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Time Series.
Schnellere Entwicklung, mehr Erkenntnisse, geringere Kosten.

Erstellen und betreiben Sie Time-Series-Anwendungen so einfach und schnell wie nie zuvor.
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Dekorative Miniaturansicht für das Video zur Time-Series-Übersicht.
WAS IST NEU?
Verschaffen Sie sich einen Überblick über Time Series Collections in MongoDB (veröffentlicht in MDB 5.0). Wir befassen uns mit den neuen Funktionen, die für 5.x Rapid Releases hinzugefügt wurden, wie z. B. Sharding, Online-Archivintegration, neuen Abfrageausdrücken und Aggregationsstufen sowie der Spaltenkomprimierung der Time Series Collection.Blog-Beitrag lesen
Eine Abbildung eines Telefons, das mit Daten und einer Webseite verbunden ist, um eine einfache App-Entwicklung zu verdeutlichen.

Vereinfachung der App-Entwicklung

Entwickeln Sie Apps für die einzigartigen Leistungs- und Skalierungsanforderungen von Time-Series-Daten. Beseitigen Sie langwierige Entwicklungszyklen. Bringen Sie neue Apps schnell auf den Markt mit nativen Time Series Collections, die Ihr Schema automatisch für hohe Speichereffizienz, Abfragen mit geringer Latenz und Real-Time Analytics optimieren.
Eine Abbildung eines Vergrößerungsglases neben einer Webseite und Datenpunkten zur Darstellung von Datenerkenntnissen.

Gewinnen von Erkenntnisse und Antizipieren von Ergebnissen

Sammle Daten am Edge und verarbeite, prüfe und aggregiere sie vor Ort mit einer einzigen, vereinheitlichten Abfrage-API. Skaliere und gewinne schnellere Erkenntnisse mit automatischem Indexing, umfangreichen Fensterfunktionen und Datenverdichtung.
Eine Abbildung von Formen und Daten-Charts, die in eine grüne Box eingesetzt werden, um die nahtlose Verwaltung von Datenlebenszyklen darzustellen.

Reduzieren von Komplexität und Kosten

Vermeide den Zeitaufwand und die Komplexität, die das Stitching mehrerer Technologien erfordert. Verwalten Sie nahtlos und kostengünstig den gesamten Lebenszyklus von Time-Series-Daten in MongoDB, von der Aufnahme, Speicherung, Abfrage und Analyse von Daten über die Visualisierung bis hin zur Archivierung, wenn die Daten veraltet sind.
Daten-Charts, Bilder und Papiere mit einem Vergrößerungsglas, die um 3 grüne Ebenen herum angeordnet sind, um vereinfachte Datenstände darzustellen.

Vereinfachung Ihres Datenbestands

Bewältige Kompromisse bei veralteten Funktionen. Vermeide spezialisierte Datenspeicher, die zu mehr Datensilos, Datenbewegungen und betrieblichem Overhead führen. Kombiniere Time-Series- und Unternehmensdaten effizient und sicher in einer einzigen vielseitigen, flexiblen Datenbank und nutze eine einzige Abfrage-API, um nahezu jeden Workload zu bewältigen.

Features im Überblick
mdb_time_series

Native Time Series Collections

Starten Sie schnell mit einem flexiblen Schema, das für hohe Speichereffizienz optimiert ist.

realm_fast_queries

Niedrige Latenzzeit bei Abfragen

Skalieren Sie Abfragen mit automatischen geclusterten Indexen auf Zeit und sekundären Indexen auf jedem Metadatenfeld.

general_features_data_analytics

Real-Time Analytics

Entdecken Sie Muster mit Fensterfunktionen und berechne gleitende Durchschnitte und Summen über flexible Zeitfenster.

general_features_management

Vollständige Verwaltung des Lebenszyklus von Daten

Unterstützen Sie den gesamten Lebenszyklus von Time-Series-Daten, von der Aufnahme, Speicherung, Analyse und Visualisierung bis hin zur Datenarchivierung.

mdb_layer_cake

Datenverteilung

Verringern Sie die Latenz und halten Sie die Vorschriften zur Datenhoheit ein, indem Sie die Datensätze partitionieren und die Knoten bei den Datenherstellern platzieren.

mdb_columnar_compression

Datenkompression

Reduzieren Sie den Speicherbedarf Ihrer Datenbank um bis zu 70 % mit den besten Komprimierungsalgorithmen der Branche.

general_action_no_data

Lückenfüllung und Verdichtung

Fehlende Datenpunkte? Lückenfüllung und Verdichtung erleichtern den Umgang mit fehlenden Daten.

misc_delete

Unterstützung für Löschvorgänge

Löschen Sie Daten bei Bedarf, um die modernen Datenschutzbestimmungen einzuhalten.


Erste Schritte mit Time Series

Eliminieren Sie langwierige Entwicklungszyklen und erstellen Sie schnell Schemata, Abfragen und Analysen, die auf die besonderen Leistungsanforderungen von Time-Series-Workloads abgestimmt sind.
Dokumentation anzeigen
Time Series Collections
Optimiertes Schema, das eine hohe Speichereffizienz und geringe Latenzzeiten bei Abfragen ermöglicht.
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Fensterfunktionen
Holen Sie sich mit den neuen Fensterfunktionen und temporalen Operatoren schneller Erkenntnisse.
Mehr über die MongoDB Query API erfahren
Datenverdichtung
Bewältigen Sie fehlende Daten mühelos.
Aggregation-Pipeline-Operatoren anzeigen
Time Series Collections
Optimiertes Schema, das eine hohe Speichereffizienz und geringe Latenzzeiten bei Abfragen ermöglicht.
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JSON
Fensterfunktionen
Holen Sie sich mit den neuen Fensterfunktionen und temporalen Operatoren schneller Erkenntnisse.
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CRUD
Datenverdichtung
Bewältigen Sie fehlende Daten mühelos.
Aggregation-Pipeline-Operatoren anzeigen
Shell
JSON

Erste Schritte mit MongoDB Time Series

Erfahren Sie, wie Sie Time-Series-Daten nutzen können, um hervorragende App-Erlebnisse zu schaffen.
Eine Abbildung eines Laptops mit darüber schwebenden Informationsbalken, um Time Series Collections darzustellen.
MongoDB Time Series Collections
Erfahren Sie mehr über die neuen Time Series Collections und wie Sie noch heute mit der Entwicklung von Time-Series-Anwendungen beginnen können.
Weitere informationen
Eine Abbildung eines Computerchips.

MongoDB 6.0 ist jetzt da!

Von der Geo-Indizierung bis zur schnelleren Leseleistung – sehen Sie, wie MongoDB 6.0 Time Series Collections auf das nächste Niveau bringt.

Eine Abbildung von blauen Datenpunkten in einem Graph, um eine Analyse mit Time Series Collections darzustellen.

Währungsanalyse mit Time Series Collections

Lesen Sie den dreiteiligen Blog über den Aufbau einer Währungsanalyseplattform mit MongoDB Time Series

Ein Bild des Kafka Connector Logos.

Neue Version des Kafka Connectors

Unser Kafka Connector unterstützt jetzt Time Series

Atlas optimal nutzen

Entwickeln und betreiben Sie Anwendungen wie IoT und Finanzanalysen mit den nativen Time-Series-Funktionen von MongoDB.
atlas_online_archive

Onlinearchive

Verschieben Sie veraltete Daten automatisch aus der Datenbank in einen Cloud-Objektspeicher, ohne Zugriff auf sie zu verlieren oder sich mit ETL-Pipelines herumschlagen zu müssen.

atlas_data_federation

Data Federation

Verwalten Sie Ihren gesamten Datenlebenszyklus nahtlos und wirtschaftlich.

atlas_charts

Charts

Erstellen Sie Graphen aus einer beliebigen Time Series Collection von Atlas und betten Sie Visualisierungen in Ihre Anwendungen ein, um dem Benutzer ein reichhaltiges Erlebnis zu bieten.

Entwickeln von Time-Series-Anwendungen auf MongoDB Atlas

Unterstützen Sie den gesamten Lebenszyklus von Time-Series-Daten, von der Aufnahme, Speicherung, Abfrage und Visualisierung bis hin zur Datenarchivierung.
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