Lernpfad
Zeitreihen-Datenbank (TSDB): Ein Leitfaden mit Beispielen
Vor ein paar Jahren, in meiner ersten Woche in einer neuen Funktion als Softwareentwickler, wurde ich gebeten, mich mit Zeitreihen-Datenbanken (TSDBs) um unsere Postgres-Lösung zu ersetzen.
Ich wusste absolut nichts über das Thema und hatte so viele Fragen. Was ist überhaupt eine Zeitreihen-Datenbank? Wie funktioniert das? Wie unterscheidet sie sich von einer herkömmlichen Datenbank? Warum sollten wir einen benutzen? Brauche ich dafür besondere Fähigkeiten?
Seitdem habe ich eine Menge über TSDBs gelernt und dieses Wissen in verschiedenen Unternehmen angewandt, um eine Vielzahl von Problemen zu lösen.
In diesem Artikel fasse ich zusammen, was ich in den letzten Jahren gelernt habe, um dir eine gute Vorstellung davon zu geben, was TSDBs sind, wie sie funktionieren und für welche Anwendungsfälle sie am besten geeignet sind. Außerdem stelle ich dir einige der TSDBs vor, die derzeit auf dem Markt sind, und gebe dir Tipps, damit du diejenige auswählen kannst, die deinen Bedürfnissen am besten entspricht.
Was sind Zeitreihen-Datenbanken?
Stell dir ein intelligentes Thermostat vor, das von Unternehmen X verkauft wird und alle 30 Sekunden die Temperaturwerte aufzeichnet. An einem einzigen Tag generiert dieses eine Gerät Tausende von Datenpunkten. Multipliziere das mit Hunderten oder Tausenden von Geräten in einer Stadt, und die Menge der von Unternehmen X gesammelten Zeitstempel-Daten wird atemberaubend.
Um diese Daten effizient zu speichern und Trends zu analysieren (z. B. Temperaturveränderungen im Laufe der Zeit oder plötzliche Spitzen), benötigt Unternehmen X eine Datenbank, die massive Schreibgeschwindigkeiten bewältigen und zeitbasierte Abfragen effizient durchführen kann.
Herkömmliche Datenbanken haben mit dieser Art von Arbeitsbelastung zu kämpfen, weil sie nicht dafür ausgelegt sind, hochfrequente Schreibvorgänge zu verarbeiten oder Daten effizient über bestimmte Zeiträume abzufragen. Hier kommen die Zeitreihen-Datenbanken ins Spiel.
Zeitreihendatenbanken sind spezialisierte Datenbanken zur Verwaltung von Daten, die nach Zeit organisiert und indiziert sind. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die für die Speicherung von Allzweckdaten optimiert sind, konzentrieren sich TSDBs auf die effiziente Speicherung, Abfrage und Analyse von Sequenzen von Datenpunkten mit Zeitstempeln.
TSDBs eignen sich besonders für Anwendungen, die mit kontinuierlichen Datenströmen arbeiten, wie z.B. IoT, DevOps Monitoring und Finanzanalysen.
Merkmale von Zeitreihen-Datenbanken
Es gibt ein paar Dinge, die TSDBs anders machen als traditionelle Datenbanken.
Optimiert für zeitgestempelte Daten
Im Kern sind TSDBs für die Verarbeitung von Daten mit Zeitstempeln als grundlegendem Attribut konzipiert. Jeder Datenpunkt in einer TSDB enthält einen Zeitstempel, der als Primärindex dient. So können diese Datenbanken zeitlich geordnete Sequenzen effizient speichern und abrufen und einen schnellen Zugriff auf historische Trends oder aktuelle Ereignisse ermöglichen.
Die meisten TSDBs verwenden eine zeitbasierte Partitionierung, d.h. die Daten werden in Partitionen gespeichert, die auf Zeitintervallen basieren (z.B. stündlich, täglich). Dies ermöglicht ein effizientes Pruning, bei dem die Abfragen irrelevante Partitionen komplett ignorieren.
Sie können auch implementieren Zeitabschnitteimplementieren, die Daten in vordefinierten Zeitfenstern (z. B. 1 Minute, 1 Stunde) gruppieren, um sie schneller zu aggregieren.
Hohe Aufnahmeraten
Zeitreihendaten werden oft in rasantem Tempo generiert - man denke nur an IoT-Geräte, die Tausende von Datenpunkten pro Sekunde senden, oder an ein Server-Überwachungstool, das Systemmetriken in Echtzeit erfasst. TSDBs sind für diese hohen Schreibraten optimiert und können große Datenmengen aufnehmen, ohne langsamer zu werden oder Informationen zu verlieren.
Dies wird in der Regel durch Append-Only-Datenspeichermodelle und In-Memory-Puffer erreicht, um Sperren oder transaktionale Engpässe zu vermeiden.
Effiziente Abfragen für Zeitbereiche
Bei der Analyse von Zeitreihendaten werden oft bestimmte Zeitintervalle oder Zeitfenster abgefragt, z. B. "letzte 24 Stunden" oder "dieses Jahr im Vergleich zum letzten Jahr". TSDBs werden mit diesem Ziel entwickelt und bieten spezielle Abfragefunktionen, mit denen die Nutzer schnell Daten über bestimmte Zeiträume abrufen können. Sie unterstützen auch Aggregationen wie Durchschnittswerte, Summen oder Trends und bieten so wertvolle Analysen ohne komplexe Abfragelogik.
Zu den Techniken zur Abfrageoptimierung gehören:
- Voraggregierte Daten: In TSDBs werden oft Zusammenfassungen für gängige Zeitintervalle (z. B. stündliche oder tägliche Durchschnittswerte) vorberechnet.
- Algorithmen für Schiebefenster: Diese helfen bei der effizienten Berechnung von Metriken über gleitende Zeitfenster, wie z. B. gleitende Durchschnitte.
Richtlinien zur Datenkomprimierung und -aufbewahrung
Um die riesigen Mengen an Zeitreihendaten zu verwalten, die im Laufe der Zeit entstehen, verwenden TSDBs fortschrittliche Datenkomprimierungstechniken. Diese Methoden reduzieren den Speicherbedarf bei gleichbleibender Abfrageleistung.
TSDBs enthalten in der Regel Aufbewahrungsrichtlinien, damit die Benutzer festlegen können, wie lange die Daten aufbewahrt werden sollen. So kann ein System zum Beispiel detaillierte Daten für den letzten Monat aufbewahren, während für ältere Datenein Downsampling durchführt. Downsampling ist der Prozess, bei dem die Granularität der Daten im Laufe der Zeit reduziert wird. Zum Beispiel:
- Die Rohdaten der Temperatur können alle 10 Sekunden für die letzten 7 Tage aufgezeichnet werden.
- Bei älteren Daten kann das System auf stündliche Durchschnittswerte heruntergerechnet werden, um Platz zu sparen und trotzdem historische Trends zu erhalten.
Beispiele für fortschrittliche Komprimierungstechniken sind:
- Delta-Kodierung: Speichern der Differenz zwischen aufeinanderfolgenden Werten anstelle des vollen Wertes.
- Gorilla compression: Eine Methode zur effizienten Komprimierung von Fließkomma-Zeitreihendaten durch Speicherung von Änderungen im Binärformat.
Anwendungsfälle für Zeitreihen-Datenbanken
Zeitreihen-Datenbanken werden in vielen modernen datengesteuerten Anwendungen und in verschiedenen Branchen eingesetzt. Sehen wir uns die wichtigsten Anwendungsfälle an.
1. Internet der Dinge (IoT)
IoT-Geräte wie intelligente Thermostate, Industriesensoren und Umweltmonitore erzeugen kontinuierliche Datenströme mit Zeitstempeln. TSDBs werden verwendet, um diese Daten zu speichern und zu analysieren und ermöglichen Anwendungen wie:
- Smart Homes: Überwachung und Steuerung von Geräten auf der Grundlage von zeitabhängigen Daten.
- Industrielle Automatisierung: Lernpfade zur Überwachung der Maschinenleistung und zur Erkennung von Anomalien in Echtzeit, um Ausfallzeiten zu minimieren.
- Umweltüberwachung: Sammle Daten von Sensoren, um die Luftqualität, Wettermuster oder Wasserstände im Laufe der Zeit zu verfolgen.
2. DevOps und Systemüberwachung
In DevOps werden TSDBs häufig zur Überwachung der IT-Infrastruktur und der Anwendungen eingesetzt, indem sie Metriken wie CPU-Auslastung, Speicherverbrauch und Netzwerkdurchsatz erfassen. Sie ermöglichen:
- Leistungsüberwachung: Visualisierung des Systemzustands und der Leistungsmetriken in Echtzeit.
- Erkennung von Anomalien: Erkennen ungewöhnlicher Muster, wie z.B. Spitzen in der Serverauslastung oder Netzwerklatenz.
- Kapazitätsplanung: Historische Trends nutzen, um den zukünftigen Ressourcenbedarf vorherzusagen und zuzuweisen.
Tools wie Prometheus und Grafana lassen sich oft in TSDBs integrieren, um Visualisierungs- und Alarmierungsfunktionen für DevOps-Teams bereitzustellen.
3. Finanzmärkte
TSDBs sind entscheidend für die Verarbeitung und Analyse der riesigen Mengen an Hochfrequenzdaten, die auf den Finanzmärkten anfallen. Sie werden verwendet für:
- Algorithmischer Handel: Speichern und Analysieren von Marktdaten in Millisekunden, um auf der Grundlage von Echtzeittrends Handel zu betreiben.
- Risikomanagement: Überwachung der Finanzkennzahlen im Laufe der Zeit, um Risiken zu bewerten und zu mindern.
- Marktanalyse: Analyse historischer Daten, um Muster, Trends und Anomalien im Marktverhalten zu erkennen.
4. Andere Anwendungen
Während die drei oben genannten Anwendungsfälle sehr häufig sind, können Zeitreihendatenbanken auch in einer Vielzahl anderer Bereiche eingesetzt werden:
- Gesundheitswesen: Überwache die Vitalwerte der Patienten in Echtzeit und analysiere die Daten der medizinischen Geräte.
- Wissenschaftliche Forschung: Sammeln und Analysieren von Daten für Klimamodelle, astronomische Beobachtungen und andere zeitabhängige Phänomene.
- Business Analytics: Verfolge das Kundenverhalten, analysiere Verkaufstrends und überwache wichtige Leistungsindikatoren im Laufe der Zeit.
Die besten Zeitreihen-Datenbanken: Ein vergleichender Überblick
Zeitreihen-Datenbanken gibt es in verschiedenen Formen, die jeweils auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
InfluxDB
InfluxDB ist eine beliebte Open-Source-Zeitreihendatenbank, die von InfluxData entwickelt wurde. Sie wurde speziell für hohe Ingestion-Raten und effiziente Abfragen von Zeitstempeldaten entwickelt, was sie zu einer gängigen Lösung für IoT-Monitoring, DevOps-Metriken und Echtzeitanalysen macht.
Pros |
Nachteile |
Hohe Ingestionsraten für große Datenmengen. |
Erfordert eine manuelle Verwaltung der Aufbewahrungsrichtlinien für eine optimale Speicherung. |
Das SQL-ähnliche InfluxQL vereinfacht die Abfrage für Analysten, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind. |
Skalierbarkeitsprobleme bei sehr großen Datensätzen ohne Unternehmensfunktionen. |
Lässt sich leicht mit Tools wie Grafana zur Visualisierung integrieren. |
Begrenzte erweiterte Abfragemöglichkeiten im Vergleich zu SQL-basierten Datenbanken. |
TimescaleDB
TimescaleDB ist eine Open-Source-Erweiterung für PostgreSQLdie entwickelt wurde, um die Leistungsfähigkeit von relationalen Datenbanken mit der Funktionalität von Zeitreihen zu kombinieren. Sie ermöglicht es dir, SQL zu nutzen und dabei effizient mit Zeitstempeldaten umzugehen. Dadurch eignet sie sich besonders gut für Anwendungsfälle, die die Integration von Zeitreihendaten mit relationalen Daten erfordern, wie z. B. Business Analytics oder IoT-Telemetrie.
Pros |
Nachteile |
Die vollständige SQL-Unterstützung ermöglicht eine einfache Integration mit bestehenden PostgreSQL-Tools und -Workflows. |
Erfordert PostgreSQL-Kenntnisse für die Einrichtung und Wartung. |
Hypertabellen: Partitioniere Zeitreihendaten automatisch für eine effiziente Speicherung und Abfrage. |
Die Ingestion-Geschwindigkeit von dedizierten TSDBs wie InfluxDB kann noch nicht erreicht werden. |
Kombiniert relationale und Zeitreihendaten in einer einzigen Datenbank. |
Prometheus
Prometheus ist ein Überwachungs- und Warnsystem mit einer eingebauten TSDB, das in DevOps für Echtzeit-Systemmetriken, Leistungsverfolgung und Warnmanagement weit verbreitet ist.
Pros |
Nachteile |
Leichtgewichtig und einfach zu implementieren, besonders mit Kubernetes. |
Begrenzte Langzeitlagerung ohne externe Lösungen. |
Das Pull-basierte Metrik-Scraping stellt sicher, dass nur relevante Daten gesammelt werden. |
Die Skalierbarkeit hängt von zusätzlichen Tools wie Thanos oder Cortex ab. |
PromQL bietet leistungsstarke Abfragemöglichkeiten. |
Konzentriert sich auf Metriken und ist möglicherweise nicht für alle allgemeinen TSDB-Anforderungen geeignet. |
Clickhouse
ClickHouse ist eine Open-Source-Spalten-Datenbank, die für leistungsstarke analytische Abfragen entwickelt wurde. Obwohl es sich nicht um eine traditionelle TSDB handelt, eignet sie sich aufgrund ihrer Architektur hervorragend für Zeitreihendaten, insbesondere wenn eine schnelle Abfrageleistung entscheidend ist.
Pros |
Nachteile |
Hohe Abfrageleistung für analytische Workloads. |
Für Anfänger ist die Einrichtung und Wartung kompliziert. |
Spaltenbasierte Speicherung reduziert die Abfragelatenz. |
Nicht speziell als TSDB konzipiert (kann Workarounds erfordern). |
Apache Cassandra
Apache Cassandra ist eine verteilte NoSQL-Datenbank, die für horizontale Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit entwickelt wurde. Obwohl es sich nicht ausschließlich um eine TSDB handelt, kann sie effektiv für Zeitreihen-Workloads eingesetzt werden, insbesondere wenn Haltbarkeit und Fehlertoleranz entscheidend sind.
Pros |
Nachteile |
Ausgezeichnete horizontale Skalierbarkeit. |
Die Abfrage von Zeitreihendaten kann ohne zusätzliche Optimierungen mühsam sein, da die Datenbank nicht über native Zeitreihenabfrage- und Aggregationsfunktionen verfügt. |
Fehlertolerant und hochverfügbar. |
Amazon Timestream
Amazon Timestream ist ein vollständig verwalteter Zeitreihen-Datenbankdienst, der von AWS angeboten wird. Sie wurde für Skalierbarkeit und Einfachheit entwickelt und ist ideal für Unternehmen, die bereits die AWS-Infrastruktur für IoT und Anwendungsüberwachung nutzen.
Pros |
Nachteile |
Die serverlose Architektur vereinfacht die Verwaltung. |
Begrenzte Funktionalität außerhalb des AWS-Ökosystems. |
Skaliert automatisch, um große Datenmengen zu verarbeiten. |
Die Kosten können bei hohen Datenerfassungsraten eskalieren. |
Die Wahl der richtigen Zeitreihen-Datenbank: Wichtige Überlegungen
Zeitreihen-Datenbanken bieten verschiedene Funktionen für unterschiedliche Bedürfnisse. Wie wählst du also diejenige aus, die dein Problem am besten löst?
Bewerten Sie das Datenvolumen und die Datenerfassungsrate
Zeitreihen-Workloads können in Bezug auf das Datenvolumen (wie viele Daten generiert werden) und die Ingestion-Rate (wie schnell die Daten geschrieben werden) stark variieren. Manche Systeme erzeugen sporadisch Daten, während andere jede Sekunde riesige Datenmengen produzieren.
Zum Beispiel:
- Bei einem IoT-Einsatz mit Tausenden von Geräten müssen unter Umständen jede Minute Millionen von Datenpunkten erfasst werden.
- Ein DevOps-Monitoring-Tool kann alle paar Sekunden Echtzeit-Server-Metriken für Tausende von Servern sammeln.
Nicht alle TSDBs sind für extrem hohe Schreibgeschwindigkeiten optimiert. Systeme, die mit der Datenaufnahme nicht Schritt halten können, lassen Daten aus, was zu Lücken in der Analyse und unvollständigen Ergebnissen führt.
Wenn deine Systeme eine große Menge an Daten erzeugen, musst du darauf achten:
- TSDBs, die hohe Ingestionsraten ohne Leistungseinbußen unterstützen.
- Lösungen mit Append-Only-Speichermodellen und In-Memory-Pufferung zur Schreiboptimierung (z. B. InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus).
Ich würde dir wirklich empfehlen, den Schreibdurchsatz einer TSDB zu bewerten, indem du sie mit realistischen Workloads testest. Benchmarking-Suiten wie Zeitreihen-Benchmark-Suite können dabei helfen, Ingestion-Szenarien zu simulieren.
Alternativ kannst du dein System im Rahmen eines kostenlosen Tests mit der TSDB deiner Wahl verbinden und die Ergebnisse testen. Ich spreche aus Erfahrung: Wenn du feststellst, dass deine Pipelines alle 30 Minuten 30 GB an Daten erzeugen, ist das keine schöne Überraschung.
Schau dir Abfragemuster und Komplexität an
Die Art der Abfragen, die du häufig durchführen wirst, ist ein weiterer wichtiger Faktor bei der Auswahl einer TSDB. Verschiedene Datenbanken sind für unterschiedliche Abfragen optimiert.
Beispiele für Abfragemuster:
- Einfache Bereichsabfragen: Abruf von Datenpunkten innerhalb eines bestimmten Zeitraums (z. B. "letzte 7 Tage").
- Aggregationsabfragen: Berechnung von Durchschnittswerten, Summen oder Perzentilen (z. B. "durchschnittliche CPU-Nutzung pro Stunde").
- Downsampling: Zusammenfassen von Rohdaten mit geringerer Granularität (z. B. stündliche Durchschnittswerte aus sekundengenauen Messwerten).
- Komplexe Analytik: Du kannst mehrere Datenströme miteinander in Beziehung setzen, Anomalien erkennen oder vorausschauende Analysen durchführen.
Einige TSDBs eignen sich hervorragend für einfache zeitbasierte Abfragen, während andere besser für komplexe Aggregationen oder analytische Arbeitslasten geeignet sind. Die Wahl der falschen Datenbank kann zu langsamen Abfragen und ineffizienten Analysepipelines führen.
Du könntest nach etwas suchen:
- TSDBs mit eingebauter Unterstützung für die gängigsten Abfragetypen.
- Systeme mit SQL-ähnlichen Abfragesprachen (z. B. TimescaleDB mit PostgreSQL-Kompatibilität) für komplexere Abfragen.
- Kontinuierliche Abfragefunktionen, die es dir ermöglichen, Aggregationen für häufig genutzte Daten vorzuberechnen und die Abfragelast zur Laufzeit zu reduzieren.
Prüfe auf Skalierbarkeit und Verfügbarkeit
Wenn dein Datenvolumen wächst, muss deine TSDB nahtlos skalieren und dabei die Leistung beibehalten. Außerdem muss die Datenbank für geschäftskritische Anwendungen hochverfügbar sein, um keine Ausfallzeiten zu verursachen.
Wenn deine TSDB nicht horizontal (durch Hinzufügen weiterer Server) oder vertikal (durch Aufstockung der Serverressourcen) skaliert werden kann, riskierst du Systemengpässe, wenn die Daten wachsen.
Wonach du suchen willst:
- Horizontale Skalierbarkeit: Datenbanken, die Daten auf mehrere Knotenpunkte verteilen können (mit Sharding Strategien, zum Beispiel)
- Hohe Verfügbarkeit: Integrierte Clustering-, Replikations- und Failover-Mechanismen zur Gewährleistung der Betriebszeit.
Integration und Ökosystem sind wirklich wichtig
Die Fähigkeit einer TSDB, sich in deine bestehenden Tools und Arbeitsabläufe zu integrieren, ist sehr wichtig, um sicherzustellen, dass dein Team sie annimmt und sie effizient nutzt.
Suche nach:
- Integration mit deinen Tools (Monitoring-Plattformen, Datenverarbeitungs-Frameworks, BI-Tools usw.)
- Unterstützung für Ingestion Pipelines: Suche nach TSDBs, die sich in deine Datenquellen integrieren lassen, z. B. in IoT-Geräte, APIs oder Log-Aggregatoren.
- APIs und Abfragesprachen: TSDBs, die REST-APIs, SQL-Unterstützung oder Sprach-SDKs anbieten, machen die Integration für Entwickler einfacher.
Kosten
TSDB kann teuer werden, besonders wenn dein Datenvolumen wächst. Die Kosten können je nach Lizenzierung, Infrastrukturanforderungen und Wartungsaufwand variieren.
Einige TSDBs sind quelloffen und kostenlos zu nutzen, können aber erhebliche Infrastruktur- und Betriebskosten erfordern. Andere sind kommerziell und kosten Lizenzgebühren, bieten aber erweiterte Funktionen und Support.
Sieh dir das unbedingt an:
- Genehmigungsgebühren: Open-Source (z.B. Prometheus, VictoriaMetrics) vs. kommerziell (z.B. InfluxDB Enterprise).
- Infrastrukturkosten: Cloud-gehostete TSDBs vs. selbst gehostete Lösungen.
- Gemeinkosten für die Wartung: Betriebskosten für Skalierung, Backups und Disaster Recovery.
Für kleinere Arbeitslasten kannst du in der Cloud gehostete Managed Services in Betracht ziehen, die den betrieblichen Aufwand reduzieren, aber stelle sicher, dass du die langfristigen Kosten berücksichtigst, wenn die Daten wachsen. Ich würde auch empfehlen, von Anfang an Richtlinien zur Datenaufbewahrung und zum Downsampling einzuführen, um die Speicherkosten effektiv zu verwalten.
Fazit
Ich hoffe, es hat dir genauso viel Spaß gemacht, diesen Leitfaden zu lesen, wie mir, ihn zu schreiben!
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Senior Software Engineer, Technical Writer und Berater mit einem Hintergrund in Physik. Wir helfen Start-ups in der Anfangsphase, ihr Potenzial auszuschöpfen und machen komplexe Konzepte für alle zugänglich.
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