفرستم، یک بانک اطلاعاتی سنتی از حساب من پول برداشته و به حساب شما اعتبار می‌دهد. سپس، اگر ۱۰ دلار برای من بفرستید، همان فرآیند به‌صورت معکوس انجام می‌شود. در پایان این فرآیند، موجودی بانک ما یکسان به‌نظر می‌رسد؛ بنابراین، بانک ممکن است فکر کند «هیچ چیز در این ماه تغییر نکرده است.» اما، در دیتابیس Time-Series، بانک می‌بیند که دو شخص مدام ۱۰ دلار برای یکدیگر ارسال می‌کنند، احتمالاً یک رابطه عمیق‌تری در اینجا وجود دارد. با ردیابی این تفاوت، موجودی حساب آخر ماه ما معنای بیشتری پیدا می‌کند.

این مثال نشان می‌دهد که چگونه داده‌های Time-Series مدرن با آنچه در گذشته می‌شناختیم، متفاوت هستند. تجزیه‌وتحلیل داده‌های سری زمانی بسیار عمیق‌تر از نمودار دایره‌ای یا کار اکسل با ستون‌هایی از مجموع خلاصه شده است.

دیتابیس Time-Series چیست؟

دیتابیس Time-Series یا همان TSDB، یک سیستم کامپیوتری است که به‌منظور ذخیره‌سازی و بازیابی سوابق داده‌ای طراحی شده است. این سیستم، بخشی از دامنه گسترده‌تری به نام سری‌های زمانی است که مجموعه‌ای از نقاط داده را که با مُهرهای زمانی یا Timestamps مشخص شده‌اند، شامل می‌شود. تایم‌استامپ‌های زمانی به‌عنوان یک زمینه حیاتی برای هر نقطه داده و ارتباط آن با داده‌های دیگر عمل می‌کنند. داده‌های Time-Series اغلب یک جریان پیوسته از داده‌ها مانند اندازه‌گیری‌های حسگرها و قیمت‌های سهام در روز است. دیتابیس Time-Series به شما اجازه می‌دهد حجم زیادی از داده‌های Timestamp زمانی را در قالبی ذخیره کنید که امکان درج و بازیابی سریع را برای پشتیبانی از تجزیه‌وتحلیل پیچیده روی آن داده‌ها فراهم می‌کند.

مزایا و معایب دیتابیس Time-Series

در این بخش، به بررسی نقاط مثبت و منفی دیتابیس Time-Series می‌پردازیم.

مزایای پایگاه داده سری زمانی

مزیت‌های دیتابیس سری زمانی عبارتند از:

• ذخیره‌سازی بهینه برای داده‌های دارای نشانگر زمان
• عملکرد بالا برای جذب و پردازش کوئری
• قابلیت ارتقا برای مدیریت حجم داده و لود کوئری درحال رشد
• مدل داده انعطاف‌پذیر برای پشتیبانی از انواع مختلف داده
• قابلیت تحلیل براساس زمان برای تشخیص ترند، پیش‌بینی و تشخیص ناهنجاری
• نظارت و هشدار بلادرنگ براساس آستانه‌ها یا الگوهای از پیش‌تعیین‌شده
• نگهداری داده‌های تاریخی با مدیریت کارآمد فضای ذخیره‌سازی
• امکان یکپارچه‌سازی با ابزارها و فریمورک‌های تحلیلی
• مدیریت و تجزیه‌وتحلیل مؤثر جریان داده‌های اینترنت اشیا و حسگرها
• پشتیبانی از نگهداری پیش‌بینی‌کننده ازطریق تجزیه‌وتحلیل داده‌های حسگر

معایب پایگاه داده سری زمانی

کاستی‌های دیتابیس سری زمانی عبارتند از:

• پیچیدگی پیاده‌سازی
• موارد استفاده محدود به داده‌های Time-Stamped
• مشکلات مربوط به سازگاری داده‌ها
• ابزار و پشتیبانی محدود اکوسیستم

ویژگی دیتابیس Time-Series

بارزترین ویژگی های دیتابیس Time-Series در ادامه فهرست شده‌اند:

• ذخیره‌سازی داده با Time-Stamp
• سازماندهی داده‌های ترتیبی
• نرخ جذب (Ingestion Rate) بالای داده
• ایندکس‌گذاری براساس زمان
• فشرده‌سازی و Downsampling
• Windowing و Aggregation ها
• سیاست‌های نگهداری داده
• انعطاف‌پذیری اسکیما
• پشتیبانی از داده‌های جاری
• قابلیت‌های تحلیلی پیشرفته

دیتابیس Time-Series چگونه کار می کند؟

دیتابیس‌های Time-Series با گرفتن مجموعه‌ای از مقادیر ثابت همراه با مجموعه‌ای از مقادیر پویا کار می‌کنند. به‌عنوان مثال، در یک چاه نفت که در آن معیارهای بسیاری از دکل گرفته شده است، یک مجموعه از نقاط داده ممکن است دارای برچسب “Oil Pressure Rig #1” بوده و مقادیر دینامیکی مرتبط اندازه‌گیری فشار همراه با مهر زمانی باشد. این داده‌های Time-Series برای ردیابی روند فشار نفت مفید هستند که وقتی همراه با سایر معیارها، تجزیه‌وتحلیل شوند، می‌توانند منجربه پیش‌بینی درمورد نیازهای تعمیر و نگهداری و همچنین تصمیم‌گیری درمورد رهاشدن چاه شوند. این رکوردها در یک رسانه ذخیره‌سازی با فرمتی نوشته می‌شوند که امکان خواندن و نوشتن سریع براساس زمان را فراهم کند.

تمام رکوردها دارای مهر زمانی هستند؛ بنابراین، ترتیب نقاط داده، مشخصه اصلی داده‌ها است. استفاده از موتور پردازش جریانی می‌تواند به‌طور قابل توجهی به بهبود عملکرد و سرعت در تحلیل داده‌های Time-Series کمک کند. این موتورها به‌ویژه برای پردازش داده‌هایی طراحی شده‌اند که به‌صورت جریانی وارد می‌شوند و امکان تحویل داده‌ها به‌صورت سفارش‌داده‌شده به آن‌ها را دارند (به نحوی که اطلاعات به‌صورت جریان داده‌شده به آن‌ها می‌رسد). با توجه به اینکه یکی از اهداف اصلی در دیتابیس Time-Series ، سرعت در ذخیره و بازیابی داده‌هاست؛ استفاده از این موتورهای پردازش جریانی به‌عنوان یک روش ایده‌آل برای دستیابی به این هدف مطرح می‌شود.

مثال هایی از موارد استفاده دیتابیس Time-Series

موارد زیر، مثال‌هایی قابل درک از کاربرد دیتابیس Time-Series هستند:

چاه نفت

در محیط‌های اینترنت اشیا (IoT)، دستگاه‌های مختلف به‌طور مداوم، داده‌های مربوط به معیارها و ویژگی‌های مختلف را ثبت می‌کنند. این داده‌ها ازطریق اتصال به اینترنت به دیتابیس‌های Time-Series ارسال می‌شوند تا به‌منظور تجزیه‌وتحلیل بیشتر در دسترس قرار گیرند. مثال چاه نفت، یک مورد رایج استفاده از اینترنت اشیا است که در آن، تجزیه‌وتحلیل معیارهای متعدد از یک چاه نفت می‌تواند به پیش‌بینی تعمیر و نگهداری کمک کند. در این نمونه، تجزیه‌وتحلیل، به پیش‌بینی زمان خرابی تجهیزات به‌دلیل عوامل مختلف، منجر می‌شود. از دیتابیس‌های Time-Series برای جمع‌آوری حجم وسیعی از داده‌ها استفاده می‌شود، سپس برنامه‌ها برروی پایگاه داده اجرا می‌گردند تا تجزیه‌وتحلیل را ارائه دهند.

تجزیه و تحلیل معیارهای سیستم کامپیوتری

یکی دیگر از موارد استفاده از دیتابیس‌های Time-Series، تجزیه‌وتحلیل معیارهای سیستم کامپیوتری است. در این شرایط، وضعیت و عملکرد مختلف سیستم‌های کامپیوتری و نرم‌افزارها در دیتابیس Time-Series ذخیره می‌شوند و به کمک آن، متخصصان IT می‌توانند بر وضعیت سیستم‌های مختلف نظارت کنند. ردیابی معیارهایی مانند میزان استفاده از حافظه یا تعداد فرآیند، برای مشاهده اینکه آیا باید منابع کامپیوتری جدیدی مستقر شوند یا برنامه‌ها نیاز به تخصیص مجدد دارند، کاربردی است.

چرا به دیتابیس Time-Series نیاز داریم؟

حال این سؤال پیش می‌آید که چرا نمی‌توان از پایگاه داده سنتی و رایج استفاده کرد؟ هرچند این کار امکان‌پذیر است، اما بنا به دلایل زیر، دیتابیس Time-Series موردنیاز است:

• ذخیره‌سازی کارآمد: پایگاه داده سری زمانی برای ذخیره‌سازی و کوئری‌نویسی کارآمدِ حجم زیادی از دیتای حاوی Timestamp بهینه‌سازی شده است. این نوع از دیتابیس‌ها، از تکنیک‌های تخصصی ذخیره‌سازی و ایندکس‌گذاری متناسب با داده‌های سری زمانی استفاده می‌کنند. بدین شیوه، امکان دریافت و استخراج سریع داد‌ه‌ها فراهم می‌شود.
• عملکرد مناسب: TSDB ها برای رسیدگی به نرخ جذب بالا و کوئری‌های پیچیده روی داده‌های سری زمانی (با کمترین تأخیر) طراحی شده‌اند. در دیتابیس Time-Series hc تکنیک‌های فشرده‌سازی، تجمع و پردازش موازی استفاده شده تا از عملکرد سریع کوئریی‌ها حتی در دیتاست‌های بزرگ، اطمینان حاصل شود.
• قابلیت ارتقا: دیتابیس سری زمانی می‌توانند به‌صورت افقی Scale شود تا حجم داده‌های درحال رشد و بار کوئری‌های درحال افزایش را در خود جای دهند.
• نظارت و هشدار بلادرنگ: پایگاه‌های داده سری زمانی با جذب و آنالیز مستمر داده‌های جاری، امکان نظارت و هشدار بلادرنگ را فراهم می‌کنند.
• تحلیل براساس زمان: پایگاه داده سری زمانی به کسب و کارها اجازه می‌دهد تا تحلیل‌های مبتنی‌بر زمان، مانند تحلیل ترند، پیش‌بینی، تشخیص ناهنجاری و تشخیص الگو را انجام دهند.
• سیاست‌های نگهداری داده: TSDB ها از سیاست‌های انعطاف‌پذیر نگهداری داده پشتیبانی می‌کنند و به سازمان‌ها این امکان را می‌دهند که داده‌های تاریخی را تا زمان موردنیاز حفظ کرده و در عین حال، منابع ذخیره‌سازی را به‌طور مؤثر مدیریت کنند.
• داده‌های اینترنت اشیا و حسگر: پایگاه داده سری زمانی برای جذب، ذخیره‌سازی و تجزیه‌وتحلیل جریان داده‌های اینترنت اشیا به‌صورت بلادرنگ مناسب هستند.
• اپلیکیشن‌های مالی و معاملاتی: داده‌های سری زمانی در بازارهای مالی، سیستم‌های معاملاتی و برنامه‌های بانکی، نقش اساسی دارند و در نظارت بر ترندهای بازار، تجزیه‌وتحلیل الگوهای معاملاتی و تحلیل ریسک، حائز اهمیت هستند.
• DevOps و عملیات IT: این نوع از دیتابیس، به‌طور گسترده در DevOps و عملیات IT به منظور نظارت بر عملکرد زیرساخت، معیارهای اپلیکیشن و دیتای لاگ استفاده می‌شود.

موارد استفاده دیتابیس سری زمانی

توسعه‌دهندگان از دیتابیس‌های Time-Series برای موارد زیر استفاده می‌کنند:

• سیستم‌های نرم‌افزاری مانیتورینگ: ماشین‌های مجازی، کانتینرها، خدمات و برنامه‌ها
• نظارت بر سیستم‌های فیزیکی: تجهیزات، ماشین‌آلات، دستگاه‌های متصل، محیط زیست و خانه‌ها 
• برنامه‌های ردیابی دارایی: وسایل نقلیه، کامیون‌ها، ظروف فیزیکی و پالت‌ها
• سیستم‌های معاملات مالی: اوراق بهادار کلاسیک و ارزهای دیجیتال
• برنامه‌های رویداد: ردیابی داده‌های تعامل کاربر / مشتری
• ابزار هوش تجاری: ردیابی معیارهای کلیدی و سلامت کلی کسب و کار با استفاده از هوش تجاری

انتخاب دیتابیس سری زمانی: Timescale

انتخاب دیتابیس سری زمانی مانند Timescale ، گزینه مناسبی برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های Time-Series است. دلایل انتخاب Timescale عبارتند از:

• تطابق با مدل داده و الگوی نوشتن / خواندن: Timescale به‌خوبی با مدل داده‌ها و الگوهای نوشتن / خواندنی سازگاری دارد که توسط توسعه‌دهندگان به کار می‌روند.
• پشتیبانی داخلی از SQL: این دیتابیس، قابلیت‌های سری زمانی را به PostgreSQL ، که یک پایگاه داده رابطه‌ای قدرتمند است، اضافه می‌کند. این یعنی، توسعه‌دهندگان می‌توانند از سینتکس SQL برای کوئری‌نویسی و مدیریت داده‌های سری زمانی استفاده کنند و از مهارت‌ها و ابزارهای موجود خود بهره‌مند شوند.
• انطباق با ابزارهای هوش تجاری Self-Service: امکان جستجو و تحلیل داده‌های سری زمانی به‌همراه داده‌های فراداده در Timescale فراهم است. این ویژگی با ابزارهای هوش تجاری مانند Tableau و Power BI سازگاری دارد و به کاربران امکان دسترسی سریع به اطلاعات معنادار را می‌دهد.

جایگزین های دیتابیس Time-Series

در ادامه، به بررسی گزینه‌های جایگزین برای Time-Series Database می‌پردازیم:

• سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS): این سیستم های مدیریت پایگاه داده رابطه ای ، که اغلب سیستم‌های پایگاه داده همه‌منظوره درنظر گرفته می‌شوند، می‌توانند برای ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های Time-Series استفاده شوند. با انعطاف‌پذیری سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای، می‌توان داده‌های مشابه دیتابیس Time-Series را ذخیره کرد؛ با یک تفاوت کلیدی، که نحوه نوشتن داده‌ها در رسانه ذخیره‌سازی است. از آنجایی که سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای اهداف طراحی متفاوتی نسبت به دیتابیس Time-Series دارند، برای داده‌های Time-Series بهینه نیستند و برای درج و بازیابی داده‌های Time-Series کندتر عمل می‌کنند.
• پایگاه داده NoSQL: نوع دیگری از انواع پایگاه داده، یعنی NoSQL، نیز غالباً برای ذخیره داده‌های Time-Series استفاده می‌شود. از آنجایی که انواع پایگاه داده NoSQL از نظر قالب داده برای هر رکورد انعطاف‌پذیرتر هستند، برای گرفتن داده‌های Time-Series از تعدادی منابع مجزا مفیدند. پیاده‌سازی یک پایگاه داده NoSQL برای داده‌های Time-Series ، اغلب جایگزین مناسبی برای دیتابیس‌های Time-Series است و در عین حال، می‌تواند قابلیت‌هایی را ارائه دهد که فراتر از داده‌های Time-Series اعمال می‌شوند.

معیارهای انتخاب دیتابیس Time-Series در پروژه های مختلف

برای انتخاب دیتابیس سری زمانی مناسب، معیارهای زیر را درنظر داشته باشید:

• ارزیابی نرخ جذب و حجم داده موردانتظار
• بررسی پیچیدگی کوئری‌ها و کارایی
• بررسی نیازمندی‌های مقیاس‌پذیری
• ارزیابی انعطاف‌پذیری مدل داده
• امکان یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود
• تعیین نیازمندی‌های مربوط به آنالیز و پردازش بلادرنگ
• بررسی قابلیت‌های مدیریت و نگهداری داده‌ها
• ارزیابی دسترسی به پشتیبانی کامیونیتی، منابع و مستندات دیتابیس سری زمانی
• بررسی نیازمندی‌های انطباق و ویژگی‌های امنیتی
• توجه به TCO مرتبط استقرار و عملیات Time-Series Database

سخن پایانی

دیتابیس Time-Series، پایگاه داده‌‌هایی هستند که برای داده‌های دارای مُهر زمانی یا Timestamp بهینه‌سازی شده است. داده‌های Time-Series نیز رویدادهایی هستند که در طول زمان ردیابی، نظارت، نمونه‌برداری و جمع‌آوری می‌شوند. در این مقاله، به بررسی آنچه درخصوص دیتابیس سری زمانی نیاز دارید، پرداختیم.