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\section{Grundlagen}

\gls{TSDB} gehören zu den NoSQL Datenbanken und sind besonders darauf optimiert mit Time Series Data zu arbeiten. Daruch können die große Mengen an
Time Series Daten verarbeiten durchsuchen und Speichern.\footnote{\cite[vgl.][]{ComputerWeekly}} 

\subsection{Time Series Data}

Um \gls{TSDB} zu verstehen muss als erstes geklärt werden was Time Series Data überhaupt ist und wie sie sich von anderen Daten unterscheiden.
Wie der Name schon sagt ist Time Series Data eine Reihe von Daten die über einen Zeitraum gesammelt wordern sind. Es wird also nicht nur der Endwert aufgezeichnet
sonder die Veränderung über einen Zeitraum. Diese Daten können z.B. Servermetriken, Anwendungs Leistungsüberwachung, Netzwerkdaten, \gls{IOT} Sensordaten,
Ereignisse, Klicks, Marktgeschäfte und viele andere Arten von Daten sein. Time Series Data können gut daran erkannt, dass die Zeit eine Wichtige 
Axe bei der Darstellung der Werte ist.\footnote{\cite[vgl.][1\psqq]{PaulDix}}

Manchmal ist es nicht notwendig alle Daten zu erfassen. Zum Beispiel wird in vielen Anwendungen nur der letze Login gespeichert und mehr ist auch für die 
Funktion nicht notwendig. Allerdings können zusätzliche Informationen gewonnen werden wenn nicht nur die letzen Daten sondern die Veränderung aufgezeichnet werden. 
So kann zum Beispeil festgestellt werden wie oft und wann sich der Kunde einloggt und ob es dabei ein Muster gibt. Anhand dieser Daten können Kunden dann Kategorisiert werden.\footnote{\cite[vgl.][]{DataScienceTeam2020}}

Eine besonderheit von Time Series Data ist das sie sich nicht verändert. Wenn die Daten einmal erfasst wurden wird an ihnen nichts mehr verändert.
Es werden nur neue Daten hinzugefügt\footnote{\cite[vgl.][]{SamFangman2019}} 
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%\subsection{{Funktionen von Time Series Database}}
%
%Um mit Time Series Data arbeiten zu können sind für eine \gls{TSDB} enige wichtige FUnktionen notwendig. Die wichtigesten Funktionen einer 
%\gls{TSDB} ist es Time Series Data zu speichern. Hier muss
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%hese include time-stamp data storage and compression, data lifecycle management, data summarization, 
%ability to handle large time series dependent scans of many records, and time series aware queries.
%
%Im Aufbau unterscheiden sich \gls{TSDB} vorallendingen darin das sie nur dazu 

\subsection{{Unterschiede zwishen Time Series und relationalen Datenbanken}}

%Umschreiben und andere Quellen verwenden

Um Time Series Data zu speichern ist es nicht unbedingt erforderlich eine \gls{TSDB} zu nutzen. Auch relationalen Datenbanken können Time Series
Data speichern. Einer der wichtigesten unterschiede zwischen einer \gls{TSDB} im gegensatz zu einer \gls{RDBMS} ist es, dass kein Datenbank Schema notwendig ist. 
Wenn Time Series Daten in eine Rationale Datenbank geschreiben werden sollen müssen erst entsprechende Tabellen angelegt werden in denen die Daten immer im 
gleichen Format abgelegt werden müssem. Im gegensatz dazu können in einer \gls{TSDB} die Daten einfach Schemafrei in die Datenbank geschreiben werden. Ein 
weiterer Vorteil ist es, dass \gls{TSDB} im gegensatz zu relationalen Datenbanken besser und einfacher Skaliert werden 
können.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}} 

Aber \gls{TSDB} haben nicht nur Vorteile. Wie in \cref{fig:db-ranking} zu sehen sind sie viel weniger verbreitet als Zeitbasierte Datenbank Systeme. Dadurch gibt 
es viel weniger Entwickler die sich mit \gls{TSDB} auskennen und auch das Okösystem um die Datenbank ist deutlich kleiner. Außerdem sind \gls{RDBMS} 
dadurch das es sie viel länger gibt sehr Stabil und sehr gut unterstützt.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}}

\gls{RDBMS} Arbeiten nach dem \gls{CRUD} Prinzip welches für Time Series Data nicht optimal ist. Auf Time Seires Data werden keine Update Befehle durchgeführt, da 
neue Daten immer nur als neuer Datenpunkt angehängt werden. Auch das Löschen von Daten wird nicht sehr häufig durchgeführt und im gegensatz zu \gls{RDBMS} 
meistens gleichzeit auf einer großen Menge an Datensätzen. Daher sind \gls{TSDB} besser dafür geeignet mit Time Series Data zu arbeiten und weisen auch eine 
höhere Performance auf.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}}

\subsection{Verbreitete DBMS}

Aktuell gibt es wie in \cref{fig:db-ranking} zu sehen einige beliebte Mulit-Model Datenbanken die als \gls{TSDB} gentuzt werden können. 
So können die Datenbanken MongoDB, Redis, Teradata und Couchbase mit Time Series Daten arbeiten. Die erste reine \gls{TSDB} im Ranking ist InfluxDB
auf Platz 29.\footnote{\cite[vgl.][]{dbranking}}

% Wenn ich zu viele Seiten habe kommt das Bild in den Anhang
\begin{figure}[hbt]
\centering
\begin{minipage}[t]{0.9\textwidth} % Breite, z.B. 1\textwidth		
\caption{DB-Engines Ranking} % Überschrift
\includegraphics[width=1\textwidth]{img/DB-Engines-Ranking} % Pfad
\source{https://db-engines.com/de/ranking?msclkid=4f2a29e5d08811ec95ccd74f8f5146ab} % Quelle
\label{fig:db-ranking}
\end{minipage}
\end{figure}

Allerdings haben Datenbanken die nur auf das verarbeiten von Time Series Data ausgelegt sind deutliche Performance Vorteile
gegenüber Multi Model Datenbanken. In einem Vergleich von InfluxDB und MongoDB hat InfluxDB eine 2,4 mal bessere 
Schreibperformance als MongoDB und ist beim lesen sogar 5,7 mal schneller. InfluxDB benötigt außerdem 20 mal weniger 
Speicherplatz auf der Festplatte um die gleiche Menge an Daten zu speichern.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBvsMongo}}


% Der Teil kommt in die Arbeit wenn ich zu wenig Seiten habe
%Wie in \cref{fig:tsdb-ranking} zu sehen ist influxDB die mit Abstand belibteste \gls{TSDB}. Unter den gezeigten Datenbanken ist Prometheus eine 
%besonderheit denn dieses Datenbanksystem ist d

%\begin{figure}[hbt]
%\centering
%\begin{minipage}[t]{0.9\textwidth} % Breite, z.B. 1\textwidth		
%\caption{TSDB Ranking} % Überschrift
%\includegraphics[width=1\textwidth]{img/TSDB-Engines-Ranking}\\ % Pfad
%\source{https://db-engines.com/de/ranking/time+series+dbms} % Quelle
%\label{fig:tsdb-ranking}
%\end{minipage}
%\end{figure}

\subsection{{Entwicklungsumgebung}}

\subsubsection{{Docker}}

%Docker und Docker Compose 

\subsubsection{{Python und Jupyter Notebooks}}

% Python 
% Jupyter Notebooks

\subsubsection{{InfluxDB installation}}


