Szenarienbasierte Evaluation von Zeitreihen-Datenbanksystemen

Abstract

Die effiziente Speicherung und Verarbeitung von Zeitreihendaten spielt eine wichtige Rolle in vielen Anwendungsbereichen. Aufgrund der besonderen Anforderungen von Zeitreihendaten, wurden in den letzten Jahren viele spezialisierte Zeitreihen-Datenbanksysteme entwickelt– darunter kommerzielle, aber auch auch freie open-source Varianten. Diese Arbeit vergleicht InfluxDB, TimescaleDB und MongoDB als Repräsentanten dreier Kategorien von open-source Zeitreihen-Datenbanksystemen– zunächst konzeptionell und anschließend experimentell anhand von drei realitätsnahen Szenarios. Für den experimentellen Vergleich wurde ein modulares und erweiterbares Testsystem entwickelt, das die Versuche automatisiert durchführt. Die Ergebnisse zeigen, dass spezialisierte Datenbanksysteme in vielen Fällen klare Vorteile bieten, jedoch kein einzelnes System universell empfohlen werden kann. Daher wurden auf Basis der Ergebnisse Nutzungsempfehlungen für verschiedene Anwendungsfälle abgeleitet.

The efficient storage and processing of time series data plays a crucial role in many application areas. Due to the specific requirements of time series data, numerous specialized time series database systems have been developed in recent years– both commercial and open-source variants. This thesis compares InfluxDB, TimescaleDB, and MongoDB as representatives of three categories of open-source time series database systems– first conceptually and then experimentally, using three realistic scenarios. For the experimental comparison, a modular and extendable testing system was developed to automate the evaluation of the databases. The results show that specialized database systems offer clear advantages in many cases; however, no single system can be universally recommended. Based on these findings, usage recommendations for various application scenarios were derived.