時系列データベースとは何か

時系列データベースは、タイムスタンプ（時刻情報）を持つデータを扱うことに特化したデータベースであり、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る。本稿では、RDBMSと時系列データベースの違いを明確にするとともに、時系列データベースを効果的に活用するためのポイントを解説する。

RDBMSと時系列データベースの違い

まずは、代表的な時系列データベースであるInfluxDBを例に、RDBMSと時系列データベースの違いを解説する。RDBMSでいうところのテーブルとレコードは、時系列データベースではそれぞれMeasurementとPointと呼ばれる。RDBMSのカラムに相当する列は、時系列データベースでは、タイムスタンプが格納されるTime、検索キーとなるTag、実際のデータが格納されるFieldの3種類がある。Time列は全てのPointに存在する必要があるが、TagとFieldは全てのPointで共通である必要はない（図1）。

図1．RDBMSと時系列データベース（InfluxDB）の構造の比較

時系列データベースでは、基本的にデータの更新は行われない。その理由を、センサーのようなIoTデバイスで発生するデータを例に考えてみると、発生したデータを時系列に蓄積したあとに、それらのデータを遡って変更する必要性自体が極めて少ないからである。また、データの削除についても、古くなったデータを期間を指定してまとめて削除することはあっても、特定のデータを厳密に指定して削除する必要性はほとんどない。

以上のような背景から、時系列データベースにはデータを更新（UPDATE）する機能はない。また、データをPoint単位で削除する（DELETE）機能もなく、データ保持期間を設定することによって期間を過ぎたデータを一括削除することしかできない。時系列データベースは、データの書き込みと読み込みに特化することで、RDBMSよりも高いパフォーマンスとスケーラビリティを実現している。