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%!TEX root = ../Thesis.tex
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\section{Grundlagen}
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\gls{TSDB} gehören zu den NoSQL Datenbanken und sind besonders darauf optimiert, mit Time Series Data zu arbeiten. Daruch können die große Mengen an
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Time Series Data verarbeiten durchsuchen und Speichern.\footnote{\cite[vgl.][]{ComputerWeekly}}
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\subsection{Time Series Data}
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Um \gls{TSDB} zu verstehen, muss als erstes geklärt werden, was Time Series Data überhaupt ist und wie sie sich von anderen Daten unterscheiden.
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Wie der Name schon impliziert, ist Time Series Data eine Reihe von Daten die über einen Zeitraum gesammelt worden sind. Es wird also nicht nur der Endwert aufgezeichnet,
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sonder die Veränderung über einen Zeitraum. Diese Daten können z.B. Servermetriken, %Anwendungs Leistungsüberwachung, finde ich kein besseres Wort für weglassen
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Netzwerkdaten, \gls{IOT} Sensordaten, Ereignisse, Klicks, Marktgeschäfte und viele andere Arten von Daten sein.
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Time Series Data können gut daran erkannt werden, dass die Zeit eine wichtige Achse bei der Darstellung der Werte ist.\footnote{\cite[vgl.][1\psqq]{PaulDix}}
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Manchmal ist es nicht notwendig, alle Daten zu erfassen. Zum Beispiel wird in vielen Anwendungen nur der letze Login gespeichert. Mehr ist auch für die
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Funktion nicht notwendig. Allerdings können zusätzliche Informationen gewonnen werden, wenn nicht nur die letzen Daten sondern die Veränderung aufgezeichnet wird.
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So kann zum Beispiel festgestellt werden, wie oft und wann sich der Kunde einloggt und ob es dabei ein Muster gibt. Anhand dieser Daten können Kunden
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dann kategorisiert werden.\footnote{\cite[vgl.][]{DataScienceTeam2020}}
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Eine Besonderheit von Time Series Data ist, dass sie sich nicht verändert. Wenn die Daten einmal erfasst wurden wird an ihnen nichts mehr verändert.
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Es werden nur neue Daten hinzugefügt.\footnote{\cite[vgl.][]{SamFangman2019}}
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%\subsection{{Funktionen von Time Series Database}}
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%Um mit Time Series Data arbeiten zu können sind für eine \gls{TSDB} enige wichtige FUnktionen notwendig. Die wichtigesten Funktionen einer
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%\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,
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%ability to handle large time series dependent scans of many records, and time series aware queries.
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%Im Aufbau unterscheiden sich \gls{TSDB} vorallendingen darin das sie nur dazu
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\subsection{{Unterschiede zwischen Time Series und relationalen Datenbanken}}
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%Umschreiben und andere Quellen verwenden
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Um Time Series Data zu speichern, ist es nicht unbedingt erforderlich, eine \gls{TSDB} zu nutzen. Auch relationale Datenbanken können Time Series
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Data speichern. Einer der wichtigsten Unterschiede zwischen einer \gls{TSDB} im Gegensatz zu einem \gls{RDBMS} ist es, dass kein Datenbank Schema notwendig ist.
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Wenn Time Series Daten in einer Rationalen Datenbank geschrieben werden sollen, müssen erst entsprechende Tabellen angelegt werden, in denen die Daten immer im
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gleichen Format abgelegt werden müssen. Im Gegensatz dazu können in einer \gls{TSDB} die Daten einfach schemafrei in die Datenbank geschrieben werden. Ein
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weiterer Vorteil ist, dass \gls{TSDB} im Gegensatz zu relationalen Datenbanken besser und einfacher Skaliert werden
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können.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}}
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Aber \gls{TSDB} haben nicht nur Vorteile. Wie in \cref{fig:db-ranking} zu sehen, sind sie viel weniger verbreitet als nicht zeit basierte Datenbank Systeme. Dadurch gibt
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es viel weniger Entwickler die sich mit \gls{TSDB} auskennen und auch das Ökosystem um die Datenbank ist deutlich kleiner. Außerdem sind \gls{RDBMS}
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dadurch, dass es sie viel länger gibt, sehr stabil und sehr gut unterstützt.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}}
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\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
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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}
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meistens gleichzeitig auf einer großen Menge an Datensätzen. Daher sind \gls{TSDB} besser dafür geeignet, mit Time Series Data zu arbeiten und weisen auch eine
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höhere Performance auf.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}}
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\subsection{Verbreitete DBMS}
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Aktuell gibt es wie in \cref{fig:db-ranking} zu sehen, einige beliebte Mulit-Model Datenbanken, die als \gls{TSDB} genutzt werden können.
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So können die Datenbanken MongoDB, Redis, Teradata und Couchbase mit Time Series Daten arbeiten. Die erste reine \gls{TSDB} im Ranking ist InfluxDB
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auf Platz 29.\footnote{\cite[vgl.][]{dbranking}}
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% Wenn ich zu viele Seiten habe kommt das Bild in den Anhang
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\begin{figure}[hbt]
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\centering
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\begin{minipage}[t]{0.9\textwidth} % Breite, z.B. 1\textwidth
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\caption{DB-Engines Ranking} % Überschrift
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\includegraphics[width=1\textwidth]{img/DB-Engines-Ranking} % Pfad
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\source{https://db-engines.com/de/ranking?msclkid=4f2a29e5d08811ec95ccd74f8f5146ab} % Quelle
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\label{fig:db-ranking}
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\end{minipage}
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\end{figure}
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Allerdings haben Datenbanken, die nur auf das verarbeiten von Time Series Data ausgelegt sind, deutliche Performance Vorteile
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gegenüber Multi Model Datenbanken. In einem Vergleich von InfluxDB und MongoDB, hat InfluxDB eine 2,4 mal bessere
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Schreibperformance als MongoDB und ist beim Lesen sogar 5,7 mal schneller. InfluxDB benötigt außerdem 20 mal weniger
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Speicherplatz auf der Festplatte, um die gleiche Menge an Daten zu speichern.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBvsMongo}}
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% Der Teil kommt in die Arbeit wenn ich zu wenig Seiten habe
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%Wie in \cref{fig:tsdb-ranking} zu sehen ist influxDB die mit Abstand belibteste \gls{TSDB}. Unter den gezeigten Datenbanken ist Prometheus eine
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%besonderheit denn dieses Datenbanksystem ist d
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%\begin{figure}[hbt]
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%\centering
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%\begin{minipage}[t]{0.9\textwidth} % Breite, z.B. 1\textwidth
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%\caption{TSDB Ranking} % Überschrift
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%\includegraphics[width=1\textwidth]{img/TSDB-Engines-Ranking}\\ % Pfad
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%\source{https://db-engines.com/de/ranking/time+series+dbms} % Quelle
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%\label{fig:tsdb-ranking}
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%\end{minipage}
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%\end{figure}
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\subsection{{Entwicklungsumgebung}}
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\subsubsection{{Docker}}
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%Docker und Docker Compose
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\subsubsection{{Python und Jupyter Notebooks}}
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% Python
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% Jupyter Notebooks
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\subsubsection{{InfluxDB Installation}}
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