‍ وقتی پای ۵۰۰هزار سیگنال در ثانیه وسط است ⚡️: انتخاب پایگاه داده برای داده‌های سری زمانی

چند روز پیش یکی از دوستان که روی پروژه‌های #SCADA در صنایع زیرساختی کار می‌کند، سوال جالبی مطرح کرد که باعث شد بشینم و یه بررسی دقیق‌تر انجام بدم و نتیجه را با شما هم به اشتراک بذارم 👇

«ما داده‌های سری زمانی داریم و فعلاً در پایگاه‌داده #Oracle ذخیره می‌شن. ولی در پروژه‌های جدید ممکنه نرخ داده به ۵۰۰ هزار سیگنال در ثانیه برسه. دنبال دیتابیسی هستیم که بتونه این حجم رو مدیریت کنه، تحلیل Real-time بده، و قابلیت‌هایی مثل میانگین‌گیری، Sampling، و Backfill رو پشتیبانی کنه.»

سری زمانی یعنی چی؟ 🕒

داده‌های #TimeSeries معمولاً از سنسورها یا لاگ‌ سیستم‌ها میان و بر اساس زمان مرتب می‌شن. ذخیره و تحلیل این داده‌ها با پایگاه‌داده‌های سنتی خیلی وقتا سخت یا ناکارآمده.

چالش مهم: کاردینالیتی بالا 🧠

در دیتابیس‌های سری زمانی، ستون‌هایی مثل Tag یا Label ممکنه میلیون‌ها مقدار یکتا داشته باشن (High Cardinality). مثلاً هر سنسور یا دستگاه یه شناسه خاص داره. دیتابیس‌هایی مثل #InfluxDB یا #Prometheus در این شرایط دچار مشکل می‌شن، چون ایندکس‌گذاری معکوس (Inverted Index) براشون گرونه.

بررسی گزینه‌های جدی برای ذخیره و تحلیل داده‌های سری زمانی 🧪

✅ دیتابیس TimescaleDB

بر پایه‌ی PostgreSQL، آشنا برای خیلی از تیم‌ها، ولی مقیاس‌پذیری افقی محدود داره.

✅ دیتابیس InfluxDB

معروف‌ترین دیتابیس سری زمانی، ولی در حجم و کاردینالیتی بالا ممکنه کم بیاره.

🔹 زبان اختصاصی Flux، نسخه Cloud و OSS


✅ دیتابیس QuestDB

سریع و سبک، با پشتیبانی از SQL و تحلیل‌های ساده Real-time.

🔹 مناسب پروژه‌های سبک تا متوسط


دیتابیس جدید 🚀 Apache HoraeDB

طراحی شده با زبان Rust برای کار با داده‌های سری زمانی با کاردینالیتی بالا.

از تکنیک scan+prune به جای inverted index استفاده می‌کنه.

🔹 سازگار با سیستم های ابری / Cloud-native و مقیاس‌پذیر

🔹 هنوز incubating ولی بسیار جذاب

🔹 معماری Zero-Disk و جداسازی بخش محاسبات و پردازش از بخش ذخیره سازی


گزینه‌های عمومی ولی قدرتمند برای تحلیل داده در مقیاس بالا 🔍

⚡️ دیتابیس ClickHouse

تحلیل سریع و فوق‌العاده روی داده‌های ستونی. اگر تحلیل پیچیده Real-time می‌خواید، عالیه.

🔹 مقیاس‌پذیر افقی

🔹 پشتیبانی از توابع Aggregation


🌀 دیتابیس ScyllaDB / Cassandra

طراحی‌شده برای نوشتن سریع با تأخیر کم.

اگر مدل داده‌ی خوبی طراحی کنید، خیلی خوب جواب می‌ده.

🔹 دیتابیس ScyllaDB سریع‌تر از Cassandra و با مصرف منابع کمتر


✳️ جمع‌بندی برای شرایط صنعتی با داده‌های حجیم:

اگر با سناریوهایی مثل ۵۰۰k در ثانیه، نیاز به واکشی سریع و تحلیل Real-time سروکار دارید، این سه گزینه بیشترین تطابق رو دارن:

🔹 Apache HoraeDB – طراحی‌شده برای مقیاس بالا + کاردینالیتی بالا

🔹 ClickHouse – برای تحلیل بلادرنگ در مقیاس بزرگ

🔹 ScyllaDB – اگر اولویت با نوشتن با نرخ بالا و توزیع‌پذیریه

🤝 دعوت به گفتگو

آیا تجربه‌ای در انتخاب یا مهاجرت از پایگاه‌داده‌های سنتی به TimeSeries DB داشتید؟

کدوم ابزار براتون بهتر جواب داده؟ چه چالش‌هایی داشتید؟👂 شاید این بحث به انتخاب بهتر برای پروژه‌های بعدی همه ما کمک کنه. نظراتتون را در بخش کامنت‌ این پست می توانید با سایر دوستان به اشتراک بگذارید.

#SCADA #TimeSeriesDatabase #HoraeDB #ClickHouse #ScyllaDB #InfluxDB #QuestDB #DataEngineering #IoT #HighCardinality #RustLang