Vamos continuar com essa analogia de \"andar por uma casa\" e tentar fazer com que o novo conhecimento sobre s\u00e9ries temporais se fixe.<\/p>\n
O Verde<\/span> Quarto<\/h2>\nVerde<\/span> \u00e9 uma cor alegre: natureza, renova\u00e7\u00e3o, crescimento, ideias frescas. Nossa defini\u00e7\u00e3o de s\u00e9rie temporal pertence \u00e0 sala verde.<\/p>\nQuando seu filho estiver com febre e voc\u00ea medir a temperatura corporal dele a cada hora<\/strong>, voc\u00ea tem um s\u00e9rie<\/strong> de medi\u00e7\u00f5es ao longo do tempo. Quando voc\u00ea conecta clandestinamente um rastreador GPS ao carro de um criminoso, voc\u00ea obt\u00e9m uma s\u00e9rie<\/strong> de locais onde o carro para semanas<\/strong> ou meses<\/strong>. Que tal um\u00a0 Raspberry Pi<\/a> projeto para coletar temperatura e umidade leituras<\/strong> uma vez por segundo<\/strong> que seu filho construiu para a feira de ci\u00eancias da escola? Instale-o em sua fazenda de cannabis para fluxo<\/strong> esses dados em seu cluster do Couchbase! Em seguida, voc\u00ea pode usar os dados com um Couchbase Mobile<\/a> para garantir as condi\u00e7\u00f5es ideais para a melhor colheita dessa importante cultura.<\/p>\nComo voc\u00ea pode ver, os casos de uso de s\u00e9ries temporais v\u00e3o muito al\u00e9m dos velhos e enfadonhos exemplos de ticker de a\u00e7\u00f5es e registros de servidores. Eles ainda se resumem a um lista<\/strong> (sequ\u00eancia, s\u00e9rie) de valores<\/strong> (leituras, medi\u00e7\u00f5es, pontos de dados) coletados<\/strong> ao longo do tempo<\/strong>. Atualmente, os casos de uso de s\u00e9ries temporais s\u00e3o comuns em produtos de consumo, tecnologias industriais e servi\u00e7os comerciais. Essa popularidade inspirou o surgimento de bancos de dados de s\u00e9ries temporais<\/a>que incluem diferentes otimiza\u00e7\u00f5es para trabalhar especificamente com dados de s\u00e9ries temporais. Por exemplo, fornecemos Exportador Prometheus<\/a> (escrito em Python) para converter as m\u00e9tricas do Couchbase Server em Prometeu<\/a> formato de s\u00e9rie temporal, para que voc\u00ea possa criar seus pain\u00e9is de monitoramento com Grafana<\/a>.<\/p>\nEstamos deixando nosso verde<\/span> sala com um rel\u00f3gio derretido<\/a> pendurado no teto (precisa ser estranho, certo?) e um quadro branco derretido com uma s\u00e9rie de medi\u00e7\u00f5es distorcidas com registro de data e hora como um exemplo da s\u00e9ries temporais <\/strong>dados de um dia de ver\u00e3o no Arizona (em graus Fahrenheit):<\/p>\n2019-07-27 07:11:22, temperature=90, humidity=\"what humidity?\", feeling=\"sweaty\"\r\n2019-07-27 10:21:22, temperature=98, humidity=\"this word again...\", feeling=\"the pain\"\r\n2019-07-27 12:34:56, temperature=107, humidity=\"gotta look up this word in a dictionary\", feeling=\"desperate\"\r\n2019-07-27 15:00:27, temperature=120, feeling=\"boiling inside, fried on the outside\"\r\n2019-07-27 15:32:15, temperature=, feeling=\"confused\", thermometer-status=\"melted\"\r\n<\/pre>\nO Laranja<\/span> Quarto<\/h2>\nLaranja<\/span> \u00e9 a cor que atrai nossa aten\u00e7\u00e3o; ela geralmente traz a sensa\u00e7\u00e3o de entusiasmo e calor. Portanto, \u00e9 um bom lugar para colocar os detalhes de como trabalhamos com dados de s\u00e9ries temporais no Couchbase Server.<\/p>\nW<\/span>certo!<\/h3>\nEsteja preparado para lidar com muitas grava\u00e7\u00f5es! Casos de uso reais que envolvem dados de s\u00e9ries temporais produzem milhares de leituras - por hora, por minuto, por segundo. Quando voc\u00ea multiplica isso pelo n\u00famero de dispositivos ou aplicativos que geram os dados, chega rapidamente a milh\u00f5es de novas grava\u00e7\u00f5es por dia. O Couchbase Server otimiza a ingest\u00e3o de dados com seu mem\u00f3ria em primeiro lugar<\/a>arquitetura ass\u00edncrona. Os documentos JSON s\u00e3o compactados na mem\u00f3ria, no disco e na conex\u00e3o.<\/p>\nO Couchbase Server lida com todos os tipos de grava\u00e7\u00f5es - inser\u00e7\u00f5es, atualiza\u00e7\u00f5es e upserts (inserir se a chave n\u00e3o existir; caso contr\u00e1rio, atualizar) - com a mesma efici\u00eancia. Voc\u00ea pode otimizar ainda mais suas atualiza\u00e7\u00f5es com nossas opera\u00e7\u00f5es de subdocumento dispon\u00edveis para todos os SDKs compat\u00edveis (por exemplo, API de subdocumento do Java SDK<\/a>).<\/p>\nA<\/span>agregar!<\/h3>\nQuando voc\u00ea faz v\u00e1rias medi\u00e7\u00f5es coletadas e as re\u00fane em um \u00fanico documento JSON, voc\u00ea agrega seus dados. Essa \u00e9 uma etapa t\u00edpica para otimizar o armazenamento de dados de s\u00e9ries temporais. Isso pode acontecer antes de<\/strong> inserir as medi\u00e7\u00f5es em um banco de dados (pr\u00e9-agrega\u00e7\u00e3o): seu aplicativo ou seu software de ingest\u00e3o de dados, como o StreamSets Data Collector, pode fazer o trabalho. Servidor Couchbase Servi\u00e7o de eventos<\/a> pode acumular valores de s\u00e9ries temporais ap\u00f3s<\/strong> eles foram adicionados a um bucket. Nesse caso, uma fun\u00e7\u00e3o JavaScript \u00e9 executada como um acionador OnUpdate do banco de dados para salvar valores de v\u00e1rios documentos JSON<\/strong> em uma matriz de valores em um documento JSON \u00fanico<\/strong>. Qualquer uma dessas abordagens o levar\u00e1, por exemplo, a, 60 documentos<\/strong> de leituras por segundo (veja abaixo)<\/p>\nkey = \"sensor::temp-press::2020-01-02T12:34:00\"\r\n{\r\n \"ts\": \"2020-01-02 12:34:00\",\r\n \"sensor\": \"tps-001\",\r\n \"temperature\": 112.4,\r\n \"pressure\": 21.7\r\n}\r\n\r\nkey = \"sensor::temp-press::2020-01-02T12:34:01\"\r\n{\r\n \"ts\": \"2020-01-02 12:34:01\",\r\n \"sensor\": \"tps-001\",\r\n \"temperature\": 110.8,\r\n \"pressure\": 21.2\r\n}\r\n\r\n...\r\n\r\nkey = \"sensor::temp-press::2020-01-02T12:34:58\"\r\n{\r\n \"ts\": \"2020-01-02 12:34:58\",\r\n \"sensor\": \"tps-001\",\r\n \"pressure\": 22.8\r\n}\r\n\r\nkey = \"sensor::temp-press::2020-01-02T12:34:59\"\r\n{\r\n \"ts\": \"2020-01-02 12:34:59\",\r\n \"sensor\": \"tps-001\",\r\n \"temperature\": 113.1,\r\n \"pressure\": 22.5\r\n}<\/pre>\npara um \u00fanico<\/strong> documento com todas as leituras, como o que est\u00e1 abaixo:<\/p>\nkey = \"sensor::tps-001::1577968440\"\r\n{\r\n \"values\":\r\n {\r\n \"t\": [112.4, 110.8, ... null, 113.1],\r\n \"p\": [21.7, 21.2, ... 22.8, 22.5]\r\n },\r\n \"type\": \"temp-press\",\r\n \"schema\": \"1.3.5\"\r\n}<\/pre>\nAl\u00e9m de eliminar dados duplicados (registros de data e hora, nomes longos de campos\/atributos JSON), tamb\u00e9m fizemos as seguintes altera\u00e7\u00f5es:<\/p>\n
\n- substituiu o carimbo de data\/hora ISO pelo valor da \u00e9poca na chave do documento. O valor da \u00e9poca corresponde ao minuto (2020-01-02 12:34), para o qual coletamos leituras por segundo.<\/li>\n
- adicionou o nome do sensor \u00e0 chave do documento. Dessa forma, podemos consultar os valores do sensor espec\u00edfico usando opera\u00e7\u00f5es de valor-chave, que \u00e9 sempre a maneira mais r\u00e1pida de trabalhar com documentos.<\/li>\n
- dados de temperatura e press\u00e3o listados em matrizes de 60 elementos, uma medi\u00e7\u00e3o por segundo;<\/li>\n
- adicionou a vers\u00e3o do esquema JSON do documento.<\/li>\n<\/ul>\n
A flexibilidade do formato JSON facilita o lan\u00e7amento r\u00e1pido de sua primeira vers\u00e3o (no esp\u00edrito de \"Pior \u00e9 melhor<\/a>\") e evoluir o esquema do documento \u00e0 medida que o aplicativo amadurece. Os bancos de dados especializados em s\u00e9ries temporais s\u00e3o muito mais r\u00edgidos nesse aspecto. No entanto, \u00e9 uma pr\u00e1tica recomendada manter o controle da vers\u00e3o do esquema em seus documentos. Isso ajuda a garantir a compatibilidade com vers\u00f5es anteriores em seus aplicativos. Tamb\u00e9m permite que voc\u00ea atualize os documentos para um novo esquema executando um N1QL ATUALIZA\u00c7\u00c3O<\/a> consulta.<\/p>\nR<\/span>leia!<\/h3>\n\u00c9 hora de fazer algo \u00fatil com nossos dados de s\u00e9rie temporal. Aqui est\u00e3o as op\u00e7\u00f5es que a plataforma de dados Couchbase oferece:<\/p>\n
\n- Leituras de valores-chave em menos de um milissegundo \u00e9 o que o Couchbase Server faz muito bem, o dia inteiro. Afinal de contas, um dos principais motivos pelos quais agregamos nossos dados foi para obt\u00ea-los facilmente em uma \u00fanica opera\u00e7\u00e3o de leitura.<\/li>\n
- Consultas SQL<\/a> para seus dados JSON. A linguagem N1QL herdou propositadamente a sintaxe SQL para facilitar o seu aprendizado.<\/li>\n
- Pesquisa de texto completo<\/a> \u00e9 outra maneira de trabalhar com dados dispon\u00edveis no Couchbase Server. Dependendo do seu caso de uso, a pesquisa pode ser uma alternativa melhor para consultas geoespaciais, com reconhecimento de idioma, intervalo num\u00e9rico e intervalo de datas. Melhor ainda, voc\u00ea pode combinar pesquisa e N1QL<\/a> em uma \u00fanica consulta.<\/li>\n
- O Analytics \u00e9 um ajuste natural para dados de s\u00e9ries temporais. Como parte de nossa plataforma de dados, oferecemos Servi\u00e7o de an\u00e1lise<\/a> que permite obter uma ampla variedade de insights de neg\u00f3cios a partir de seus dados. O Couchbase Analytics \u00e9 executado como parte do mesmo cluster em que seus dados residem, portanto, n\u00e3o s\u00e3o necess\u00e1rias opera\u00e7\u00f5es de ETL (Extrair, Transformar, Carregar). Voc\u00ea executa consultas paralelas eficientes em c\u00f3pias de sombra atualizadas dos dados.<\/li>\n
- O Couchbase tamb\u00e9m \u00e9 compat\u00edvel com outros sistemas. Oferecemos conectores de Big Data compat\u00edveis com sistemas populares, como Fa\u00edsca<\/a>, Kafka<\/a>e Elasticsearch<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n
M<\/span>Avan\u00e7ar!<\/h3>\nMais cedo ou mais tarde, ser\u00e1 hora de seguir em frente. Por quanto tempo voc\u00ea precisa manter seus dados? Sempre fazemos essa pergunta quando ajudamos nossos clientes a dimensionar seus clusters. Com o Couchbase, \u00e9 f\u00e1cil aumentar ou diminuir a escala. Uma empresa de jogos on-line pode querer come\u00e7ar com alguns n\u00f3s extras ao lan\u00e7ar um novo jogo. Por outro lado, uma startup com um or\u00e7amento apertado pode ter que ser mais vigilante quanto \u00e0 quantidade de dados que mant\u00e9m.<\/p>\n
Como podemos excluir dados no Couchbase?<\/p>\n
\n- Definir a expira\u00e7\u00e3o do documento (tamb\u00e9m conhecida como TTL, time to live). Os valores de TTL fazem parte dos metadados do documento: se TTL for zero, o documento n\u00e3o expirar\u00e1. Um valor maior que zero \u00e9 o n\u00famero de segundos, ap\u00f3s os quais o documento ser\u00e1 marcado como exclu\u00eddo. O TTL pode ser definido e atualizado por meio de m\u00e9todos SDK ou (a partir do Couchbase Server 6.5.1) por meio de Consulta N1QL<\/a>.<\/li>\n
- Conjunto TTL em um balde<\/a>. Todos os novos documentos que entrarem no compartimento receber\u00e3o o TTL atribu\u00eddo, a menos que ele j\u00e1 esteja definido.<\/li>\n
- Excluir documentos por meio de consulta N1QL ou fun\u00e7\u00e3o Eventing. As fun\u00e7\u00f5es de eventos tamb\u00e9m podem ser executadas por cron\u00f4metros<\/a> .<\/li>\n
- D\u00ea descarga ou deixe cair o balde inteiro.<\/li>\n<\/ul>\n
Antes de excluir os dados do cluster do Couchbase, talvez voc\u00ea queira arquiv\u00e1-los ou compartilh\u00e1-los por alguns dos motivos abaixo:<\/p>\n
Quando seu filho estiver com febre e voc\u00ea medir a temperatura corporal dele a cada hora<\/strong>, voc\u00ea tem um s\u00e9rie<\/strong> de medi\u00e7\u00f5es ao longo do tempo. Quando voc\u00ea conecta clandestinamente um rastreador GPS ao carro de um criminoso, voc\u00ea obt\u00e9m uma s\u00e9rie<\/strong> de locais onde o carro para semanas<\/strong> ou meses<\/strong>. Que tal um\u00a0 Raspberry Pi<\/a> projeto para coletar temperatura e umidade leituras<\/strong> uma vez por segundo<\/strong> que seu filho construiu para a feira de ci\u00eancias da escola? Instale-o em sua fazenda de cannabis para fluxo<\/strong> esses dados em seu cluster do Couchbase! Em seguida, voc\u00ea pode usar os dados com um Couchbase Mobile<\/a> para garantir as condi\u00e7\u00f5es ideais para a melhor colheita dessa importante cultura.<\/p>\n Como voc\u00ea pode ver, os casos de uso de s\u00e9ries temporais v\u00e3o muito al\u00e9m dos velhos e enfadonhos exemplos de ticker de a\u00e7\u00f5es e registros de servidores. Eles ainda se resumem a um lista<\/strong> (sequ\u00eancia, s\u00e9rie) de valores<\/strong> (leituras, medi\u00e7\u00f5es, pontos de dados) coletados<\/strong> ao longo do tempo<\/strong>. Atualmente, os casos de uso de s\u00e9ries temporais s\u00e3o comuns em produtos de consumo, tecnologias industriais e servi\u00e7os comerciais. Essa popularidade inspirou o surgimento de bancos de dados de s\u00e9ries temporais<\/a>que incluem diferentes otimiza\u00e7\u00f5es para trabalhar especificamente com dados de s\u00e9ries temporais. Por exemplo, fornecemos Exportador Prometheus<\/a> (escrito em Python) para converter as m\u00e9tricas do Couchbase Server em Prometeu<\/a> formato de s\u00e9rie temporal, para que voc\u00ea possa criar seus pain\u00e9is de monitoramento com Grafana<\/a>.<\/p>\n Estamos deixando nosso verde<\/span> sala com um rel\u00f3gio derretido<\/a> pendurado no teto (precisa ser estranho, certo?) e um quadro branco derretido com uma s\u00e9rie de medi\u00e7\u00f5es distorcidas com registro de data e hora como um exemplo da s\u00e9ries temporais <\/strong>dados de um dia de ver\u00e3o no Arizona (em graus Fahrenheit):<\/p>\n Laranja<\/span> \u00e9 a cor que atrai nossa aten\u00e7\u00e3o; ela geralmente traz a sensa\u00e7\u00e3o de entusiasmo e calor. Portanto, \u00e9 um bom lugar para colocar os detalhes de como trabalhamos com dados de s\u00e9ries temporais no Couchbase Server.<\/p>\n Esteja preparado para lidar com muitas grava\u00e7\u00f5es! Casos de uso reais que envolvem dados de s\u00e9ries temporais produzem milhares de leituras - por hora, por minuto, por segundo. Quando voc\u00ea multiplica isso pelo n\u00famero de dispositivos ou aplicativos que geram os dados, chega rapidamente a milh\u00f5es de novas grava\u00e7\u00f5es por dia. O Couchbase Server otimiza a ingest\u00e3o de dados com seu mem\u00f3ria em primeiro lugar<\/a>arquitetura ass\u00edncrona. Os documentos JSON s\u00e3o compactados na mem\u00f3ria, no disco e na conex\u00e3o.<\/p>\n O Couchbase Server lida com todos os tipos de grava\u00e7\u00f5es - inser\u00e7\u00f5es, atualiza\u00e7\u00f5es e upserts (inserir se a chave n\u00e3o existir; caso contr\u00e1rio, atualizar) - com a mesma efici\u00eancia. Voc\u00ea pode otimizar ainda mais suas atualiza\u00e7\u00f5es com nossas opera\u00e7\u00f5es de subdocumento dispon\u00edveis para todos os SDKs compat\u00edveis (por exemplo, API de subdocumento do Java SDK<\/a>).<\/p>\n Quando voc\u00ea faz v\u00e1rias medi\u00e7\u00f5es coletadas e as re\u00fane em um \u00fanico documento JSON, voc\u00ea agrega seus dados. Essa \u00e9 uma etapa t\u00edpica para otimizar o armazenamento de dados de s\u00e9ries temporais. Isso pode acontecer antes de<\/strong> inserir as medi\u00e7\u00f5es em um banco de dados (pr\u00e9-agrega\u00e7\u00e3o): seu aplicativo ou seu software de ingest\u00e3o de dados, como o StreamSets Data Collector, pode fazer o trabalho. Servidor Couchbase Servi\u00e7o de eventos<\/a> pode acumular valores de s\u00e9ries temporais ap\u00f3s<\/strong> eles foram adicionados a um bucket. Nesse caso, uma fun\u00e7\u00e3o JavaScript \u00e9 executada como um acionador OnUpdate do banco de dados para salvar valores de v\u00e1rios documentos JSON<\/strong> em uma matriz de valores em um documento JSON \u00fanico<\/strong>. Qualquer uma dessas abordagens o levar\u00e1, por exemplo, a, 60 documentos<\/strong> de leituras por segundo (veja abaixo)<\/p>\n para um \u00fanico<\/strong> documento com todas as leituras, como o que est\u00e1 abaixo:<\/p>\n Al\u00e9m de eliminar dados duplicados (registros de data e hora, nomes longos de campos\/atributos JSON), tamb\u00e9m fizemos as seguintes altera\u00e7\u00f5es:<\/p>\n A flexibilidade do formato JSON facilita o lan\u00e7amento r\u00e1pido de sua primeira vers\u00e3o (no esp\u00edrito de \"Pior \u00e9 melhor<\/a>\") e evoluir o esquema do documento \u00e0 medida que o aplicativo amadurece. Os bancos de dados especializados em s\u00e9ries temporais s\u00e3o muito mais r\u00edgidos nesse aspecto. No entanto, \u00e9 uma pr\u00e1tica recomendada manter o controle da vers\u00e3o do esquema em seus documentos. Isso ajuda a garantir a compatibilidade com vers\u00f5es anteriores em seus aplicativos. Tamb\u00e9m permite que voc\u00ea atualize os documentos para um novo esquema executando um N1QL ATUALIZA\u00c7\u00c3O<\/a> consulta.<\/p>\n \u00c9 hora de fazer algo \u00fatil com nossos dados de s\u00e9rie temporal. Aqui est\u00e3o as op\u00e7\u00f5es que a plataforma de dados Couchbase oferece:<\/p>\n Mais cedo ou mais tarde, ser\u00e1 hora de seguir em frente. Por quanto tempo voc\u00ea precisa manter seus dados? Sempre fazemos essa pergunta quando ajudamos nossos clientes a dimensionar seus clusters. Com o Couchbase, \u00e9 f\u00e1cil aumentar ou diminuir a escala. Uma empresa de jogos on-line pode querer come\u00e7ar com alguns n\u00f3s extras ao lan\u00e7ar um novo jogo. Por outro lado, uma startup com um or\u00e7amento apertado pode ter que ser mais vigilante quanto \u00e0 quantidade de dados que mant\u00e9m.<\/p>\n Como podemos excluir dados no Couchbase?<\/p>\n Antes de excluir os dados do cluster do Couchbase, talvez voc\u00ea queira arquiv\u00e1-los ou compartilh\u00e1-los por alguns dos motivos abaixo:<\/p>\n2019-07-27 07:11:22, temperature=90, humidity=\"what humidity?\", feeling=\"sweaty\"\r\n2019-07-27 10:21:22, temperature=98, humidity=\"this word again...\", feeling=\"the pain\"\r\n2019-07-27 12:34:56, temperature=107, humidity=\"gotta look up this word in a dictionary\", feeling=\"desperate\"\r\n2019-07-27 15:00:27, temperature=120, feeling=\"boiling inside, fried on the outside\"\r\n2019-07-27 15:32:15, temperature=, feeling=\"confused\", thermometer-status=\"melted\"\r\n<\/pre>\n
O Laranja<\/span> Quarto<\/h2>\n
W<\/span>certo!<\/h3>\n
A<\/span>agregar!<\/h3>\n
key = \"sensor::temp-press::2020-01-02T12:34:00\"\r\n{\r\n \"ts\": \"2020-01-02 12:34:00\",\r\n \"sensor\": \"tps-001\",\r\n \"temperature\": 112.4,\r\n \"pressure\": 21.7\r\n}\r\n\r\nkey = \"sensor::temp-press::2020-01-02T12:34:01\"\r\n{\r\n \"ts\": \"2020-01-02 12:34:01\",\r\n \"sensor\": \"tps-001\",\r\n \"temperature\": 110.8,\r\n \"pressure\": 21.2\r\n}\r\n\r\n...\r\n\r\nkey = \"sensor::temp-press::2020-01-02T12:34:58\"\r\n{\r\n \"ts\": \"2020-01-02 12:34:58\",\r\n \"sensor\": \"tps-001\",\r\n \"pressure\": 22.8\r\n}\r\n\r\nkey = \"sensor::temp-press::2020-01-02T12:34:59\"\r\n{\r\n \"ts\": \"2020-01-02 12:34:59\",\r\n \"sensor\": \"tps-001\",\r\n \"temperature\": 113.1,\r\n \"pressure\": 22.5\r\n}<\/pre>\nkey = \"sensor::tps-001::1577968440\"\r\n{\r\n \"values\":\r\n {\r\n \"t\": [112.4, 110.8, ... null, 113.1],\r\n \"p\": [21.7, 21.2, ... 22.8, 22.5]\r\n },\r\n \"type\": \"temp-press\",\r\n \"schema\": \"1.3.5\"\r\n}<\/pre>\n\n
R<\/span>leia!<\/h3>\n
\n
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\n
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