ФУНКЦІОНАЛЬНІ МОЖЛИВОСТІ СИСТЕМ КЕРУВАННЯ БАЗАМИ ДАНИХ ЧАСОВИХ РЯДІВ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2024.01.038Ключові слова:
часовий ряд, бази даних, аналіз часових рядівАнотація
Представена робота надає всебічний огляд можливостей баз даних часових рядів, з акцентом на InfluxDB – провідну базу даних часових рядів, відому своєю ефективністю та підтримкою складних аналізів за допомогою мови запитів Flux, включно з агрегацією даних, фільтрацією, виявленням трендів та прогнозуванням. Практичне застосування InfluxDB демонструється через різні приклади, показуючи її універсальність у виконанні складних операцій з даними, таких як фільтрація даних, виявлення значних змін у даних та виконання стохастичного аналізу. Ці функціональності висвітлюють потенціал InfluxDB у широкому спектрі застосувань, від телеметрії IoT до фінансового аналізу, підкреслюючи критичну роль баз даних часових рядів у сучасних стратегіях управління та аналізу даних.
Посилання
Time Series Database Management Systems Ranking.
URL: https://db-engines.com/en/ranking/time+series+dbms (Accessed: 21th March 2024).
InfluxQL and Flux Parity – InfluxData Documentation.
URL: https://docs.influxdata.com/influxdb/cloud/reference/syntax/flux/flux-vs-influxql/#influxql-and-flux-parity (Accessed: 22nd March 2024).
Telegraf: Time Series Data Collection – InfluxData. URL: https://www.influxdata.com/time-series-platform/telegraf/ (Accessed: 1st March 2024);
Stochastic Oscillator – Investopedia. URL: https://www.investopedia.com/terms/s/stochasticoscillator.asp (Accessed: 2nd March 2024).
Shynkarenko V., Zhadan A. Modeling of the Deterministic Fractal Time Series by One Rule Constructors, 2020 IEEE 15th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), Zbarazh, Ukraine, 2020, pp. 336-339,
doi: 10.1109/CSIT49958.2020.9321923.
