Time Series.
Schnellere Entwicklung, mehr Erkenntnisse, geringere Kosten.
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.
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.
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.
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
Native Time Series Collections
Starten Sie schnell mit einem flexiblen Schema, das für hohe Speichereffizienz optimiert ist.
Niedrige Latenzzeit bei Abfragen
Skalieren Sie Abfragen mit automatischen geclusterten Indexen auf Zeit und sekundären Indexen auf jedem Metadatenfeld.
Real-Time Analytics
Entdecken Sie Muster mit Fensterfunktionen und berechne gleitende Durchschnitte und Summen über flexible Zeitfenster.
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.
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.
Datenkompression
Reduzieren Sie den Speicherbedarf Ihrer Datenbank um bis zu 70 % mit den besten Komprimierungsalgorithmen der Branche.
Lückenfüllung und Verdichtung
Fehlende Datenpunkte? Lückenfüllung und Verdichtung erleichtern den Umgang mit fehlenden Daten.
Unterstützung für Löschvorgänge
Löschen Sie Daten bei Bedarf, um die modernen Datenschutzbestimmungen einzuhalten.
Erste Schritte mit Time Series
Time Series Collections
Fensterfunktionen
Time Series Collections
Fensterfunktionen
Erste Schritte mit MongoDB Time Series
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.
Atlas optimal nutzen
Entwickeln von Time-Series-Anwendungen auf MongoDB Atlas
- Time Series Collections
- Geclusterte Indexe
- Time-Series-Abfragen und Analysen
- Automatisierter Lebenszyklus der Daten
- Integration mit Unternehmensdaten