Avaliação de bancos de dados para séries temporais: um estudo comparativo entre MariaDB e InfluxDB

Abstract

O avanço da inteligência artificial e o aumento dos dispositivos da Internet das Coisas (IoT) geram a necessidade de armazenar grandes volumes de dados temporais. No entanto, bancos de dados relacionais tradicionais, como o MariaDB, enfrentam desafios ao lidar com séries temporais devido à sua estrutura, que pode impactar o desempenho em operações de inserção e consulta quando o volume de dados cresce significativamente. Este trabalho compara os tempos de inserção e recuperação de dados, e o espaço de armazena mento entre bancos de dados relacionais tradicionais e soluções especializadas em séries temporais, focando no MariaDB e InfluxDB. Definimos métricas para comparar tempo de resposta e eficiência de armazenamento, visando fornecer uma análise comparativa que destaque vantagens e desvantagens de cada solução para projetos que dependem de dados temporais. A análise mostra que o MariaDB tem limitações na gestão de grandes volumesde dados, especialmente quando o banco e seus índices não estão bem estruturados, enquanto o InfluxDB, projetado para séries temporais, oferece melhor gestão e otimização de espaço.

The advancement of artificial intelligence and the increase in Internet of Things (IoT) devices drive the need to store large volumes of temporal data. However, traditional relational databases, such as MariaDB, face challenges in handling time series due to their structure, which can impact performance in insertion and query operations as data volume grows significantly. This study compares insertion time, data retrieval, and storage space between traditional relational databases and time-series-specific solutions, focusing on MariaDB and InfluxDB. We define metrics to compare response time and storage efficiency, aiming to provide a comparative analysis that highlights the advantages and disadvantages of each solution for projects relying on temporal data. The analysis shows that MariaDB has limitations in managing large volumes of data, especially when the database and its indexes are not well-structured, whereas InfluxDB, designed for time series data, offers better management and storage optimization.