Zaman Serisi Veritabanları Nedir?
Zaman serisi veritabanları, zaman içinde sıralı veri noktalarını depolamak, sorgulamak ve analiz etmek için özel olarak tasarlanmış veritabanı sistemleridir. Bu veritabanları, sensörlerden, IoT cihazlarından, finansal piyasalardan, izleme sistemlerinden ve diğer kaynaklardan gelen zamana bağlı verileri yönetmek için optimize edilmiştir.
Zaman serisi veritabanlarında veriler, zaman damgalarına göre düzenlenir ve genellikle kronolojik sırayla depolanır. Bu yapı, belirli zaman aralıklarındaki verileri hızlı bir şekilde sorgulamayı, zaman bazlı analizler yapmayı ve trendleri belirlemeyi kolaylaştırır.
Zaman serisi veritabanları, zamana bağlı verileri depolamak ve analiz etmek için özel olarak tasarlanmıştır.
Zaman Serisi Veritabanlarının Özellikleri
Yüksek Veri Sıkıştırma
Zaman serisi verileri genellikle yüksek oranda sıkıştırılabilir. Bu veritabanları, depolama alanından tasarruf etmek için özel sıkıştırma algoritmaları kullanır.
Yüksek Yazma Performansı
Sürekli veri akışlarını işlemek için optimize edilmiş, yüksek hızlı veri yazma kabiliyeti sunarlar.
Zaman Bazlı Sorgular
Belirli zaman aralıklarını sorgulama, veri noktalarını birleştirme ve zaman bazlı analiz için optimize edilmiş sorgu yetenekleri sunarlar.
Veri Saklama Politikaları
Eski verileri otomatik olarak arşivleme veya silme gibi veri yaşam döngüsü yönetimi için yerleşik mekanizmalar sunarlar.
Popüler Zaman Serisi Veritabanları
InfluxDB
Yüksek performanslı, açık kaynaklı zaman serisi veritabanı. IoT sensör verileri, uygulama metrikleri ve gerçek zamanlı analitik için tasarlanmıştır. InfluxQL ve Flux sorgu dilleri sunar.
Prometheus
Sistem izleme ve uyarı için tasarlanmış açık kaynaklı zaman serisi veritabanı. Kubernetes ve bulut-yerel ortamlar için popüler bir seçimdir. PromQL sorgu dili sunar.
TimescaleDB
PostgreSQL üzerine inşa edilmiş, SQL tabanlı zaman serisi veritabanı. İlişkisel veritabanı özellikleriyle zaman serisi yeteneklerini birleştirir. Standart SQL kullanır.
KDB+
Finans sektörü için tasarlanmış, yüksek performanslı zaman serisi veritabanı. Büyük veri hacimlerini işlemek ve analiz etmek için optimize edilmiştir. Q sorgu dili kullanır.
Zaman Serisi Veritabanlarının Kullanım Alanları
Finansal Analiz
Hisse senedi fiyatları, döviz kurları ve diğer finansal göstergelerin izlenmesi ve analizi için kullanılır. Yüksek frekanslı ticaret sistemleri için kritik öneme sahiptir.
Örnek: Borsa verileri analizi, algoritmik ticaret sistemleri
DevOps ve Sistem İzleme
Sunucu metrikleri, uygulama performansı ve altyapı durumunun izlenmesi için kullanılır. Anormal durumları tespit etmek ve uyarılar oluşturmak için idealdir.
Örnek: CPU kullanımı, bellek tüketimi, ağ trafiği izleme
IoT ve Sensör Verileri
Sensörlerden gelen sürekli veri akışlarını depolamak ve analiz etmek için kullanılır. Sıcaklık, nem, basınç gibi fiziksel ölçümleri izlemek için idealdir.
Örnek: Akıllı ev sistemleri, endüstriyel ekipman izleme
Sağlık İzleme
Hasta vital bulguları, tıbbi cihaz verileri ve sağlık metrikleri gibi zamana bağlı sağlık verilerinin depolanması ve analizi için kullanılır.
Örnek: EKG verileri, giyilebilir sağlık cihazları, uzaktan hasta izleme
Zaman Serisi Veritabanlarında Veri Modelleme
Zaman serisi veritabanlarında veri modelleme, geleneksel veritabanlarından farklıdır. Temel kavramlar şunlardır:
| Kavram | Açıklama |
|---|---|
| Ölçüm (Measurement) | İzlenen varlık veya metrik (örn. CPU kullanımı, sıcaklık, hisse senedi fiyatı) |
| Zaman Damgası (Timestamp) | Veri noktasının kaydedildiği kesin zaman |
| Alan (Field) | Ölçülen değer (örn. sıcaklık değeri, CPU yüzdesi) |
| Etiket (Tag) | Veri noktalarını kategorize etmek ve filtrelemek için kullanılan meta veriler |
| Seri (Series) | Aynı ölçüm ve etiket setine sahip zaman damgalı veri noktaları dizisi |
| Saklama Politikası (Retention Policy) | Verilerin ne kadar süreyle saklanacağını belirleyen kural |
Zaman Serisi Veritabanları vs. İlişkisel Veritabanları
| Özellik | Zaman Serisi Veritabanları | İlişkisel Veritabanları |
|---|---|---|
| Veri Modeli | Zaman damgalı veri noktaları | Tablolar, satırlar ve sütunlar |
| Optimizasyon | Yüksek yazma hızı ve zaman bazlı sorgular için optimize edilmiş | Genel amaçlı veri işlemleri için optimize edilmiş |
| Veri Sıkıştırma | Yüksek sıkıştırma oranları (10:1 veya daha fazla) | Sınırlı sıkıştırma yetenekleri |
| Sorgu Dili | Özel zaman serisi sorgu dilleri (InfluxQL, PromQL) veya SQL uzantıları | SQL |
| Veri Saklama | Otomatik veri yaşlandırma ve arşivleme | Manuel veri yönetimi |
| Kullanım Alanları | Sensör verileri, metrikler, izleme, finansal veriler | İşlemsel veriler, müşteri kayıtları, envanter |
Ne Zaman Zaman Serisi Veritabanı Kullanmalı?
Eğer uygulamanız aşağıdaki özelliklere sahipse, zaman serisi veritabanı kullanmayı düşünebilirsiniz:
- Düzenli aralıklarla toplanan, zamana bağlı verilerle çalışıyorsanız
- Yüksek hacimli veri yazma işlemleri gerçekleştiriyorsanız
- Zaman aralıklarına göre veri sorgulama ihtiyacınız varsa
- Veri saklama politikalarını otomatikleştirmeniz gerekiyorsa
- Zaman bazlı analizler ve görselleştirmeler yapıyorsanız
Veritabanı Teknolojileri Bülteni
Zaman serisi veritabanları ve diğer modern veritabanı teknolojileri hakkında güncel bilgiler için bültenimize abone olun.
