Daten mit Zeitstempeln Was ist eine Zeitreihendatenbank / Time-Series Database (TSDB)?

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Eine Zeitreihendatenbank ist für das Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten mit Zeitstempeln konzipiert. In der Regel handelt es sich bei diesen Datenbanken um spaltenorientierte NoSQL-Datenbanken. Sie können große Mengen an Zeitreihendaten aufnehmen und ermöglichen schnelle Datenabfragen.

Der englische Begriff für Zeitreihendatenbank lautet Time-Series Database, abgekürzt TSDB. Bei einer TSDB handelt es sich um eine Datenbank, die für das Speichern und Analysieren von Zeitreihendaten konzipiert ist. Die Datenbank speichert die Daten zeitindiziert und kann mit großen Mengen an Zeitreihendaten umgehen. Zeitreihendaten lassen sich im Vergleich zur Speicherung in einer relationalen Datenbank schneller abfragen und effizienter verarbeiten.

Es existiert eine Vielzahl an proprietären und Open-Source-basierten Zeitreihendatenbanken, die für die unterschiedlichsten Anwendungen zum Einsatz kommen. Beispiele für Zeitreihendatenbanken sind Apache Druid, Graphite, InfluxDB, OpenTSDB, Prometheus, QuestDB oder TimescaleDB.

Zeitreihendatenbanken werden auch als Cloud-basierte Datenbankservices angeboten.

Merkmale von Zeitreihendaten

Zeitreihendaten sind eine Sammlung von Daten mit Zeitstempeln. Sie werden in zeitlicher Reihenfolge in bestimmten Intervallen erfasst. In der Regel werden die Änderungen der gleichen Variablen chronologisch aufgezeichnet. Neu erfasste Daten überschreiben keine älteren Daten, sondern werden als Aktualisierungen oder Änderungen mit dem entsprechenden Zeitstempel eingefügt. So ergibt sich ein zeitlicher Verlauf und eine Historie der Daten.

Mit den Daten lassen sich die Veränderungen über die Zeit oder Trends abbilden und grafisch darstellen. Beispiele für Zeitreihendaten sind Mess- und Sensordaten, Servermetriken oder Performancewerte beispielsweise von Netzwerken.

Prinzipieller Aufbau einer Zeitreihendatenbank

Zeitreihendatenbanken gibt es mit verschiedenen Datenmodellen. Üblicherweise handelt es sich bei Zeitreihendatenbanken um spaltenorientierte NoSQL-Datenbanken. Es sind entsprechende Spalten für Zeitstempel, Datenwerte, Datenschlüssel und Tags vorgesehen. Die Daten sind standardmäßig über ihre Zeitstempel indiziert. Im Vergleich zu relationalen Datenbanken liegt der Fokus nicht auf der Konsistenz der Daten, sondern auf der Skalierbarkeit sowie der Effizienz und Schnelligkeit der Datenverarbeitung und -abfrage. Denn Zeitreihendatenbanken müssen oft mit tausenden Messwerten pro Sekunde zurechtkommen.

Zeitbezogene Abfragen sind in einer Time-Series Database einfach zu formulieren und mit hoher Geschwindigkeit ausführbar. Typische weitere Funktionen von Zeitreihendatenbanken sind Aggregation, Datenkompression, automatisches Löschen älterer Daten, Downsampling oder zeitbasierte Partitionierung.

Typische Einsatzbereiche von Zeitreihendatenbanken

Zeitreihendatenbanken kommen in vielen verschiedenen Bereichen zum Einsatz. Typische Einsatzbereiche sind:

• Erfassung und Analyse von Sensor- und Messdaten,

• Erfassung und Analyse von Finanzdaten und Überwachung von Finanzmärkten,

• Monitoring von IT-Systemen,

• Anwendungen des Internets der Dinge (IoT),

• Smart Metering,

• Erfassung und Analyse von Betriebsmetriken,

• Erfassung und Analyse von Webtraffic,

• Überwachung und Analyse von Vitalparametern im medizinischen Bereich,

• Überwachung und Analyse von Abläufen in der Produktion oder Logistik,

• Messdatenerfassung und -analyse für Wettervorhersagen.

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