Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Time Series databaser för sensorsystem: En experimentell studie av prestanda för Time Series databaser för sensorsystem som grundas på: NoSQL eller RDBMS.
Jönköping University, School of Engineering, JTH, Computer Science and Informatics.
Jönköping University, School of Engineering, JTH, Computer Science and Informatics.
2019 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
Time Series databases for sensor systems (English)
Abstract [en]

Purpose – The purpose of this study is to recommend a database and its belonging database model which is optimized for a sensor system. There is a lack of comparisons for databases and data models for bigger sensor systems. The study also brings scientific support for whom wishes to build a sensor system like the one which is included in this paper.

Method – This paper starts with a literature study, which purpose is to choose the databases and the database models to be included in the comparison. To achieve the purpose of the study, a quantitative approach has been chosen. The study follows the steps that defines an experimental study within software development according to Shari Lawrence Pfleeger. Four predefined cases are used to compare the databases and the different database models which has been obtained in the literature study.

Findings – The literature study shows that Time Series DBMS is the recommended database model to use for implementing sensor systems. The findings of the study also show that TimescaleDB is the preferable database over InfluxDB in four of four predefined cases. The null hypothesis which has been admitted is rejected and the alternative hypothesis is accepted at 1% significance level.

Implications – The implications of the paper is to enhance the knowledge about Time Series DBMS, specifically of TimescaleDB and InfluxDB for sensor systems. The result can be implemented and used when resembling sensor systems are created. According to the result of the experiment it is shown that TimescaleDB is better than InfluxDB for sensor systems with similar datastructure.

Limitations – Two Time Series DBMS (TimescaleDB and InfluxDB) were used in the experiments in this paper. The experiments was is carried out in Azure and is limited to 10 vCPU:s that a standard account have access to. There were not many beacons available to use for creating testdata. Files with corresponding data that the beacon sends out was created to simulate beacons.

Keywords – Time Series DBMS, NoSQL, RDBMS, TimescaleDB, InfluxDB, Sensor systems

Abstract [sv]

Syfte – I problembeskrivningen framgår att det finns brist på vetenskapligt underlag för vilken sorts databas som är optimal att använda för ett sensorsystem. Det saknas jämförelser av prestanda mellan olika databaser och datamodeller i större sensorsystem. Studiens syfte är: ”Att rekommendera en databas och tillhörande databasmodell som är optimerad för ett sensorsystem”

Metod – Studien inleds med en litteraturstudie för att genom teorin välja databas och databasmodeller som ska ingå i studien. För att uppnå syftet har en kvantitativ ansats valts. Studien följer de steg som Shari Lawrence Pfleeger definierar som en experimentell studie inom mjukvaruutveckling. Fyra fördefinierade fall används för att jämföra databaserna med olika databasmodeller som erhållits i litteraturstudien.

Resultat - Litteraturstudien visar att Time Series DBMS är den databasmodell som rekommenderas att användas i ett sensorsystem. Studiens resultat visar att TimescaleDB presterar bättre än InfluxDB i fyra av fyra fördefinierade fall. Nollhypotesen som har ställts upp förkastas och en mothypotes antas vid 1% signifikansnivå.

Implikationer - Studiens implikationer är att öka och fylla vissa kunskapshål kring Time Series DBMS, specifikt TimescaleDB och InfluxDB för sensorsystem. Resultatet kan tillämpas och användas när liknande sensorsystem skall implementeras. Enligt experimentets resultat visar det att TimescaleDB är bättre än InfluxDB för sensorsystem med liknande struktur.

Begränsningar – Två Time Series DBMS (TimescaleDB och InfluxDB) ingår i denna studie som experimenten utfördes på. Experimenten utföres i Azure och var begränsade av de 10 vCPU:erna ett standardkonto har tillgång till att använda. Det fanns inte tillgång till ett stort antal beacons för att generera data till experimenten, så filer med motsvarande data skapades för att simulera beacons. 

Nyckelord - Time Series DBMS, NoSQL, RDBMS, TimescaleDB, InfluxDB, Sensorsystem

Place, publisher, year, edition, pages
2019. , p. 56
Keywords [en]
Time Series DBMS, NoSQL, RDBMS, TimescaleDB, InfluxDB, Sensor systems
Keywords [sv]
Time Series DBMS, NoSQL, RDBMS, TimescaleDB, InfluxDB, Sensorsystem
National Category
Computer Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:hj:diva-43763ISRN: JU-JTH-DTA-1-20190074OAI: oai:DiVA.org:hj-43763DiVA, id: diva2:1317787
Subject / course
JTH, Computer Engineering
Examiners
Available from: 2019-06-05 Created: 2019-05-23 Last updated: 2019-06-05Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(2390 kB)37 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 2390 kBChecksum SHA-512
916e9318687250d7cb9b6234fca28f764907d2db85b8db45ddf1b8eb8dc335cfb20f8d473a1f9a691c4c3b42ca03776ae5e3ccf16150ed3f28881a38744e970d
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
JTH, Computer Science and Informatics
Computer Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 37 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 126 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf