Datentypen  

Folgende Datentypen werden bereitgestellt (vgl. Abb. ):

• Datentyp Source_ID: Hierbei handelt es sich um eine eindeutige ID zur Identifizierung einer Datenquelle. Prinzipiell könnte man hier beliebige eindeutige Schlüssel verwenden, also im einfachsten Fall einen Integer, jedoch werden hier im Sinne einer gesteigerten Lesbarkeit beispielsweise folgende IDs verwendet werden, welche intern durch einen String repräsentiert sind: ,,de.muc.uni.nm.httpd1`` oder ,,de.muc.uni.nm.webdb2``.
• Datentyp TimeStamp: Die Repräsentation eines Zeitpunktes erfolgt wie üblich durch einen Zahlenwert, welcher die verstrichene Zeit seit ,,Epoch``, d.h. seit dem 01.01.1970, 00:00 Uhr, enthält. Auch hierbei wird eine ,,lesbare`` Darstellung der Form DD.MM.YYYY hh:mm sowohl bei Ein- als auch Ausgaben favorisiert. Interne Darstellung erfolgt üblicherweise in Form von integer bzw. long Werten.
• Datentyp Data: Die Heterogenität der zu erfassenden Daten gebietet eine entsprechende Flexibilität an der Basis der Erfassung, d.h. bei der internen Darstellung und dem ,,Format`` eines Datums.

  Verwendbar ist in einem solchen Kontext lediglich ein zusammengesetzter oder auch strukturierter Datentyp, welcher aus zwei Bestandteilen besteht: Zum einen ist ein TimeStamp enthalten, als eindeutiger Identifikator eines Zeitpunktes für zeitpunktbezogene Daten, zum anderen ein weiteres ,,Datum``. Dieses ,,Datum`` ist nicht weiter restriktiv gehandhabt oder vorgegeben, um an dieser Stelle der Heterogenität Rechnung zu tragen. Das Datum kann hierbei (fast) beliebigen Typs sein (i.w.S. also java.lang.Object, d.h. Integer, Float, String o.ä.).

• Datentyp TimeSeries: Im Hinblick auf die Verarbeitung nicht nur zeitpunktbezogener, sondern auch zeitreihenbezogener Daten, wird ein weiterer zusammengesetzter Datentyp verwendet, eine sogenannte TimeSeries.

  Diese beinhaltet eine Source_ID und eine aus einem oder mehreren Data bestehende Datenreihe.