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我正在创建一个系统,使用SNMP以(可能)5分钟的间隔轮询设备以获取有关各种指标的数据,例如CPU利用率,磁盘利用率,温度等.最终目标是以时间序列图的形式为系统用户提供可视化.

我已经看过了,在过去使用的RRDTool,但拒绝了它作为存储捕获的数据无限地将我的项目很重要,我想更高层次和更灵活的访问捕获的数据.所以我的问题是:

什么是更好的关系数据库(如MySQL或PostgreSQL)或非关系数据库或NoSQL数据库(如MongoDB或Redis)在查询数据进行图形处理时的性能.

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给定一个关系数据库,我将使用一个data_instances表,其中将存储为所有设备测量的每个度量捕获的每个数据实例,并包含以下字段:

领域: id fk_to_device fk_to_metric metric_value timestamp

当我想在特定设备上绘制特定指标的图形时,我必须查询此单个表,过滤掉其他设备,以及为此设备分析的其他指标:

SELECT metric_value, timestamp FROM data_instances
    WHERE fk_to_device=1 AND fk_to_metric=2

此表中的行数为:

d * m_d * f * t

其中d是的数量的装置,m_d是累计度量的数目被记录为所有设备,f是频率在其中数据被轮询和t是总量时间系统已收集数据.

对于一年中每5分钟记录3个设备的10个度量标准的用户,我们将有不到500万条记录.

索引

没有索引fk_to_device并且fk_to_metric扫描这个不断扩展的表将花费太多时间.因此,索引上述字段以及timestamp(用于创建具有本地化期间的图表)是必需的.

非关系(NoSQL)

MongoDB具有集合的概念,与表不同,这些可以在没有设置的情况下以编程方式创建.有了这些,我可以为每个设备划分数据存储,甚至为每个设备记录每个指标.

我没有使用NoSQL的经验,也不知道它们是否提供任何查询性能增强功能,例如索引,但是前一段提出在数据存储在NoSQL下的结构中进行大多数传统的关系查询工作.

未定

具有正确索引的关系解决方案是否会在一年内减少爬行？或者NoSQL方法的基于集合的结构(与我存储的数据的心智模型相匹配)是否提供了明显的好处？