時間序列資料庫（TSDB）已成為解決現代化運算其中一個挑戰的專門解決方案：時間性資料的高效儲存、擷取和分析。隨著組織從感測器、應用程式和定期產生讀數的系統中收集的資料不斷增加，傳統資料庫系統在處理此類資料方面的局限性變得越來越明顯。
傳統關聯式資料庫管理系統（RDBMS）是為了處理交易工作負載而設計的，其中不同實體之間的關係比資料的時間性更為重要。雖然這些系統確實可以儲存時間戳記的資料，但它們並未針對與時間序列工作負載相關的高頻寫入、時間查詢和資料生命週期管理進行最佳化。這一局限性促使了專門建構的解決方案出現，以處理時間序列資料的獨特特徵。本文將探討傳統資料庫和時間序列資料庫技術如何相互整合和補充，並研究各種實作方法。
傳統資料庫與時間序列資料庫的融合
時間序列資料庫（TSDB）的演進並非與傳統資料庫技術的孤立而生。相反，時間序列功能逐漸融入現有的資料庫框架中，同時借用傳統資料庫概念的獨立系統也得到了發展。這種共生關係導致了一系列解決方案的出現，從純粹的 TSDB 到具有時間序列擴展功能的傳統資料庫。
其中最顯著的例子之一是 TimescaleDB，它將 PostgreSQL 擴展，以高效處理時間序列資料。TimescaleDB 在 PostgreSQL 堅實的基礎上，繼承了成熟 RDBMS 的可靠性、SQL 相容性和豐富的生態系統，同時增加了專門的時間索引、自動分割區和最佳化的壓縮演算法。這種混合方法允許組織維持單一資料庫系統來處理關聯式資料和時間序列資料，從而降低操作複雜性。
同樣，Microsoft 和 Oracle 等主要資料庫供應商也將時間序列功能直接納入其旗艦產品中。Microsoft SQL Server 提供用於追蹤資料隨時間變化的歷史記錄的時態表，而 Oracle Database 則包含專門設計用於在傳統 RDBMS 環境中管理時間序列資料的功能。
互補方法和雲端解決方案
除了對現有系統的擴展之外，許多組織還採取互補的方法，使傳統資料庫和專用 TSDB 在其資料架構中共存。在這些情況下，作業資料可能儲存在像 MySQL 或 Oracle 這樣的傳統 RDBMS 中，而高頻度量、記錄和其他時間戳記資料則被路由至專門的 TSDB，如 InfluxDB、Prometheus 或 Graphite。整合層通常透過 ETL（擷取、轉換、載入）程序或基於 API 的資料交換來實現，以確保在需要跨域查詢時資訊可以在這些系統之間流動。
雲端運算的興起進一步模糊了傳統資料庫和時間序列資料庫之間的界線。Amazon Timestream、Azure Data Explorer 和 Google Cloud 的 BigQuery 等託管服務旨在大規模處理時間序列工作負載，同時保持與傳統 SQL 查詢語言的相容性。這些服務簡化了許多底層的複雜度，讓開發人員可以利用傳統資料庫系統中熟悉的概念來處理時間序列資料。
使用 Navicat 管理多樣化資料庫生態系統
對於負責管理這些日益多樣化系統的資料庫管理員和開發人員來說，像 Navicat 這樣的工具提供了與多個資料庫互動的統一介面。Navicat 的多功能性使其既可以連接到傳統的 RDBMS 平台（如 MySQL、PostgreSQL 和 SQL Server），也可以連接到提供 SQL 相容介面的新型時間序列專用系統。透過 Navicat，管理員可以直觀地設計結構描述、編寫和測試查詢以及監控整個資料庫網路的效能。
總結
傳統資料庫與時序資料庫之間不是取代的關係，而是演進和整合。當今，組織在處理時間序列資料時有多種選擇，從專門的獨立解決方案到熟悉的資料庫系統的擴展。隨著資料量持續增長以及即時分析變得越來越重要，我們可以預期這些系統之間的互動和互補性將會進一步創新。對於尋求從時間資料中獲取最大效益的組織來說，透過 Navicat 等工具有效管理這些不同資料庫技術的能力將依然至關重要。
