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db tech showcase 2024 Tokyo
2024年時系列データベースの
最新動向と最適な選択基準
株式会社フィックスターズ
梶信也 (Shinya Kaji)

本⽇のAgenda
● はじめに
● フィックスターズのご紹介
● 『2024年時系列データベースの最新動向と最適な選択基準』
● 時系列データ、時系列データベースとは︖
● 時系列データベースの最新動向
● 時系列データベースの選択基準
● 活⽤事例とユースケース
● 未来展望
● まとめ
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はじめに
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本講演の位置づけ
時系列データベースは、現代のデータ駆動型ビジネスにお
いて不可⽋な要素となっています。適切な時系列データベ
ースの選択は、ビジネスの成功に直結します。
本セッションでは、市場の最新動向を概観し、選択基準の
詳細な解説、主要な選択肢の⽐較検討、そして最終的な選
択のための実践的なガイドラインを提供します。
ビジネスの競争⼒を⾼めるために、最適な時系列データベ
ースを選ぶための知識と洞察を共有します。
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発表者紹介
5
写真
梶信也
Shinya KAJI
株式会社フィックスターズ
ソリューション第四事業部
執⾏役員事業部⻑
クラウド⾼速化や AI ⾼速化の新規事業⽴ち上
げを経て、現在ではデータベース活⽤、FPGA
開発、HPC 等のプロジェクト推進を担当。

フィックスターズの
ご紹介
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フィックスターズの強み
コンピュータの性能を最⼤限に引き出す、ソフトウェア⾼速化のエキスパート集団
ハードウェアの知⾒アルゴリズム実装⼒各産業・研究分野の知⾒
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⽬的の製品に最適なハードウェアを⾒抜き、
その性能をフル活⽤するソフトウェアを開
発します。
ハードウェアの特徴と製品要求仕様に合わ
せて、アルゴリズムを改良して⾼速化を実
現します。
開発したい製品に使える技術を⾒抜き、実
際に動作する実装までトータルにサポート
します。

サービス提供分野
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半導体
⾃動⾞
産業機器
⽣命科学
⾦融
● NAND型フラッシュメモリ向け
ファームウェア開発
● 次世代AIチップの開発環境基盤
● ⾃動運転の⾼性能化、実⽤化
● 次世代パーソナルモビリティの
研究開発
● Smart Factory実現への⽀援
● マシンビジョンシステムの⾼速化
● ゲノム解析の⾼速化
● 医⽤画像処理の⾼速化
● AI画像診断システムの研究開発
● デリバティブシステムの⾼速化
● HFT(アルゴリズムトレード)の⾼速化

サービス領域
様々な領域でソフトウェア⾼速化サービスを提供しています。⼤量データの⾼速処理は、
お客様の製品競争⼒の源泉となっています。
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組込み⾼速化
画像処理・
アルゴリズム開発
分散並列システム開発
GPU向け⾼速化
FPGAを活⽤した
システム開発
量⼦コンピューティング
AI・深層学習
⾃動⾞向け
ソフトウェア開発
フラッシュメモリ向け
ファームウェア開発

2024年時系列データベースの
最新動向と最適な選択基準
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時系列データとは︖
時系列データ (time series data) は、時間情報（タイムスタンプ）が記録されたデータまたは
その時点で発⽣したイベントに対応する⼀連の値。データの間隔は、定期的な間隔と変動する間
隔どちらに設定することもできる。例えば、温度記録は設定された時間、毎分または毎時間に記
録され、株価は取引が完了するたびに記録される。
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時系列データの特徴︓
1. 時間の順序: 時系列データは時間の経過に従って記録さ
れるため、データポイントの順序が重要。
2. ⾃⼰相関: 時系列データは時間的に関連しているため、
過去の値が現在や将来の値に影響を与えることがある。
3. 季節性: ⼀定の周期でデータが繰り返される傾向を持つ
ことがある（例︓毎⽉の売上や気温）。
出典：
https://medium.com/@namnguyenthe/time-series-data-
characteristics-994e43c470c6

時系列データベースとは︖
時系列データベース（Time Series Database, TSDB）は、時系列データの効率的な
格納、管理、検索、分析に特化したデータベース。時系列データは、時間とともに変
動するデータであり、センサーデータ、⾦融取引データ、気象データ、IoT デバイス
からのデータなど、多くの分野で利⽤されている。
時系列データベースの主な特徴︓
1. ⾼い書き込みスループット
2. 効率的なクエリ処理
3. 圧縮とアグリゲーション
12
出典：
https://blog.senx.io/which-time-series-database-suited-to-your-needs/

なぜ時系列データベースが必要なのか︖
13
IoT や AI の普及により⼤量のデータを効率的に
格納し、リアルタイムに処理できるデータベースが必要
になったため

時系列データベースのトレンド
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出典：DB-Engines における時系列データベースのランキング (as of 2024-07-11)
https://db-engines.com/en/ranking_trend/time+series+dbms

時系列データベースの最新動向
1. データの増加とスケーラビリティ
2. リアルタイム処理と分析
3. 分散型アーキテクチャ
4. 新しいデータモデリングとクエリ機能
5. オープンソースと商⽤ソリューション
6. セキュリティとプライバシー
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時系列データベースの最新動向 (cont.)
1.『データの増加とスケーラビリティ』
• IoT とセンサー技術の普及︓IoT デバイスやセンサーの普及に伴い、膨⼤な
量の時系列データが⽣成されている。これに対応するため、TSDB はスケー
ラビリティとパフォーマンスの向上が求められている。
• エッジコンピューティング︓エッジデバイスでのデータ収集と処理が進んで
おり、エッジとクラウド間のデータ連携が重要となっている。
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2.『リアルタイム処理と分析』
• ストリーム処理︓リアルタイムのデータ分析が求められる場⾯が増えており、
データのインジェストからクエリまでの⼀連の処理をリアルタイムで⾏う機
能が強化されている。
• 機械学習との統合︓リアルタイムデータを⽤いた機械学習モデルのトレーニ
ングと推論が可能な TSDB が注⽬されている。これにより、予測分析や異常
検知が効率的に⾏える。
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3.『分散型アーキテクチャ』
• クラウドネイティブ︓クラウド上での運⽤を前提とした TSDB が増えており、
オートスケーリングや⾼可⽤性の確保が可能となっている。
• 分散ストレージ︓分散ストレージを利⽤することで、データの冗⻑性と耐障
害性が向上している。
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4.『新しいデータモデリングとクエリ機能』
• ハイブリッドデータモデル︓時系列データとリレーショナルデータを統合的に扱
えるデータモデルが登場している。これにより、より複雑なクエリや分析が可能
になる。
• クエリ⾔語の進化︓時系列データ専⽤のクエリ⾔語が進化しており、
より直感的で効率的なデータ抽出が可能。例えば Prometheus の『PromQL』、
InfluxDB の『InfluxQL』、GridDB の『TQL』などが例として挙げられる。
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5.『オープンソースと商⽤ソリューション』
• オープンソース TSDB の成⻑︓InfluxDB, TimescaleDB, GridDB などの
オープンソースプロジェクトが活発に開発されており、コミュニティによる
サポートやエコシステムが充実している。
• 商⽤ソリューションの強化︓商⽤の TSDB ソリューションも多く提供されて
おり、企業のニーズに応じたカスタマイズやサポートが⾏われている。
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6.『セキュリティとプライバシー』
• データ保護︓時系列データの機密性を保つため、データの暗号化やアクセス
制御が強化されている。
• GDPR 対応︓特にヨーロッパにおけるデータ保護規制 (GDPR) への対応が進
んでいる。
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時系列データベースの選択基準
1. データのスケーラビリティとパフォーマンス
2. データ圧縮とストレージ効率
3. クエリ機能
4. インテグレーションとエコシステム
5. 耐障害性とリカバリ
6. 運⽤と管理の容易さ
7. コスト
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時系列データベースの選択基準 (cont.)
1.『データのスケーラビリティとパフォーマンス』
• 時系列データは⾮常に⼤量のデータポイントを⽣成するため、データベース
のスケーラビリティが重要。
• ⾼い書き込み速度やクエリ性能が求められる。
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出典：『 GridDB と InfluxDB を使用した時系列データベースのパフォーマンス比較』
https://griddb.net/ja/docs/TimeSeries_Database_Benchmark_GridDB_InfluxDB.pdf

2.『データ圧縮とストレージ効率』
• データの圧縮機能が充実しているかどうか。
• ストレージ効率が⾼く、コスト効果のあるソリューションであること。
24
出典：『 GridDB と InfluxDB を使用した時系列データベースのパフォーマンス比較』
https://griddb.net/ja/docs/TimeSeries_Database_Benchmark_GridDB_InfluxDB.pdf

3.『クエリ機能』
• ⾼度なクエリ機能が提供されているかどうか。
• e.g., PromQL, InfluxQL, TQL
• 時系列特有のクエリ（例えば、範囲検索、グルーピング、集計など）が効率
的に実⾏できること。
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4.『インテグレーションとエコシステム』
• 既存のインフラやツールとどの程度統合できるか。
• エコシステム（クライアントライブラリ、ツール、サードパーティ製品な
ど）の充実度。
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出典：GridDB の GitHub リポジトリ
https://github.com/griddb
出典：GridDB デベロッパーズ
https://griddb.net/ja/

5.『耐障害性とリカバリ』
• データの耐障害性やリカバリ機能がしっかりしているかどうか。
• データのバックアップとリストアが容易に⾏えること。
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6.『運⽤と管理の容易さ』
• 運⽤が簡単で、管理の負担が少ないかどうか。
• ⾃動化された運⽤ツールや監視機能の有無。
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7.『コスト』
• 初期投資や運⽤コストが適切かどうか。
• オープンソースソリューションと商⽤ソリューションの⽐較。
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時系列データベースの活⽤事例とユースケース
1. ⾦融市場のデータ解析
2. IoT センサーデータのモニタリング
3. エネルギー管理とスマートグリッド
4. 気象データの解析
5. 医療データの管理
6. スポーツデータの解析
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時系列データベースの活⽤事例とユースケース (cont.)
『⾦融市場のデータ解析』
⾦融市場では、株価、為替、商品価格などの時間的な変動をリアルタイムで追
跡し、分析するために TSDB が広く使⽤されている。例えば、投資銀⾏やヘッ
ジファンドは、⾼頻度取引（HFT）や市場の動向予測に TSDB を活⽤している。
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出典：『 Python Pandas, Plotly, GridDBによる株式市場分析』
https://griddb.net/ja/blog/stock-market-analysis-with-python-pandas-plotly-and-griddb/

『 IoT センサーデータのモニタリング』
スマートシティや⼯場の⾃動化において、IoT デバイスから得られる⼤量のセ
ンサーデータを効率的に処理するために TSDB が利⽤されている。例えば、気
温、湿度、振動などのデータをリアルタイムで収集し、異常検知や予防保全に
役⽴てられている。
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出典：『Python Sklearnを使ってGridDBのデータから異常値を検出する』
https://griddb.net/ja/blog/detecting-anomalies-from-data-in-griddb-with-python-sklearn/

『エネルギー管理とスマートグリッド』
エネルギー産業では、電⼒消費の最適化やスマートグリッドの管理に TSDB が
⽤いられている。例えば、電⼒会社は、需要と供給のバランスをリアルタイム
で把握し、効率的なエネルギー供給を実現するために TSDB を使⽤している。
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『気象データの解析』
気象予測や気象データの解析においても TSDB が重要な役割を果たしている。
例えば、気象台や研究機関は、⻑期間にわたる気象データを収集・解析し、気
候変動の研究や予測モデルの構築に利⽤している。
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出典：『 D3.jsとGridDBによる気象データの可視化』
https://griddb.net/ja/blog/visualization-of-weather-data-with-d3-js-and-griddb/

『医療データの管理』
医療分野では、患者のバイタルサインや病歴などの時間的なデータを管理する
ためにTSDBが使⽤される。例えば、病院は、患者の⼼拍数や⾎圧などのデータ
をリアルタイムで監視し、迅速な対応を可能にする。
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出典：『GridDBを用いたBMIの健康調査データ解析』
https://griddb.net/ja/blog/health-survey-data-analysis-of-bmi-using-griddb/

『スポーツデータの解析』
スポーツチームやトレーナーは、選⼿のパフォーマンスデータを時間軸で収集
し、トレーニングの効果測定や戦略の最適化に活⽤している。例えば、バスケ
ットボールやサッカー選⼿の移動データや⼼拍データをリアルタイムで分析し
ている。
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出典：『RとGridDBによるNBAプレイバイプレイデータの解析』
https://griddb.net/ja/blog/analyzing-nba-play-by-play-data-using-r-and-griddb/

時系列データベースの未来展望
1. エッジコンピューティングとの統合
○ エッジデバイスからのデータ収集が増加し、TSDB はこれらのデータを
リアルタイムで処理・分析する役割を担うことが重要になる。
○ エッジコンピューティングと TSDB の統合により、データの伝送遅延が減少し、
リアルタイムでの意思決定が可能になる。
2. AI および機械学習との連携
○ TSDB は AI および機械学習モデルのトレーニングデータとして利⽤されることが
増えていく。
○ 時系列データの予測や異常検知において、TSDB が重要な役割を果たし、
リアルタイムでのデータ解析と意思決定を⽀援する。
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まとめ
•時系列データ︓
• 多くのビジネスや研究分野での時系列データの役割が増⼤している
• データ分析や意思決定における価値の源泉になり得る
•時系列データベースの最新動向︓
• データの増加とスケーラビリティ、リアルタイム処理と分析、分散型アーキテクチャ、新しいデー
タモデリングとクエリ機能、オープンソースと商⽤ソリューション、セキュリティとプライバシー
•選択基準︓
• パフォーマンス＆スケーラビリティ、ストレージ効率、クエリ機能、インテグレーションとエコシ
ステム、信頼性（耐障害性とリカバリ）、運⽤の容易さ、コストと TCO
•活⽤事例︓
• ⾦融からスポーツまで幅広い業界で時系列データおよび時系列データベースが活⽤されている
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Thank you!
お問い合わせ窓⼝ : contact@fixstars.com
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