DX技術用語辞典

時系列データベースとは

時系列データベースは、（Time Series Database、TSDB）時間情報（タイムスタンプ）を持ったデータを効率的に保存・管理・解析するために設計されたデータベースです。時系列データとは、ある現象の時間的な変化を測定するために得られるデータを指します。例えば、気温データ、株価データ、金融データ、センサーデータ、サーバのログデータなどがその一例です。

時系列データベースは、時系列に沿ったデータを効率的に操作・管理でき、リアルタイムでのデータの読み書きが可能なことから、最近ではIoTデータの解析に適したデータベースとして注目されています。

時系列データを適切に管理・分析することで、予測や予知、効果推定などに活用でき、企業の生産性向上やリスク軽減、競争力強化などの目標達成につながります。

時系列データベースの特徴

・時間ベースのデータ構造

時系列データベースは、データが時間と共に変化することを前提とした設計がされています。データはタイムスタンプと共に記録され、時間軸に沿って整理されます。この設計により、過去のデータの追跡やトレンドの解析が容易になります。

・高速な書き込みおよび読み取り

大量のデータを短時間で書き込むことが可能であり、リアルタイムでデータを読み取る能力も優れています。これは、データが高頻度で生成される環境下でも、遅延なくデータを処理できることを意味します。

・データ圧縮とロールアップ

時系列データは膨大な量になることが多いため、データ圧縮やロールアップ機能が組み込まれています。データ圧縮によりストレージ使用量を抑えつつ、ロールアップ機能を使って古いデータをサマリー化し、重要な情報を保持しながらストレージを節約できます。

・時系列クエリの最適化

時系列データベースは、時間に基づくクエリを効率的に処理するための最適化が行われています。これにより、特定の時間範囲内でのデータの検索や、特定のイベントの発生頻度の解析などが迅速に行えます。

時系列データベースの種類

・オープンソースの時系列データベース

代表的なオープンソースの時系列データベースには、InfluxDB、Prometheus、Graphiteなどがあります。これらは無料で利用でき、コミュニティによるサポートが充実しています。

・商用の時系列データベース

商用の時系列データベースには、Amazon Timestream、Microsoft Azure Time Series Insights、Google Cloud Bigtableなどがあります。これらは、企業のニーズに応じたサポートや追加機能が提供されており、大規模なデプロイメントに適しています。

時系列データベースの活用事例

・センサーデータの収集と分析

IoTデバイスやセンサーから収集されるデータをリアルタイムで格納し、分析するために広く利用されています。例えば、環境モニタリングシステムでは、温度、湿度、圧力などのデータを収集し、異常値を検出したり、長期的なトレンドを分析します。

・金融市場のデータ分析

株価や為替レートなどの金融データを時系列で記録し、リアルタイムのトレンド分析や予測に利用されます。これにより、トレーダーやアナリストは市場の動向を迅速に把握し、投資判断やリスク管理を行うことができます。

・ログデータの管理

システムやアプリケーションのログデータを時系列で管理し、パフォーマンスのモニタリングやトラブルシューティングに役立てます。例えば、サーバーのアクセスログやエラーログを時系列データベースに保存し、問題発生時の迅速な解析を行います。

・医療データの解析

医療分野でも、患者のバイタルサインや治療記録を時系列データベースに格納し、治療効果のモニタリングや異常検知に利用されます。これにより、患者の状態をリアルタイムで監視し、迅速な対応が可能になります。

時系列データベースのメリットとデメリット

◾️メリット

・高いスケーラビリティ

データ量が増加するに伴い、容易にスケールアップすることができます。これにより、大量の時系列データを扱う環境でも柔軟に対応可能です。クラウドベースのソリューションを利用することで、必要に応じてリソースを増減させることができます。

・リアルタイム処理

リアルタイムでデータを処理・解析する能力があり、即座に応答が求められるアプリケーションに適しています。例えば、リアルタイムのダッシュボードを構築することで、現在の状態を即座に把握し、迅速な意思決定を支援します。

・高度なクエリ機能

時系列データに特化した高度なクエリ機能を提供し、複雑なデータ解析を効率的に行うことができます。例えば、特定の期間におけるデータの平均値や最大値、最小値を簡単に取得できるため、詳細な分析が可能です。

・コスト効率

時系列データベースは、効率的なデータ圧縮技術を使用することで、ストレージコストを削減できます。また、オープンソースのソリューションを利用することで、ライセンス費用を抑えることができます。

◾️デメリット

・専用スキルの必要性

時系列データベースの設定や運用には専門的な知識が必要です。従来の関係データベースとは異なる設計思想やクエリ言語が使用されることが多く、これに精通したエンジニアが必要です。

・初期コストと学習曲線

新しいシステムの導入には初期コストがかかり、特に大規模なデプロイメントには高額な投資が必要です。また、新しい技術の習得には時間がかかり、学習曲線が急な場合があります。

・データの保存期間と管理

時系列データは膨大な量になるため、データの保存期間を管理する必要があります。古いデータをアーカイブするか削除するかの方針を決める必要があり、これが運用の複雑さを増す要因となります。

・クエリの最適化の難しさ

時系列データベースは、高頻度のデータ書き込みと大量のデータ読み出しを効率的に行う必要がありますが、効率的なクエリを作成するにはインデックスの設定やクエリの最適化が重要です。これを怠ると、パフォーマンスが低下し、システム全体の効率が損なわれることがあります。

・ハードウェアの要件

大量のデータを処理するために、適切なハードウェアの選定が重要です。特にディスクI/O性能やメモリ容量が不十分な場合、パフォーマンスの低下が発生する可能性があります。

現場の声

IoT技術やリアルタイムデータを必要とするサービスが多くなっていく世の中では、デバイスなどの監視やリアルタイムデータ、1秒間に大量のメトリクス情報をデータストアに保存していく必要があります。

そこで時系列データベースを使うことで、書き込みが多いシステムでも大量のデータを時系列に保存することができます。これらのデータベースは書き込みに特化しているため、大量の情報を効果的に保存する際に役立ちます。

＜執筆・監修＞

アルサーガパートナーズ株式会社　DX技術用語集制作チーム

（2024年7月時点）