Time Series.
Schnellere Entwicklung, mehr Erkenntnisse, geringere Kosten.
Erstellen und betreiben Sie datenintensive analytische Anwendungen, indem Sie die Flexibilität des Dokumentmodells mit Time Series Collections kombinieren.
Time Series implementieren
Time Series-Daten sind wirklich branchenunabhängig. Sie werden für alle Anwendungsfälle erstellt, von Finanzdienstleistungen bis hin zur intelligenten Fertigung. Allerdings kann die Arbeit mit ihnen aufgrund ihres enormen Speicherbedarfs schwierig sein, was weitere Herausforderungen für Abfragen und Analysen mit sich bringt, um Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen. In diesem Vortrag werden wir die Grundlagen von Time Series-Daten und deren Verwendung behandeln.
Time-Series-Apps schneller erstellen
Vereinfachen und beschleunigen Sie die App-Entwicklung mit nativen Time Series Collections, die die Komplexität und Herausforderungen von Time-Series-Daten automatisch verarbeiten, ohne dass Entwickler zusätzliche Tools einsetzen müssen. So verkürzen Sie die Markteinführungszeit und verbessern die Benutzererfahrung für Entwickler.
Eine optimierte Time-Series-Erfahrung
Verwalten Sie den gesamten Lebenszyklus von Time-Series-Daten nahtlos – Erfassung, Speicherung, Analyse, Visualisierung und Archivierung. Sie müssen nicht auf Leistung oder Skalierbarkeit achten, da die spaltenbasierte Speicherung und Komprimierung für Abfragegeschwindigkeit und Kosteneffizienz optimiert ist, selbst wenn der Datenbestand im Laufe der Zeit zunimmt.
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Reduzieren von Komplexität und Kosten
Verzichten Sie auf kostspielige, spezialisierte Datenbanken, die zu komplexen Datensilos, Datenverschiebungen und betrieblichem Overhead führen. Verwalten Sie stattdessen Time Series und Betriebsdaten effizient und sicher in einer einzigen vielseitigen, modernen Datenbank.
Chief Technology Officer, Picap
Chief Technology Officer, Picap
Vizepräsident von SCALAR, ZF Group
Chief Technology Officer, Ceto
CEO, Digitread Connect
Funktionen im Überblick
Native Time Series Collections
Speichern Sie Time-Series-Daten in einem optimierten Spaltenformat und reduzieren Sie so den Speicher- und E/A-Bedarf für mehr Leistung und Skalierbarkeit.
Spaltenbasiertes Speicherformat
Reduzieren Sie den Speicherbedarf Ihrer Datenbank um mehr als 90 % mit spaltenbasiertem Speicherformat und den führenden Komprimierungsalgorithmen der Branche.
Echtzeitanalysen mit schnellen Abfragen
Deutlich schnellere Abfrageleistung mit blockbasiertem Verarbeitungsmodell, das für die Verarbeitung großer Datenmengen in Time Series-Aggregationen entwickelt wurde.
Vollständige Verwaltung des Lebenszyklus von Daten
Unterstützen Sie den gesamten Lebenszyklus von Time-Series-Daten – von der Erfassung, Speicherung, Analyse und Visualisierung bis hin zur Archivierung.
Angereicherte Indexunterstützung
Erweiterte Unterstützung für zusammengesetzte Indizes für alle Felder sowie Geo- und Cluster-Indizes, optimiert für effiziente Abfragen.
Lückenfüllung und Verdichtung
Verwenden Sie spezielle Funktionen zum Füllen von Lücken und zur Verdichtung, um fehlende Datenpunkte zu verarbeiten.
Präzise Datenänderung
Die Möglichkeit, die Daten durch Aktualisieren und Löschen frei zu ändern, gibt Ihnen mehr Flexibilität und Kontrolle.
Horizontal skalieren
Verteilen Sie große Datensätze horizontal, um die Latenz zu reduzieren und die Vorschriften zur Datenhoheit einzuhalten.
Erste Schritte mit
Time Series
Erkenntnisse aus Time-Series-Daten gewinnen
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MongoDB Time Series Collections
Erfahren Sie mehr über die neuen Time Series Collections und wie Sie noch heute mit der Entwicklung von Time-Series-Anwendungen beginnen können.
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Time-Series-Anwendungen auf MongoDB erstellen
- Time Series Collections
- Spaltenkompression
- Time-Series-Abfragen und Analysen
- Automatisierter Lebenszyklus der Daten
- Unterstützung bei Aktualisierungen und Löschungen
- Sharding-Unterstützung