時系列 時系列データベース

(つづきです）

結果、集計なしで行を抽出する場合、PostgreSQLの方が優位であるが、

集計やグルーピングがある場合、time-series databaseの方が優位であった。


2.関連する研究


時系列データベースは、時系列とタイムスタンプデータ用に最適化されたものである。

時系列データに対して、監視、サンプリング、集計などが行われる。

時系列データベースは、時系列データを扱うことに最適化されたもの。

(つづきます)

時系列 時系列データベース

(つづきです）

1.概要

時系列データは、ファイナンスの分野で利用されていたが、

IoTの発達なので、広く利用されるようになった。

time-series database は、時系列のデータやタイムスタンプのデータに最適化されたデータベースである。

リレーショナルデータベース PostgreSQLと、time-series database InfuxDBへの問い合わせを調査する。

時系列 時系列データベース

公開されている

「Comparison of Relational and Time-Series Database for Real-Time Massive Datasets」

のキモ部分を読んで、勉強してみたいと思います。

間違いなどあったら、ごめんなさい。

概要

IoTシステムのように、企業では時系列のデータを集めるシステムが多い。

データを効率的に集め、時系列の分析を行うために、時系列に最適化されたデータベースが存在する。

このろんぶんは、時系列データベースである、influxDBとPostgreSQLのパフォーマンスを比較するもの。

（続きます）

時系列データの分析

一般的に、時系列データは、次から成り立つ

・トレンド　長期的な傾向

・循環変動（周期変動）　季節変動など

・不規則変動

時系列データの分析では

1.時系列データから、トレンドを取り出す

2.周期変動の周期を調べる

3.不規則変動があるか、を調べる

こととなる

相関関数

相関関数

時系列データなどの関数の類似性を求めるもの

相互相関関数

ある時間と別の時間のデータの相関をみる

自己相関関数

相互相関係数で、両方ともが同じデータである場合

周期性をみる場合などに利用する