Comparatif des bases de données séries temporelles pour l'IoT

Les bases de données pour séries temporelles sont spécialement conçues pour stocker et interroger des données marquées par le temps (timestamp). Ce type de base de données est particulièrement utile dans des domaines variés tels que les capteurs, la surveillance des systèmes, la météorologie, l'IoT, les réseaux et les applications web.

Caractéristiques des Bases de Données pour Séries Temporelles

Ces bases de données possèdent des caractéristiques uniques qui les différencient des autres systèmes de gestion de données :

• Horodatage : chaque enregistrement est horodaté, permettant de suivre l'évolution des données au fil du temps.
• Compression : elles utilisent des algorithmes de compression spécifiques pour optimiser le stockage des données.
• Partitionnement : les données sont souvent partitionnées par intervalles de temps ou selon un autre critère.
• Rétention des Données : les données peuvent être automatiquement supprimées après une certaine période, ce qui permet de gérer la taille de la base et de contrôler les coûts.

InfluxDB : la Base de Données Séries Temporelles Complète

InfluxDB, développée en Go par InfluxData, est une solution open-source dédiée aux séries temporelles (hors clustering), également disponible en version Cloud. Grâce à son interface graphique intégrée, InfluxDB simplifie la gestion des utilisateurs, la visualisation des données, la création d’alertes et le paramétrage des plugins, offrant une expérience utilisateur enrichie pour l’analyse de données temporelles.

InfluxDB propose divers plugins pour collecter des données de monitoring (docker, Amazon, matériel, AMQP, GitHub, etc.), facilitant ainsi l'enregistrement des informations. Avec le langage de requête dédié "FLUX", InfluxDB optimise l’interrogation des données temporelles grâce à une syntaxe conçue pour ces séries.

Structure des Données dans InfluxDB :

• Bucket : conteneur de données, équivalent à une base de données relationnelle.
• Measurement : dimension temporelle (comme la température ou la consommation), semblable à une table relationnelle.
• Tag : étiquette permettant de filtrer les données, comparable à une colonne.
• Field : valeur numérique stockée, assimilable à une colonne.
• Timestamp : valeur temporelle associée, similaire à une colonne.

Pour en savoir plus, consultez la documentation officielle d'InfluxDB.

MongoDB : la Base de Données NoSQL Polyvalente

MongoDB, une base de données orientée documents écrite en C++ et développée par MongoDB Inc., est également disponible en open source et offre une version Cloud. Par défaut, elle n'est pas configurée pour les séries temporelles, mais avec quelques ajustements, MongoDB peut gérer et interroger des données marquées par le temps.

Structure des Données dans MongoDB :

• Database : conteneur de données, comme une base de données dans un système relationnel.
• Collection : ensemble de documents, similaire à une table dans une base relationnelle.
• Document : enregistrement JSON pouvant contenir des données temporelles, tags, champs et listes de valeurs.

Pour en savoir plus, consultez la documentation de MongoDB.

TimeScaleDB : une Extension de PostgreSQL pour les Séries Temporelles

TimeScaleDB est une base de données pour séries temporelles basée sur PostgreSQL, développée par Timescale Inc., avec une version open source et une offre Cloud. Elle permet de stocker et interroger des données temporelles avec le langage SQL, ce qui la rend compatible avec les clients et frameworks PostgreSQL (comme l’ORM de Django).

Structure des Données dans TimeScaleDB : Les données y sont organisées comme dans PostgreSQL, à la différence près que les tables y sont des "hypertables" partitionnées selon le temps, avec possibilité d’ajouter des dimensions via des tags.

Quelle Base de Données pour Séries Temporelles Choisir ?

Chaque système présente des avantages et des inconvénients selon les besoins :

• TimeScaleDB : appuyée sur PostgreSQL, cette base est idéale pour les utilisateurs de SQL qui souhaitent bénéficier de la robustesse de PostgreSQL. Compatible avec de nombreux frameworks, elle est parfaite pour les projets nécessitant une intégration avec les outils PostgreSQL.
• InfluxDB : optimisée pour les séries temporelles, elle est simple à prendre en main et offre plus de 300 plugins pour la collecte de données. Cependant, son usage est exclusivement orienté séries temporelles. Si vos besoins incluent d’autres types de données, il peut être nécessaire de compléter avec une autre base de données.
• MongoDB : solution NoSQL flexible, MongoDB peut être configurée pour les séries temporelles mais convient surtout aux applications nécessitant de faibles volumes de points par seconde (<1000). Sa capacité à ajouter facilement des métadonnées aux séries temporelles en fait une option intéressante pour des cas d’usage légers.

Ces bases de données offrent chacune des options uniques selon les cas d'utilisation. Il est essentiel de bien évaluer les caractéristiques de chaque solution en fonction de vos besoins spécifiques.