MONGODB 5.0 IS UP 有什么新鲜的 MONGODB的时序数据库

MongoDB 作为NOSQL N0.1 也作为数据库业界不可缺少的一员, 新的5.0已经可以开始使用了. 不过近时序数据库可不怎么太平, 时序性数据库在机器学习, AI 学校, 以及物联网上都会有所作为, 尤其汽车自动驾驶以及工控,如化工,医药机器设备的数据记录, 天气数据的采集与记录.  MONGODB 开始要侵入这个板块, 对别的时序性数据库 可是一个 "好消息".

关于MONGODB 可以在那些应用场景中工作,可以去看看MONGODB , 唐建法,唐老师的视频. 基本上MONGODB 可以应用的场景已经非常多了.

下面就让这个小哥来带我们来看看MONGODB5.0 关于时间序列方面的优化和进步. 看来时序数据库的竞争还蛮激烈的.

基于目前的时序数据库的服务的领域,物联网, 自动驾驶, 以及金融电子货币的加密等领域都需要时序数据库的帮助.

基于时序数据库目前的大部分产品都有如下的问题或者说相关的挑战

基于MONGODB的特点对比传统的数据库有以上的有点, 1 无结构化的设计模式,更加的灵活, 平台整合的模式,数据可以是任意形式的KEY VALUE 数据模式,并且基于MONGODB 底层的设计,在性能上面是有保证的,在数据的分析和聚合方面MONGODB 也有自己独特的方式. 这些都是传统时序数据库所不能比拟的.

根据小哥的演示,建立一个时序的集合非常方便,给出集合的名字,以及这个集合是时序性的数据模式即可,数据的插入等等与MONGODB 本身的数据插入无差别.

对于时序性的数据库表，时间的粒度在MONGODB 的时序性的collection中是可以改变的.默认采用的是以秒为单位的方式来进行数据的接收

这样的好处是可以将数据进行集合化,例如我们关心的力度是分钟,则在59秒内的数据都算这一分钟的数据,便于统计分析.

同时还不要忘记MONGODB 中对于过期数据的一个功能,定期删除过期数据的方法.

那么对于数据的汇聚和分析等等,如果采用传统的数据库的方式可能需要二次开发来进行一组数据的大值,小值以及一些其他的类型的计算如平均值等等

在mongodb中 由于采用的是无结构的方式则这些都可以在MONGODB 中方便的表达和记录. 如上图MOGNODB 可以在control 里对于这一段时间的数据进行一些常用的值的计算和记录.

对于粒度中记录的数据的限制来看, 一个粒度(如秒为粒度), 大可以记录1000个测量值, 数据大小为4MB之内. 

那么MONGODB 时序性colleciton的主要的优点或者说特点是什么

1  支持非顺序的数据

2  结构与架构灵活

3  有效的存储无结构的数据

4  查询速度的性能的保证

同时MONGODB 还在5.0添加了一些功能函数来对应5.0 中提出的时序性数据库数据的聚合计算.

这样优化后的结果很明显,对于MONGODB 的时序性的collection 来说,查询和聚合查询的速度很快.

对于MONGODB时序性collection来说, 相关的一些操作的功能如已经存在的日期的数据的添加和减少,对比数据的不同.

以上就是MONGODB 5.0  timeseries collection 的 mongodb live 的内容.

作为NOSQL 数据库, 也开始涉及更多的领域,这无疑对于已经很混乱的时序性数据的"战场", 又添加了一位"强壮"的战士.

但这位战士和其他的时序性数据库不同的地方也很明显,就是对开发人员"天马行空" 的行为的支持, 这点无疑那就是一个 强有力的加分项.