Sistemas de bases de datos: ¿Qué formatos de datos se utilizan para almacenar series de tiempo?

Los datos relacionales manejan los datos de punto en el tiempo bastante bien y hay varios tipos de datos de resolución de tiempo (desde el día hasta los microsegundos).

Relacional estandarizado (por ejemplo, el estándar SQL) se vuelve limitado y doloroso cuando se trata de manipular intervalos de tiempo.

Existen varias extensiones específicas del proveedor (de Oracle e IBM en Leadt). No anunciaré ninguno aquí.

Si está interesado en series de tiempo y especialmente con INTERVALOS de tiempo, le aconsejaría una lectura sólida:

http://www.amazon.com/Time-Relat …

Nota: sí, los moderadores de Quora nuevamente me abofetearán por publicar un enlace de Amazon. NO estoy afiliado a Amazon: siéntase libre de comprar este libro en cualquier tienda.
Tampoco soy un gran admirador de CJ Date. Esta vez (!) Debo admitir que él (y sus escritores asociados) han hecho un gran trabajo.

F.

CSV trabaja para jugar con los datos. Una vez que cree un sistema de producción, recomendaría usar un RDBMS o una base de datos más especializada.

También puede almacenar datos en Parquet, que es un formato de columnas altamente optimizado.

Yo también uso archivos CSV.

Mi objetivo es tener primero la primera columna como marca de tiempo para el marco de datos. Intento usar un formato de hora simple / universal, generalmente tiempo de época (segundos desde 1970), por lo que se requiere poca lógica de análisis.

No hay otros consejos realmente. CSV se puede importar / exportar fácilmente desde la mayoría de los sistemas, y es legible para los humanos.

Hago archivos .csv porque son fáciles.

Para mantener los datos de series de tiempo, necesitaría sus variables y fecha (u hora u objetos de fecha y hora) en varias columnas.