時系列データベース（TSDB）は、現代のコンピューティングにおける最も重要な課題の1つで、時間ベースのデータの効率的な保存、取得、分析のための特殊なソリューションとして登場しました。センサー、アプリケーション、および定期的な間隔で測定値を生成するシステムからのデータ収集が組織で増加するにつれて、このタイプのデータを処理するための従来のデータベースシステムの限界が明らかになりました。
従来のリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）は、データの時間的側面よりも異なるエンティティ間の関係が重要なトランザクションワークロード向けに設計されています。これらのシステムはタイムスタンプ付きデータを確実に保存できますが、時系列ワークロードに関連する高頻度の書き込み、時間クエリ、データライフサイクル管理には最適化されていません。この制限により、時系列データ固有の特性を処理できる専用ソリューションの必要性が生まれました。この記事では、従来のデータベーステクノロジーと時系列データベーステクノロジーがどのように統合され、相互に補完し合うかを検証し、さまざまな実装アプローチを検討します。
従来のデータベースと時系列データベースの統合
TSDBの進化は、従来のデータベーステクノロジーから孤立して発生したわけではありません。むしろ、既存のデータベースフレームワークへの時系列機能の段階的な統合、および従来のデータベースから概念を借用するスタンドアロンシステムの開発が行われてきました。この共生関係により、純粋なTSDBから時系列拡張機能を備えた従来のデータベースまで、幅広いソリューションが生まれました。
この統合の最も注目すべき例の1つはTimescaleDBです。これは、PostgreSQLを拡張して時系列データを効率的に処理します。PostgreSQLの強固な基盤の上に構築することで、TimescaleDBは成熟したRDBMSの信頼性、SQL互換性、および豊富なエコシステムを継承し、特殊な時間ベースのインデックス作成、自動パーティショニング、および最適化された圧縮アルゴリズムを追加します。このハイブリッドアプローチにより、組織はリレーショナルデータと時系列データの両方に対して単一のデータベースシステムを維持し、運用上の複雑さを軽減できます。
同様に、MicrosoftやOracleなどの主要なデータベースベンダーは、主力製品に時系列機能を直接組み込んでいます。Microsoft SQL Serverは、時間の経過に伴うデータ変更の履歴を追跡するテンポラルテーブルを提供し、Oracle Databaseは、従来のRDBMSのコンテキスト内で時系列データを管理するために特別に設計された機能を含んでいます。
補完的なアプローチとクラウドソリューション
既存のシステムへの拡張機能を超えて、多くの組織は、従来のデータベースと専用TSDBがデータアーキテクチャ内で共存する補完的なアプローチを採用しています。これらのシナリオでは、運用データはMySQLやOracleなどの従来のRDBMSに存在し、高頻度のメトリック、ログ、およびその他のタイムスタンプ付きデータは、InfluxDB、Prometheus、またはGraphiteなどの専用TSDBにルーティングされます。ETL（抽出、変換、ロード）プロセスまたはAPIベースのデータ交換を通じて実装されることが多い統合レイヤーは、ドメイン間のクエリが必要な場合に、これらのシステム間で情報が確実に流れるようにします。
クラウドコンピューティングの台頭により、従来のデータベースと時系列データベースの境界線はさらに曖昧になりました。Amazon Timestream、Azure Data Explorer、Google CloudのBigQueryなどのマネージドサービスは、従来のSQLベースのクエリ言語との互換性を維持しながら、大規模な時系列ワークロードを処理するように設計されています。これらのサービスは、基盤となる複雑さの多くを抽象化し、開発者が従来のデータベースシステムの使い慣れた概念を活用して時系列データを操作できるようにします。
Navicatによる多様なデータベースエコシステムの管理
このますます多様化するシステムを管理する任務を負うデータベース管理者および開発者にとって、Navicat のようなツールは、複数のデータベースを操作するための統合インターフェースを提供します。Navicatの汎用性により、MySQL、PostgreSQL、SQL Serverなどの従来のRDBMSプラットフォームと、SQL互換インターフェースを提供する新しい時系列に焦点を当てたシステムの両方に接続できます。Navicatを通じて、管理者はスキーマを視覚的に設計し、クエリを作成およびテストし、データベースネットワーク全体のパフォーマンスを監視できます。
まとめ
従来のデータベースと時系列データベースの関係は、置き換えではなく、進化と統合の関係です。今日の組織は、特殊なスタンドアロンソリューションから使い慣れたデータベースシステムの拡張機能まで、時系列データを処理するための複数のオプションを持っています。データ量が引き続き増加し、リアルタイム分析がますます重要になるにつれて、これらのシステムが相互に作用し、補完し合う方法における更なるイノベーションが期待できます。Navicat のようなツールを通じてこれらの多様なデータベーステクノロジーを効果的に管理する能力は、時間ベースのデータから最大限の価値を引き出そうとする組織にとって、今後も極めて重要です。
