Database Deret Waktu (TSDB): Panduan dengan Contoh

Beberapa tahun lalu, pada minggu pertama saya di peran baru sebagai engineer perangkat lunak, saya diminta menyelidiki database deret waktu (TSDB) untuk menggantikan solusi Postgres kami.

Saya sama sekali tidak tahu tentang topik ini dan punya banyak pertanyaan. Sebenarnya apa itu database deret waktu? Bagaimana cara kerjanya? Apa bedanya dengan database tradisional? Mengapa kita harus menggunakannya? Apakah saya membutuhkan keterampilan khusus untuk itu?

Sejak saat itu, saya banyak belajar tentang TSDB dan menerapkan pengetahuan ini di berbagai perusahaan untuk menyelesaikan beragam masalah.

Dalam artikel ini, saya akan merangkum apa yang saya pelajari selama beberapa tahun terakhir untuk memberi Anda gambaran yang baik tentang apa itu TSDB, bagaimana cara kerjanya, dan untuk kasus penggunaan apa ia paling efektif. Saya juga akan mengulas beberapa TSDB yang saat ini ada di pasaran dan memberikan tips agar Anda dapat memilih yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.

Apa Itu Database Deret Waktu?

Bayangkan sebuah termostat pintar buatan perusahaan X yang merekam bacaan suhu setiap 30 detik. Dalam satu hari, satu perangkat ini menghasilkan ribuan titik data. Sekarang, kalikan dengan ratusan atau ribuan perangkat di seluruh kota, dan volume data bertimestamp yang dikumpulkan perusahaan X menjadi sangat besar.

Untuk menyimpan data ini secara efisien dan menganalisis tren (seperti perubahan suhu dari waktu ke waktu atau lonjakan tiba-tiba), perusahaan X memerlukan database yang dapat menangani kecepatan tulis masif dan menjalankan kueri berbasis waktu dengan efisien.

Database tradisional cenderung kesulitan dengan jenis beban kerja ini karena tidak dirancang untuk menangani penulisan data berfrekuensi tinggi atau mengkueri data secara efisien pada rentang waktu tertentu. Di sinilah database deret waktu berperan.

Database deret waktu adalah database khusus yang dirancang untuk mengelola data yang diatur dan diindeks berdasarkan waktu. Berbeda dengan database tradisional yang dioptimalkan untuk penyimpanan data umum, TSDB berfokus pada penyimpanan, pengkuerian, dan analisis urutan titik data bertimestamp secara efisien.

TSDB sangat cocok untuk aplikasi yang berurusan dengan aliran data berkelanjutan, seperti IoT, pemantauan DevOps, dan analitik keuangan.

Karakteristik Database Deret Waktu

Ada beberapa hal yang dilakukan TSDB secara berbeda dibandingkan database tradisional.

Dioptimalkan untuk data bertimestamp

Pada intinya, TSDB dibangun untuk menangani data dengan timestamp sebagai atribut fundamental. Setiap titik data dalam TSDB menyertakan timestamp yang berfungsi sebagai indeks utamanya. Ini memungkinkan database menyimpan dan mengambil urutan data berurutan waktu secara efisien serta memberikan akses cepat ke tren historis atau kejadian terbaru.

Kebanyakan TSDB menggunakan partisi berbasis waktu, artinya data disimpan dalam partisi berdasarkan interval waktu (misalnya, per jam, harian). Ini memungkinkan pemangkasan yang efisien, di mana kueri mengabaikan partisi yang tidak relevan sama sekali. 

Mereka juga dapat menerapkan bucket waktu, yaitu mengelompokkan data ke dalam jendela waktu yang telah ditentukan (misalnya, 1 menit, 1 jam) untuk agregasi yang lebih cepat.

Tingkat pemasukan data tinggi

Data deret waktu sering dihasilkan dengan cepat—bayangkan perangkat IoT mengirim ribuan titik data per detik atau alat pemantauan server menangkap metrik sistem secara real-time. TSDB dioptimalkan untuk tingkat tulis yang tinggi ini dan dapat memasukkan data dalam jumlah besar tanpa melambat atau kehilangan informasi.

Ini biasanya dicapai dengan menggunakan model penyimpanan data hanya-tambah (append-only) dan buffer dalam memori untuk mencegah penguncian atau bottleneck transaksional.

Kueri efisien untuk rentang waktu

Menganalisis data deret waktu sering kali melibatkan pengkuerian interval atau jendela waktu tertentu, seperti “24 jam terakhir” atau “tahun ini dibandingkan tahun lalu.” TSDB dibangun dengan mempertimbangkan hal ini, menawarkan kemampuan kueri khusus yang memungkinkan pengguna mengambil data dengan cepat pada rentang waktu yang ditentukan. Mereka juga mendukung agregasi seperti rata-rata, jumlah, atau tren untuk memberikan analitik berharga tanpa logika kueri yang rumit.

Teknik optimisasi kueri meliputi:

• Data pra-agregasi: TSDB sering kali menghitung ringkasan terlebih dahulu untuk interval waktu umum (misalnya, rata-rata per jam atau per hari).
• Algoritma jendela geser: Membantu menghitung metrik secara efisien pada jendela waktu bergerak, seperti rata-rata bergulir.

Kompresi data dan kebijakan retensi

Untuk mengelola sejumlah besar data deret waktu yang dihasilkan seiring waktu, TSDB menggunakan teknik kompresi data tingkat lanjut. Metode ini mengurangi kebutuhan penyimpanan sambil mempertahankan kinerja kueri.

TSDB biasanya menyertakan kebijakan retensi agar pengguna dapat menentukan berapa lama data harus disimpan. Misalnya, sebuah sistem mungkin mempertahankan data terperinci untuk satu bulan terakhir sambil melakukan downsampling untuk data yang lebih lama. Downsampling adalah proses mengurangi granularitas data seiring waktu. Contohnya:

• Bacaan suhu mentah dapat dicatat setiap 10 detik untuk 7 hari terakhir.
• Untuk data yang lebih lama, sistem dapat melakukan downsampling menjadi rata-rata per jam guna menghemat ruang sambil tetap mempertahankan tren historis.

Contoh teknik kompresi tingkat lanjut meliputi:

• Delta encoding: Menyimpan selisih antara nilai berurutan alih-alih nilai penuhnya.
• Kompresi Gorilla: Metode untuk mengompresi data deret waktu bertipe floating-point secara efisien dengan menyimpan perubahan dalam format biner.

Kasus Penggunaan Database Deret Waktu

Database deret waktu digunakan di banyak aplikasi modern berbasis data dan di berbagai industri. Mari jelajahi kasus penggunaan utamanya.

1. Internet of Things (IoT)

Perangkat IoT, seperti termostat pintar, sensor industri, dan pemantau lingkungan, menghasilkan aliran data bertimestamp secara terus-menerus. TSDB digunakan untuk menyimpan dan menganalisis data ini, serta mendukung aplikasi seperti:

• Rumah pintar: Memantau dan mengendalikan peralatan berdasarkan data yang sensitif terhadap waktu.
• Otomasi industri: Melacak kinerja mesin dan mendeteksi anomali secara real-time untuk meminimalkan downtime.
• Pemantauan lingkungan: Mengumpulkan data dari sensor untuk melacak kualitas udara, pola cuaca, atau ketinggian air dari waktu ke waktu.

2. DevOps dan pemantauan sistem

Dalam DevOps, TSDB banyak digunakan untuk memantau infrastruktur TI dan aplikasi dengan mengumpulkan metrik seperti penggunaan CPU, konsumsi memori, dan throughput jaringan. TSDB memungkinkan:

• Pemantauan kinerja: Memvisualisasikan kesehatan sistem dan metrik kinerja secara real-time.
• Deteksi anomali: Mengidentifikasi pola tidak biasa, seperti lonjakan beban server atau latensi jaringan.
• Perencanaan kapasitas: Menggunakan tren historis untuk memprediksi dan mengalokasikan kebutuhan sumber daya di masa depan.

Alat seperti Prometheus dan Grafana sering terintegrasi dengan TSDB untuk menyediakan visualisasi dan kemampuan peringatan bagi tim DevOps.

3. Pasar keuangan

TSDB sangat penting untuk memproses dan menganalisis sejumlah besar data frekuensi tinggi yang dihasilkan di pasar keuangan. TSDB digunakan untuk:

• Perdagangan algoritmik: Menyimpan dan menganalisis data pasar dalam milidetik untuk mengeksekusi perdagangan berdasarkan tren real-time.
• Manajemen risiko: Memantau metrik keuangan dari waktu ke waktu untuk menilai dan mengurangi risiko.
• Analisis pasar: Menganalisis data historis untuk mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dalam perilaku pasar.

4. Aplikasi lainnya

Walaupun tiga kasus penggunaan di atas sangat umum, database deret waktu juga dapat digunakan di berbagai bidang lain:

• Kesehatan: Memantau tanda vital pasien secara real-time dan menganalisis data perangkat medis.
• Riset ilmiah: Mengumpulkan dan menganalisis data untuk pemodelan iklim, pengamatan astronomi, dan fenomena lain yang bergantung pada waktu.
• Analitik bisnis: Melacak perilaku pelanggan, menganalisis tren penjualan, dan memantau indikator kinerja utama dari waktu ke waktu.

Database Deret Waktu Terbaik: Tinjauan Perbandingan

Database deret waktu hadir dalam berbagai bentuk, masing-masing disesuaikan untuk kasus penggunaan tertentu.

InfluxDB

InfluxDB adalah database deret waktu open-source populer yang dikembangkan oleh InfluxData. InfluxDB dirancang khusus untuk tingkat pemasukan data yang tinggi dan pengkuerian data bertimestamp yang efisien, sehingga menjadi solusi umum untuk pemantauan IoT, metrik DevOps, dan analitik real-time.

TimescaleDB

TimescaleDB adalah ekstensi open-source untuk PostgreSQL, yang dirancang untuk menggabungkan kekuatan database relasional dengan fungsionalitas deret waktu. Ini memungkinkan Anda memanfaatkan SQL sambil menangani data bertimestamp secara efisien. Hal ini membuatnya sangat cocok untuk kasus penggunaan yang memerlukan pengintegrasian data deret waktu dengan data relasional, seperti analitik bisnis atau telemetri IoT.

Prometheus

Prometheus adalah sistem pemantauan dan peringatan dengan TSDB bawaan, yang banyak diadopsi di DevOps untuk metrik sistem real-time, pelacakan kinerja, dan manajemen peringatan.

Clickhouse

ClickHouse adalah database kolumnar open-source yang dirancang untuk kueri analitik berkinerja tinggi. Meskipun bukan TSDB tradisional, arsitekturnya membuatnya sangat cocok untuk data deret waktu, terutama saat kinerja kueri yang cepat sangat penting.

Apache Cassandra

Apache Cassandra adalah database NoSQL terdistribusi yang dibangun untuk skalabilitas horizontal dan ketersediaan tinggi. Meskipun bukan TSDB murni, database ini dapat digunakan secara efektif untuk beban kerja deret waktu, terutama saat durabilitas dan toleransi kesalahan sangat penting.

Amazon Timestream

Amazon Timestream adalah layanan database deret waktu terkelola penuh yang ditawarkan oleh AWS. Dibangun untuk skalabilitas dan kemudahan, layanan ini ideal bagi organisasi yang sudah memanfaatkan infrastruktur AWS untuk IoT dan pemantauan aplikasi.

Mari rekap singkat dengan tabel ini: