PolarDB:概要

背景情報

時系列データベースは、次の理由で導入されました。

• モノのインターネット (IoT) の出現: IoTテクノロジーの人気の高まりに伴い、世界中に多数のデバイスとセンサーが展開されています。 これらは、温度、湿度、デバイスステータスなどの時系列データを継続的に生成します。 このようなデータは、通常、タイムスタンプされ、サイズが非常に大きい。 これは、従来のリレーショナルデータベースがそのようなデータを効率的に格納し処理することを困難にします。

• 監視とログ管理に対する需要の高まり: システムとアプリケーションの監視は、IT、産業用制御、エネルギー管理などの分野でますます重要になっています。 これらのアプリケーションは、時系列データを収集して分析し、異常、パフォーマンスのボトルネック、および意思決定を支援する傾向を発見する必要があります。 従来のデータベースは、高度な同時書き込み、データ圧縮、および時系列データの効率的なクエリを処理するには不十分です。

• ビッグデータ分析と予測のニーズ: データ分析技術の開発に伴い、企業や研究機関は、予測メンテナンス、市場動向予測、気候モデル予測のための過去の時系列データの分析に重点を置いています。 このため、データベースは、大規模な時系列データを効率的に格納するだけでなく、時系列データの複雑な分析やクエリをサポートする必要があります。

• リソースの最適化とコスト管理: 多くのシナリオでは、時系列データの保存と処理のコストは重要な考慮事項です。 時系列データベースは、データ圧縮、効率的なインデックス作成、ストレージ最適化などのテクノロジーを使用して、クエリ効率を確保しながらストレージとコンピューティングリソースのコストを大幅に削減します。

そのため、時系列データを格納するために時系列データベースを導入した。 高書き込みスループット、データ圧縮、時間範囲クエリ最適化などの時系列データの特性に基づいて最適化され、これらのシナリオの要件をより適切に満たすことができます。

機能

GanosBase TSDBは、PolarDB for PostgreSQL に実装された時系列データベースです。 GanosBase TSDBは、オープンソースのTimescaleDB Apache 2.0と完全に互換性があります。 また、連続集計、時系列圧縮、統計分析などの高度な機能も提供します。 そのコア機能は次のとおりです。

• 高性能な読み取りと書き込み: GanosBase TSDBは、1秒あたり数万のデータポイント書き込みを処理でき、リアルタイムの監視および分析要件を満たす高速な履歴データ検索機能を提供します。

• 継続的な集計: GanosBase TSDBはカスタム集計ビューをサポートします。 これらのビューでは、生の時系列データが集計され、指定された時間間隔 (毎分、毎時間、または毎日など) で計算され (合計、平均、最大、または最小など) 、結果は個別のマテリアライズドビューに保存されます。 このプロセスは自動化されています。 設定が完了したら、GanosBase TSDBは、これらの集計ビューをバックグラウンドで定期的に、またはデータの変更に基づいて更新し、集計データがリアルタイムで更新されるようにします。

• クロスモーダルデータ処理: GanosBase TSDBは、時系列データや時空間データなど、さまざまなモダリティでのデータの統合保存と検索をサポートします。 データは、時間および空間に基づいて分割することができる。 クエリ中に、データを自動的に分割してプルーニングし、検索効率を上げることができます。

• 低コストストレージ: GanosBase TSDBは、最適化されたストレージ構造と圧縮アルゴリズムを使用して、ストレージスペースの消費を削減します。 類似または重複データの重複排除と高圧縮ストレージをサポートしているため、ストレージスペースが70% 以上削減されます。 GanosBase TSDBはOSSと相互運用可能で、コールドデータをアーカイブし、ストレージコストを大幅に削減します。 これは、大量の時系列データにとって重要です。

• データ保持ポリシー: GanosBase TSDBは柔軟なデータ保持ポリシーをサポートし、ビジネス要件に基づいて期限切れのデータを自動的に削除できます。 これにより、データストレージのコストを制御し、データベースを効率的に実行できます。

• Scabilityおよび高可用性: 大きい適用のため、GanosBase TSDBは、PolarDBに依存して、水平スケーリング機能とフェイルオーバーメカニズムを提供し、システムの安定性と信頼性を確保します。

要約すると、GanosBase TSDBは、独自の設計と最適化により、時系列データを処理できます。 これは、大規模な監視、分析、および予測タスクに不可欠です。

シナリオ

GanosBase TSDBは、主に次のシナリオで使用されます。

• IoT: 多数のデバイス (スマートセンサーなど) は、温度、湿度、圧力などの監視データを着実に生成します。 このようなデータには時系列特性があり、リモートモニタリングと障害早期警告を実現するために、リアルタイムで収集、保存、分析する必要があります。

• 監視システム: ITインフラストラクチャの監視 (サーバーのパフォーマンス、ネットワークトラフィックなど) とアプリケーションのパフォーマンス管理を実装します。 これらのシステムは、問題をすばやく発見してパフォーマンスを最適化するために、システムメトリックの変化を経時的に記録する必要があります。

• 金融サービス: 金融市場の株価、取引量、為替レートに関するデータは、典型的な時系列データです。 時系列データベースは、高頻度取引分析、市場動向予測、およびリスク管理に使用できます。

• エネルギーとユーティリティ: スマートグリッドと水力発電所の運用データとエネルギー消費データは、エネルギー配分効率と予測を改善するために、時系列データベースを使用して保存および分析されます。

• 産業オートメーション: 製造業における機器の状態監視と生産プロセス制御は、大量の時系列データを生成します。 時系列データベースは、機器の健全性管理と容量の最適化を実装します。