Les bases de données de séries temporelles permettent aux entreprises de stocker des données horodatées. Une entreprise peut adopter une base de données de séries temporelles si elle a besoin de surveiller des données en temps réel ou si elle exécute des applications qui produisent continuellement des données. Quelques exemples d'applications qui produisent des données de séries temporelles incluent les outils de surveillance des performances réseau ou des applications (APM), les données des capteurs des dispositifs IoT, les données des marchés financiers, et un certain nombre d'applications de sécurité, parmi beaucoup d'autres. Les bases de données de séries temporelles sont optimisées pour stocker ces données afin qu'elles puissent être facilement extraites et analysées. Les données de séries temporelles sont souvent utilisées lors de l'exécution d'analyses prédictives ou d'algorithmes d'apprentissage automatique, permettant aux utilisateurs de comprendre les données historiques pour aider à prédire les résultats futurs. Certains logiciels de traitement et de distribution de big data peuvent fournir des fonctionnalités de stockage de séries temporelles.
Pour être inclus dans la catégorie des bases de données de séries temporelles, un produit doit :
Stocker des données basées sur des horodatages
Consommer des données en temps réel
Permettre aux utilisateurs d'extraire facilement les données pour l'analyse de séries temporelles