Dados de Série Temporal: O Que SQL Users Devem Saber
A análise de dados de série temporal é um desafio crescente para usuários de SQL em busca de insights valiosos. Neste artigo, vamos explorar as considerações essenciais para lidar com esses dados de maneira eficiente e aproveitar ao máximo suas capacidades analíticas.
Dados de Série Temporal: Uma Nova Perspectiva Analítica
Ao mergulhar no universo dos dados de série temporal, é fundamental adotar uma abordagem não-relacional. Cada ponto de dados individual em uma série possui pouco significado por si só. A riqueza de contexto é fornecida pelo conjunto de dados que o cerca. Portanto, é crucial analisar observações de série temporal em agrupamentos e considerar cada observação isoladamente. Para obter insights rápidos, é necessário pensar em termos de tempo e definir intervalos temporais específicos para as consultas.
A análise em tempo real e a identificação de padrões são tarefas complexas com dados de série temporal. Isso permite que desenvolvedores e líderes técnicos tomem decisões informadas rapidamente. No entanto, essa análise é consideravelmente mais desafiadora com dados relacionais, devido ao esforço e recursos necessários para consultar dados de várias tabelas.
Escalabilidade: Uma Necessidade Crescente
Conforme mais dispositivos são conectados à Internet, a quantidade de dados gerados aumenta exponencialmente. Quando esses volumes de dados ultrapassam o estágio trivial e entram em um ambiente de produção, um banco de dados transacional tradicional não consegue lidar com a escalabilidade necessária. A ingestão de dados se torna um gargalo e as consultas eficientes são comprometidas pela latência da leitura e gravação no banco de dados.
Um banco de dados de série temporal otimizado para SQL pode fornecer a escalabilidade e velocidade necessárias para lidar com conjuntos de dados extensos. Um alto desempenho na ingestão permite que o banco de dados processe continuamente bilhões de pontos de dados de série temporal por segundo, sem restrições. À medida que os volumes de dados continuam a crescer, um banco de dados escalável torna-se uma necessidade para os desenvolvedores que lidam com dados de série temporal. Para aplicativos, dispositivos e sistemas que geram grandes quantidades de dados, o armazenamento pode se tornar dispendioso. A compactação eficiente reduz os custos de armazenamento e permite até 10 vezes mais capacidade de armazenamento sem prejudicar o desempenho.
Utilizando SQL para Consultas de Dados de Série Temporal
Um banco de dados de série temporal desenvolvido especificamente para SQL oferece a capacidade de explorar dados de série temporal por meio de consultas SQL. Ainda mais eficaz é o uso de um banco de dados que incorpora o Apache DataFusion, um mecanismo de consulta SQL distribuído. O Apache DataFusion é um projeto de código aberto que permite aos usuários consultarem dados em janelas de tempo específicas usando declarações SQL.
O ecossistema do Apache Arrow, que inclui o mecanismo de consulta Flight SQL e o formato de armazenamento colunar Parquet, amplia ainda mais essa capacidade. O Flight SQL oferece uma interface SQL de alto desempenho para trabalhar com bancos de dados usando o framework Arrow Flight RPC, permitindo um acesso mais rápido aos dados e latências reduzidas, sem a necessidade de converter os dados para o formato Arrow. O cliente Flight SQL é essencial antes que os dados estejam disponíveis para consultas ou análises. Para simplificar o acesso entre o Flight SQL e os clientes, a comunidade de código aberto criou um driver FlightSQL, um wrapper leve em torno do cliente Flight SQL escrito em Go.
Além disso, o ecossistema Apache Arrow é baseado em formatos colunares, tanto para a representação em memória (Apache Arrow) quanto para o formato de arquivo durável (Apache Parquet). O armazenamento colunar é ideal para dados de série temporal, uma vez que esses dados frequentemente contêm valores idênticos ao longo do tempo. Esses valores possibilitam uma compactação eficiente, viabilizando casos de uso com alta cardinalidade. Além disso, o armazenamento colunar permite taxas de varredura mais rápidas, graças às instruções SIMD presentes em todas as CPUs modernas.
Um Framework Livre de Linguagem para Eficiência Analítica
Quanto mais trabalho os desenvolvedores conseguirem realizar nos dados dentro de suas aplicações, mais eficiente será o desempenho dessas aplicações. A adoção de um framework livre de linguagem, como o Apache Arrow, permite que os usuários trabalhem com dados próximos à fonte. Esse tipo de framework não apenas elimina ou reduz a necessidade de processos de extração, transformação e carregamento (ETL), como também facilita o trabalho com grandes conjuntos de dados.
O Apache Arrow é compatível com o Apache Parquet, Apache Flight SQL, Apache Spark, NumPy, PySpark, Pandas e outras bibliotecas de processamento de dados. Ele também inclui bibliotecas nativas em C, C++, C#, Go, Java, JavaScript, Julia, MATLAB, Python, R, Ruby e Rust. Trabalhar nesse tipo de framework significa que todos os sistemas usam o mesmo formato de memória, não há sobrecarga em termos de comunicação entre sistemas e a troca de dados interoperáveis é padrão.
A Hora Certa para Dados de Série Temporal
Dados de série temporal abrangem desde eventos, cliques e dados de sensores até registros, métricas e rastreamentos. A quantidade e diversidade de insights que podem ser extraídos desses dados são impressionantes. Os dados de série temporal permitem uma compreensão detalhada de padrões ao longo do tempo e abrem novas possibilidades para análises em tempo real, análises preditivas, monitoramento de IoT, monitoramento de aplicativos e monitoramento de devops, tornando-os ferramentas indispensáveis para a tomada de decisões orientada por dados.
A capacidade de usar SQL para consultar esses dados remove uma barreira significativa para desenvolvedores com experiência em bancos de dados relacionais. Um banco de dados de série temporal com suporte a SQL ajuda a fechar a lacuna entre cargas de trabalho transacionais e analíticas, fornecendo ferramentas familiares para extrair o máximo dos dados de série temporal.
Além de oferecer uma transição mais tranquila, um banco de dados de série temporal com suporte a SQL, construído no ecossistema Apache Arrow, expande a interoperabilidade e as capacidades dos bancos de dados de série temporal. Ele permite que os desenvolvedores gerenciem e armazenem volumes elevados de dados de série temporal de maneira eficaz e aproveitem várias outras ferramentas para visualizar e analisar esses dados.
A integração do SQL ao processamento de dados de série temporal não apenas combina o melhor dos dois mundos, mas também prepara o terreno para a evolução das práticas de análise de dados, nos aproximando ainda mais de aproveitar totalmente o valor de todos os dados ao nosso redor.
