\subsection{Notizen}

sind dabei immer dann sinnvoll wenn Time Series Data gespeichert werden soll.\footnote{\cite[vgl.][]{DataScienceTeam2020}}


Diese Daten zeichnen sich besonders dadurch aus 
das die Zeit eine wichtiger Faktor für diese Daten ist. 

- Eine Reihe von Daten 
- Timestamp als wichtiger Wert
- Meistens werden nur neue Daten hinzugefügt. 
- Im vergleich zu einer MySQL Datenbank gibt es nur Inserts und keine Updates
- Es wird die Veränderung über die Zeit Aufgezeichnet.- Time SEries Data kann in einer SQL Datenbank gespeichert werden. Diese Datenbanken skalieren aber nur schlecht.


Die Meisten TSDB haben zusätzliche fUNKTIONEN Um mit den Daten zu arbeiten. 
	- alte Daten löschen
	- durchgehende Abfragen

Daten:
- Server Monitoring
- Sensordaten
	- Wissenschaftliche Daten
	- Industrielle Daten / Events
	- Log Data

	- MySQL -> Beim Login wird LastLogin geupdatete 
	- TSDB -> Beim Login wird ein neuer Datenpunkt erstellt. 
	-> Mehr Informationen werden beibehalten. Wie oft eingeloggt. Wann eingeloggt u.s.w.

	- Autos Sammeln 4,000 GB pro Tag
	

Use Cases
	- Software Monitoring
	- Hardware Überwachung
	- IOT 
		- Wetterdaten
		- Raumtemperatur
		- Positionsaufzeichnung von Autos,Containern,Paletten
	- Eventaufzeichnungen wie Benutzerinteraktion
	- Business intelligence Überwachen von Kennzahlen
	- alles weitere wo Zeitrelevante Daten anfallen.

	



Eine große Menge von Daten ist sehr stark an die Zeit gebunden in der sie erzeugt werden. So sind z.B. Sensordaten 
sehr eng mit der Aufzeichungszeit verbunden. Weil sich die Werte sofort wieder verändern können.