Domingo, Julio 25, 2021

InfluxDB, una excelente DB open source para manejar grandes cantidades de datos

Influxdb_logo

Cuando se trata de escoger alguna base de datos para un nuevo proyecto o alguno existente para reemplazar con la que se está trabajando, ya he mencionado aquí en el blog que el mejor sitio web para poder encontrar una opción es DB-Engines, en el cual podremos encontrar una gran cantidad de bases de datos y de las cuales estoy seguro de que ni sabías de su existencia.

Pero pasando al tema principal, de este articulo en el cual hablaremos hoy, es sobre InfluxDB la cual es una excelente opción para el manejo de datos en grandes cantidades sin tener que sacrificar rendimiento.

Debemos saber que InfluxDB es una base de datos optimizada para datos de series de tiempo y se puede utilizar en el centro de datos local o como una solución en la nube en Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) y Google Cloud Computing.

La base de datos de series temporales (TSDB) se puede operar sin servidor en la nube o con sus propios servidores en el centro de datos. La base de datos está siendo desarrollada por la empresa estadounidense Influxdata.

InfluxDB se enfoca en almacenar grandes cantidades de datos en el campo científico y datos enviados por sensores. InfluxDB es mucho más rápido que las bases de datos convencionales cuando se trata de almacenar y administrar series de tiempo. También es posible el procesamiento en tiempo real, así como la consulta de los datos con el lenguaje de consulta interno Flux, que se basa en Javascript.

Esto se parece más a un lenguaje de programación que a un lenguaje de consulta SQL escuchando en el puerto 8086, además de que InfluxDB no tiene dependencias externas y cuenta con funciones integradas centradas en el tiempo para consultar una estructura de datos compuesta de medidas, series y puntos. Cada punto consta de varios pares clave-valor denominados fieldset y una marca de tiempo. Cuando se agrupan por un conjunto de pares clave-valor llamado conjunto de etiquetas, estos definen una serie. Finalmente, las series se agrupan mediante un identificador de cadena para formar una medida.

Los valores pueden ser enteros de 64 bits, puntos flotantes de 64 bits, cadenas y valores booleanos. Los puntos se indexan por su tiempo y conjunto de etiquetas. Las políticas de retención se definen en una medición y controlan cómo se reducen y eliminan los datos. Las consultas continuas se ejecutan periódicamente y almacenan los resultados en una medición objetivo.

Si las series de tiempo se van a almacenar en bases de datos, por ejemplo, cuando se utilizan infraestructuras de Internet de las cosas, InfluxDB se puede utilizar para guardar información de los sensores, incluidas las marcas de tiempo. Dado que los tiempos juegan un papel importante en InfluxDB, un servicio de tiempo interno garantiza que todos los nodos del clúster InfluxDB se ejecuten sincrónicamente. Por supuesto, InfluxDB también es adecuado para almacenar datos de monitoreo en redes de empresas.

Las bases de datos en InfluxDB no tienen que ser complicadas y proporcionan docenas de columnas. Tiene sentido usarlo con solo unas pocas columnas si, por ejemplo, ciertos valores medidos de un sensor deben guardarse en función del tiempo.

Si los datos de muchas fuentes deben recibirse y procesarse en paralelo, por ejemplo en el caso de sensores, es necesario que la base de datos asociada pueda manejar estas consultas paralelas rápidamente. Dado que los datos a menudo se reciben en tiempo real, el rendimiento de escritura de la base de datos debe diseñarse para ello. Además, existe el desafío de que los datos de medición de los sensores no siempre se escriben y definen con precisión. Las bases de datos de series temporales aún pueden almacenar estos datos y ponerlos a disposición.

Además, una vez que se han guardado los datos de una serie temporal, rara vez es necesario actualizarlos posteriormente. Por tanto, no es necesario optimizar una base de datos de series de tiempo para ello. Además, hay funciones necesarias para eliminar o comprimir datos obsoletos que ya no son necesarios. Estas tareas también forman parte del procesamiento rápido de datos de series de tiempo.

InfluxDB consta de solo unos pocos componentes que están disponibles para Linux y macOS. Todas las funciones están contenidas en un archivo, lo que facilita su instalación y operación.

Finalmente si estás interesado en conocer más al respecto, puedes consultar los detalles en el siguiente enlace.

 

Fuente: desdelinux

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