Time series database
http://dbpedia.org/resource/Time_series_database an entity of type: MusicGenre
시계열 데이터베이스(time series database, TSDB)는 '하나 이상의 시간'과 '하나 이상의 값' 쌍을 통해 시계열을 저장하고 서비스하는데 최적화된 소프트웨어 시스템이다. 일부 분야에서 시계열은 프로파일, 커브, 트레이스, 트랜드로 불릴 수 있다. 초기의 여러 시계열 데이터베이스들은 센서 장비(이라고도 함)로부터 측정된 값을 효율적으로 저장할 수 있던 산업 분야와 관련되었으나 지금은 다양한 분야를 지원하는데 사용된다. 다수의 경우 시계열 데이터 저장소는 압축 알고리즘을 활용하여 데이터를 효율적으로 관리한다. 각기 다른 수많은 데이터베이스 유형에서 시계열 데이터 저장이 가능하긴 하지만 시간을 키 인덱스로 가지는 이러한 시스템의 디자인은 관계형 모델의 관계형 데이터베이스와는 분명히 구별한다.
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時系列データベース（Time series database,TSDB）は、時刻と値の組からなる時系列データを格納し提供するために最適化されたソフトウェアシステムである。センサーからの測定値を効率的に蓄える産業用アプリケーションとして生まれたが、現在はより広い分野で利用されている。
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Eine Zeitreihendatenbank (englisch time series database, TSDB) ist eine Datenbank, die für das Speichern und die Analyse von Zeitreihen wie Sensordaten oder Aktienkursen optimiert ist. Anwendungsdomänen sind zum Beispiel das Internet der Dinge, der Kapitalmarkt, das Monitoring von IT-Systemen oder die Forschung auf physiologischen Signalen. Zeitreihendatenbanken sind häufig spaltenorientierte NoSQL-Datenbanken (oder basieren auf solchen), da diese Anforderungen der Zeitreihenanalyse effizienter als klassische relationale Datenbanken mit Fokus auf ACID erfüllen können.
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A time series database (TSDB) is a software system that is optimized for storing and serving time series through associated pairs of time(s) and value(s). In some fields, time series may be called profiles, curves, traces or trends. Several early time series databases are associated with industrial applications which could efficiently store measured values from sensory equipment (also referred to as data historians), but now are used in support of a much wider range of applications.
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Um banco de dados de séries temporais do inglês Time series database (TSDB) é um sistema de software que é otimizado para armazenar e servir em séries temporais através de pares de tempo(s) e valor(es) associados. Em alguns campos, as séries temporais podem ser chamadas de perfis, curvas, traços ou ainda, tendências. Vários bancos de dados iniciais de séries temporais estão associados a aplicações industriais que poderiam armazenar de forma eficiente valores medidos a partir de equipamentos sensoriais (também conhecidos como historiadores de dados), mas agora são usados para suportar uma gama muito maior de aplicações.
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Base de dades de sèries temporals
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Zeitreihendatenbank
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시계열 데이터베이스
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時系列データベース
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Time series database
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Banco de Dados Temporais
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Eine Zeitreihendatenbank (englisch time series database, TSDB) ist eine Datenbank, die für das Speichern und die Analyse von Zeitreihen wie Sensordaten oder Aktienkursen optimiert ist. Anwendungsdomänen sind zum Beispiel das Internet der Dinge, der Kapitalmarkt, das Monitoring von IT-Systemen oder die Forschung auf physiologischen Signalen. Ein Datensatz einer Zeitreihendatenbank besteht aus einem Zeitstempel, dem zugehörigen Wert (z. B. gemessene Temperatur in °C) sowie optional Metainformationen (oft in Form von „Tags“). Je nach Datenbank kann ein Datensatz ggf. auch mehrere Werte (multivariate Zeitreihe) oder weitere Zeitstempel enthalten (z. B. Messzeitpunkt und Auswertungszeitpunkt). Zeitreihendatenbanken sind häufig spaltenorientierte NoSQL-Datenbanken (oder basieren auf solchen), da diese Anforderungen der Zeitreihenanalyse effizienter als klassische relationale Datenbanken mit Fokus auf ACID erfüllen können. Weitere typische Kennzeichen von Zeitreihendatenbanken sind:
* Standardmäßige Indizierung über Zeitstempel
* Keine oder schwache Konsistenzgarantien (vgl. auch CAP-Theorem), stattdessen
* Skalierbarkeit auf sehr große Datenmengen (z. B. mehrere 100.000 Messwerte pro Sekunde, mehrere Terabyte Daten/Tag)
* Schnelles Erzeugen von Datensätzen (engl. ingestion rate; Zeitreihendaten werden nie oder nur sehr selten aktualisiert)
* Zeitbezogene Abfragen sind bereits eingebaut oder einfach zu formulieren und werden mit hoher Geschwindigkeit ausgeführt, die Einrichtung kontinuierlicher Abfragen ist möglich (z. B. Mittelwert über die vergangene Stunde)
* Ältere Daten können automatisch gelöscht oder reduziert werden (Downsampling, Aggregation, Kompression) Beispiele für Zeitreihendatenbanksysteme sind InfluxDB, , Prometheus, , RRDtool, , oder .
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A time series database (TSDB) is a software system that is optimized for storing and serving time series through associated pairs of time(s) and value(s). In some fields, time series may be called profiles, curves, traces or trends. Several early time series databases are associated with industrial applications which could efficiently store measured values from sensory equipment (also referred to as data historians), but now are used in support of a much wider range of applications. In many cases, the repositories of time-series data will utilize compression algorithms to manage the data efficiently. Although it is possible to store time-series data in many different database types, the design of these systems with time as a key index is distinctly different from relational databases which reduce discrete relationships through referential models.
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시계열 데이터베이스(time series database, TSDB)는 '하나 이상의 시간'과 '하나 이상의 값' 쌍을 통해 시계열을 저장하고 서비스하는데 최적화된 소프트웨어 시스템이다. 일부 분야에서 시계열은 프로파일, 커브, 트레이스, 트랜드로 불릴 수 있다. 초기의 여러 시계열 데이터베이스들은 센서 장비(이라고도 함)로부터 측정된 값을 효율적으로 저장할 수 있던 산업 분야와 관련되었으나 지금은 다양한 분야를 지원하는데 사용된다. 다수의 경우 시계열 데이터 저장소는 압축 알고리즘을 활용하여 데이터를 효율적으로 관리한다. 각기 다른 수많은 데이터베이스 유형에서 시계열 데이터 저장이 가능하긴 하지만 시간을 키 인덱스로 가지는 이러한 시스템의 디자인은 관계형 모델의 관계형 데이터베이스와는 분명히 구별한다.
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時系列データベース（Time series database,TSDB）は、時刻と値の組からなる時系列データを格納し提供するために最適化されたソフトウェアシステムである。センサーからの測定値を効率的に蓄える産業用アプリケーションとして生まれたが、現在はより広い分野で利用されている。
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Um banco de dados de séries temporais do inglês Time series database (TSDB) é um sistema de software que é otimizado para armazenar e servir em séries temporais através de pares de tempo(s) e valor(es) associados. Em alguns campos, as séries temporais podem ser chamadas de perfis, curvas, traços ou ainda, tendências. Vários bancos de dados iniciais de séries temporais estão associados a aplicações industriais que poderiam armazenar de forma eficiente valores medidos a partir de equipamentos sensoriais (também conhecidos como historiadores de dados), mas agora são usados para suportar uma gama muito maior de aplicações. Em muitos casos, os repositórios de dados de séries temporais utilizarão algoritmos de compressão para gerenciar os dados de maneira eficiente. Embora seja possível armazenar dados de séries temporais em muitos tipos de bancos de dados diferentes, o design desses sistemas com o tempo como um índice chave é distintamente diferente dos bancos de dados relacionais que reduzem relacionamentos discretos por meio de modelos referenciais.
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