Une base de données de séries temporelles (TSDB) est un type de base de données spécialisé, optimisé pour le stockage et l’analyse de données horodatées, c’est-à-dire de points de données indexés dans l’ordre chronologique. Ces bases de données sont conçues pour traiter efficacement de grands volumes de données séquentielles provenant de capteurs, de systèmes, d’applications ou de toute autre source où le suivi des changements dans le temps est essentiel.
Les bases de données de séries temporelles sont conçues pour supporter l’ingestion en temps réel, les requêtes rapides sur des fenêtres temporelles et les fonctions analytiques telles que les moyennes, les tendances et les anomalies – ce qui les rend idéales pour les use cases de surveillance, de prévision et de suivi des performances.
Principales caractéristiques des bases de données chronologiques
- Indexation temporelle : Chaque point de données est stocké avec un horodatage, ce qui permet des requêtes chronologiques efficaces.
- Débit d’écriture élevé : Optimisé pour l’ingestion fréquente et rapide de données
- Compression de données : Stockage efficace de grands ensembles de données séquentielles à l’aide d’une compression basée sur le temps.
- Politique de déséchantillonnage et de conservation des données : Récapitulez ou purgez automatiquement les données les plus anciennes pour gérer le stockage.
- Analyse intégrée : Support pour les agrégations basées sur le temps, les fonctions de fenêtre et la détection d’anomalies.
Use cases courants pour les bases de données de séries chronologiques
- Données de capteurs IoT : Suivez les relevés des appareils connectés (température, pression, mouvement).
- Surveillance des applications : Enregistrez l’utilisation de l’unité centrale, les temps de réponse ou l’activité de l’utilisateur au fil du temps.
- Données sur les marchés financiers : Stockez et analysez l’historique des cours des actions et de l’activité commerciale
- Énergie et services publics : Mesurer la consommation d’énergie, la performance du réseau ou la disponibilité des ressources
- DevOps et observabilité : Surveillez les métriques de l’infrastructure et les journaux de temps de fonctionnement
Base de données de séries temporelles par rapport aux bases de données traditionnelles
| Fonctionnalité | Base de données de séries chronologiques | Base de données relationnelle traditionnelle |
|---|---|---|
| Type de données | Événements ou mesures horodatés | Données structurées (lignes et colonnes) |
| Modèle d’écriture | Écritures à haute fréquence, en annexe uniquement | Lecture/écriture mixte, mises à jour transactionnelles |
| Focus sur les requêtes | Périodes de temps, tendances, agrégations | Joints, filtres et accès aléatoire |
| Optimisation du stockage | Blocs temporels compressés en colonnes | Structure de table normalisée |
Bases de données populaires sur les séries chronologiques
| Base de données | Description de la base de données |
|---|---|
| InfluxDB | TSDB open-source conçue pour les charges de travail de séries temporelles à haute performance |
| TimescaleDB | Extension PostgreSQL pour l’analyse de séries temporelles avec support SQL |
| Prometheus | TSDB native dans le cloud utilisée pour la surveillance et les alertes, notamment dans les environnements Kubernetes. |
| OpenTSDB | Construit sur HBase pour le stockage de séries temporelles à grande échelle |
| Amazon Timestream | TSDB gérée sur AWS conçue pour l’IoT et l’analyse opérationnelle. |
Comment ClicData s’intègre aux données de séries temporelles
ClicData vous permet de visualiser et d’analyser des données de séries temporelles provenant de différentes sources – qu’il s’agisse d’une TSDB dédiée, d’un fichier journal CSV ou d’une API qui diffuse des données avec des horodatages.
Avec ClicData, vous pouvez :
- Connexion à des sources de séries temporelles via REST, SQL ou l’ingestion de fichiers
- Créez des tableaux de bord avec des graphiques linéaires, des graphiques de surface et des filtres temporels.
- Agrégation des données par minute, heure, jour ou intervalles personnalisés
- Détecter les anomalies, les pics ou les tendances saisonnières
- Automatiser les mises à jour du tableau de bord en temps réel ou à intervalles programmés
Les données de séries temporelles sont partout – et avec ClicData, vous pouvez les transformer en informations exploitables avec rapidité et clarté.
FAQ sur la base de données chronologiques
Quand dois-je utiliser une base de données chronologiques plutôt qu’une base de données relationnelle ?
Choisissez une TSDB lorsque vos données sont principalement horodatées, écrites à haute fréquence et analysées sur des fenêtres temporelles – comme les relevés de capteurs, les métriques de systèmes ou les tics financiers.
Comment les bases de données de séries temporelles gèrent-elles efficacement de grands volumes de données historiques ?
Ils utilisent la compression, le sous-échantillonnage et les politiques de conservation pour stocker des versions résumées des données anciennes tout en conservant les données récentes en haute résolution pour l’analyse.
Quels sont les défis courants liés à l’interrogation de données chronologiques à des fins d’analyse ?
Parmi les défis à relever, citons la gestion des intervalles irréguliers, l’alignement des horodatages entre les sources et l’exécution efficace d’agrégations sur de très grands ensembles de données.
Comment ClicData fonctionne-t-il avec des données de séries temporelles provenant de plateformes comme InfluxDB ou TimescaleDB ?
ClicData se connecte via REST, SQL ou des importations de fichiers, puis agrège, visualise et rafraîchit les métriques de séries temporelles dans des tableaux de bord pour surveiller les tendances et les anomalies.