Tijdreeksdatabase (time‑series database)

Tijdreeksdatabase (time‑series database) is een database die geoptimaliseerd is voor het opslaan, indexeren en bevragen van tijdgestempelde data, met focus op efficiënte data-inname en ophaling van hoogfrequente, tijd-geordende datapunten.

Definitie

Een Tijdreeksdatabase (Time-Series Database - TSDB) is een databasesysteem dat specifiek is ontworpen voor het beheren van data die wordt geïndexeerd op tijd. Deze databases zijn geoptimaliseerd voor de unieke kenmerken van tijdreeksdata: hoge schrijfvolumes, tijd-gebaseerde queries, en efficiënte opslag van opeenvolgende datapunten.

Belangrijk: TSDB’s worden vaak verward met Historian databases. Een TSDB is de technologie, terwijl een Historian de oplossing/functie is die vaak TSDB technologie gebruikt.

Kernkenmerken

Data Characteristics

Time-indexed: Alle data heeft een tijdstempel als primaire index
Append-only: Data wordt voornamelijk toegevoegd, zelden gewijzigd
High ingestion rate: Ondersteunt duizenden tot miljoenen writes per seconde
Sequential access: Data wordt meestal in chronologische volgorde gelezen

Performance Optimizations

Columnar storage: Data wordt per kolom opgeslagen voor betere compressie
Time-based partitioning: Data wordt gepartitioneerd op tijd voor snellere queries
Compression algorithms: Gespecialiseerde compressie voor tijdreeksdata
Downsampling: Automatische aggregatie van oude data

Query Capabilities

Time-range queries: Efficiënte selectie op tijdsbereik
Aggregation functions: Ingebouwde statistische functies (avg, sum, count)
Window operations: Sliding/tumbling window calculations
Retention policies: Automatische data lifecycle management

Architectuur Principes

Storage Engine

TSDB Storage Architecture
├── Hot Storage (Recent Data)
│   ├── Write-Ahead Log (WAL)
│   ├── Memory Tables
│   └── SSD Storage
├── Warm Storage (Medium-term)
│   ├── Compressed Blocks
│   ├── Indexed Segments
│   └── HDD Storage
└── Cold Storage (Long-term)
    ├── Highly Compressed
    ├── Archive Format
    └── Object Storage

Data Model

Time-Series Data Point
{
  "timestamp": "2024-08-17T14:30:00Z",
  "metric": "temperature",
  "value": 23.5,
  "tags": {
    "location": "factory_1",
    "sensor_id": "temp_001",
    "unit": "celsius"
  }
}

Ingestion Pipeline

Data Sources → Buffer → Validation → Compression → Storage
     │           │         │            │          │
   Sensors    Memory   Schema    Algorithm   Disk/Cloud
   APIs       Queue    Check     Selection   Storage
   Files

Populaire TSDB Implementaties

Open Source

InfluxDB

Focus: IoT en monitoring use cases
Query Language: InfluxQL (SQL-like), Flux
Storage: TSM (Time-Structured Merge tree)
Deployment: Single-node en cluster configuraties

TimescaleDB

Focus: PostgreSQL extensie voor tijdreeks
Query Language: Standard SQL met time-series extensions
Storage: Hypertables (automatische partitionering)
Advantage: SQL compatibility, ACID compliance

Prometheus

Focus: Monitoring en alerting
Query Language: PromQL
Storage: Local storage met externe opties
Architecture: Pull-based metrics collection

Apache IoTDB

Focus: Industriële IoT scenarios
Query Language: SQL-like syntax
Storage: Columnar met compressie
Features: Schema evolution, real-time analytics

Commercial Solutions

Amazon Timestream

Type: Fully managed cloud service
Scaling: Automatic scaling en partitioning
Integration: AWS ecosystem integratie
Pricing: Pay-per-use model

Microsoft Azure Data Explorer (Kusto)

Type: Big data analytics platform
Query Language: KQL (Kusto Query Language)
Performance: Sub-second queries op TB data
Integration: Azure services ecosystem

Google Cloud Bigtable

Type: NoSQL database voor tijdreeks
Scaling: Horizontal scaling tot PB
Performance: Low-latency, high-throughput
Use Cases: AdTech, IoT, financial services

Use Cases in de Industrie

IoT en Sensor Data

Environmental monitoring: Temperatuur, vochtigheid, luchtkwaliteit
Machine monitoring: Trillingen, temperatuur, druk
Energy management: Stroomverbruik, spanning, vermogen
Asset tracking: Locatie, status, utilization

Manufacturing Analytics

Process optimization: KPI tracking over tijd
Quality monitoring: Afwijkingen en trends in kwaliteitsdata
Predictive maintenance: Machine health trending
OEE calculation: Overall Equipment Effectiveness

Business Intelligence

Performance dashboards: Real-time en historische metrics
Trend analysis: Lange-termijn performance trends
Anomaly detection: Automatische afwijking detectie
Capacity planning: Resource utilization voorspelling

Integration met UNS

TSDB’s kunnen fungeren als storage backend voor Unified Namespace:

UNS Topic Storage

UNS Topic: Site1/Line1/Temperature
TSDB Storage:
{
  "measurement": "temperature",
  "tags": {
    "site": "Site1",
    "line": "Line1",
    "sensor": "TMP001"
  },
  "fields": {
    "value": 23.5,
    "quality": "Good"
  },
  "timestamp": "2024-08-17T14:30:00Z"
}

Event Streaming Architecture

UNS (MQTT/Kafka) → Stream Processor → TSDB
      │                  │           │
  Real-time       Transformation  Historical
  Distribution    Aggregation     Storage
                  Filtering

Performance Consideraties

Write Performance

Batch writes: Groeperen van datapunten voor betere throughput
Compression: Delta encoding, dictionary compression
Partitioning: Time-based data distribution
Indexing: Sparse indexing voor tijdreeks access patterns

Query Performance

Time-range optimization: Efficiënte tijdsbereik selecties
Aggregation pushdown: Server-side aggregatie berekeningen
Caching: Query result caching voor herhaalde queries
Parallel processing: Multi-threaded query execution

Storage Efficiency

Compression ratios: 10:1 tot 100:1 typische compressie
Data lifecycle: Hot/warm/cold storage tiers
Retention policies: Automatische oude data verwijdering
Downsampling: Lagere resolutie voor oude data

Best Practices

Data Modeling

Consistent timestamps: Gebruik UTC voor alle tijdstempels
Appropriate tags: Gebruik tags voor dimensies, fields voor metingen
Cardinality management: Vermijd hoge cardinality tag combinations
Schema design: Plan voor toekomstige uitbreidingen

Performance Optimization

Batch inserts: Schrijf data in batches voor betere performance
Time alignment: Align data points op vaste intervallen
Query optimization: Gebruik time-range filters in queries
Resource monitoring: Monitor CPU, memory, en disk usage

Operational Excellence

Backup strategies: Reguliere backups van kritieke data
Monitoring: Monitor database performance en health
Capacity planning: Plan voor data groei en query load
Disaster recovery: Procedures voor data recovery

Vergelijking met Traditionele Databases

Aspect	TSDB	Relationele DB	NoSQL DB
Data Model	Time-series	Tabular	Document/Key-Value
Write Pattern	Append-only	CRUD	Mixed
Query Focus	Time-based	Relational	Flexible
Compression	Specialized	General	Variable
Scalability	Horizontal	Vertical/Horizontal	Horizontal
ACID	Limited	Full	Variable

Uitdagingen

Technical Challenges

High cardinality: Grote aantallen unieke tag combinations
Query complexity: Balanceren van flexibiliteit en performance
Storage costs: Lange-termijn data retention kosten
Data quality: Omgaan met missing en duplicate data points

Operational Challenges

Skill requirements: Nieuwe expertise voor TSDB management
Tooling: Beperkte tooling vergeleken met relationele databases
Vendor lock-in: Proprietary query languages en features
Migration complexity: Migratie van bestaande data en applicaties

Gerelateerde begrippen

Storage & Analytics:

Historian Database - Industriële TSDB oplossingen
Big Data - Large-scale data management
Data Mining - Pattern discovery in tijdreeks
Predictive Analytics - Forecasting met tijdreeksdata

Architecture & Integration:

Unified Namespace (UNS) - TSDB als storage backend
Event Streaming - Real-time data ingestion
Apache Kafka - Stream processing voor TSDB
Edge Computing - Lokale TSDB processing

Technologies:

SQL - Query language voor sommige TSDB’s
NoSQL Databases - Alternative database paradigms
Cloud Computing - Managed TSDB services
Containerisatie - TSDB deployment strategies

Bronnen

Time-Series Database Benchmarking Studies
InfluxDB Technical Documentation
TimescaleDB Performance Best Practices
TSDB Evaluation Criteria en Selection Guide

← Terug naar Data, Analyse & Business Intelligence kaart

Kompas

Verkenner