東芝デジタルソリューションズ、ビッグデータ・IoT向けデータベース「GridDB 5.0 Enterprise Edition」を販売開始

近年、ビッグデータやIoTシステムにおけるデータベースは、高速性や拡張性、信頼性が求められている。

東芝デジタルソリューションズ株式会社が開発したスケールアウト型データベース「GridDB」では、イベント駆動処理技術（※1）や自律データ再配置技術（ADDA）（※2）を開発し、これらの要件を満たすデータベースを提供してきた。

近年、IoTで扱われるデータやその活用方法が多様化しており、その結果、データモデルも多様化している。新たなデータモデルを扱う際、複数のデータベース管理システム（DBMS）を用意したり、あるいは無理やり単一のDBMSで対応したりしているのが現状だ。しかしそのような対応方法では、システムの煩雑化、構築・運用コストの上昇、リアルタイム性の損失などの問題が生じてしまう。

このほど東芝デジタルソリューションズは、GridDBの新バージョンとして、アーキテクチャを刷新した「GridDB 5.0 Enterprise Edition」（以下、GridDB 5 EE）の提供を開始した。

GridDB 5 EEではアーキテクチャを刷新し、単一のDBMSでありながら複数のデータモデルを扱うことを可能とした、プラガブルデータストアを実装した。これまでGridDBが提供してきた高頻度で大量なデータ登録に適したデータストアに加え、複雑な分析を高速に行うことができるデータストアや、ログなどの文章を蓄積することが得意なデータストアを組み込むことができる。

これまでのIoTシステムでは大量のセンサーデータを貯めて、可視化することで価値を提供してきた。しかし最近では貯めたデータを用いて複雑な分析を行い、新たな知見を得ようとする動きが出てきている。大量高頻度のデータを貯める機能と、複雑な分析を高速に行う機能は、DBMSとしては相反する要件になる。

これをプラガブルデータストア機能により、それぞれに適したデータストアを一つのDBMSの中に実現できるようになる。複数のDBMSを使用するのではなく、単一のDBMSで統合的に処理することが可能となり、複数のDBMSが混在することによるシステムの複雑化や、構築・運用コストの上昇などを避けることができる。

さらにGridDB 5.0 EEでは、独自の高効率チェックポイント（※3）アルゴリズム技術「HCAL（Highly efficient Checkpoint Algorithm for Large-scale data）」による新チェックポイント方式を導入し、チェックポイント時のファイルへのログ書き込み量を削減し、ディスクI/O負荷を低減させた。これにより頻繁にデータの追加・更新を行うシステムでは、システムの負荷が下がり、その結果、より多くのデータベース処理を実行できるようになる。

また、テーブルごとに固有のブロックを割り当てることで、テーブル単位のスキャンや削除を高速化できる機能を追加した。テーブルスキャン（※4）が多用されるデータ分析クエリなどで有効とのことだ。また削除予定のテーブルを指定しておけば、テーブル削除が高速になる。これらの性能改善を行うことで、データベースの性能比較するためのベンチマークテスト（TPC-H）（※5）で、17%～46%（平均26％）改善したという。

東芝デジタルソリューションズは今後、複雑な分析を高速に行うデータストアや、文章の蓄積が得意なデータストアを順次提供するとしている。

※1　イベント駆動処理技術：少ないリソースで⾮同期的なデータ処理を絶え間なく実⾏するとともにメモリ、ディスクアクセスの排他処理や同期待ちを極力排除しオーバヘッドを減らした技術。
※2　自律データ再配置技術（ADDA: Autonomous Data Distribution Algorithm）：自律的にDBサーバ間でデータを再配置し、DBサーバの負荷を平衡にする技術。
※3　チェックポイント：データベース管理システム（DBMS）で、データベースへの変更をストレージ（外部記憶装置）上のファイルに書き込む処理。データベースの内容の変更はまずメインメモリ（RAM）上で行われ、ストレージへの反映は変更内容がある程度溜まってからまとめて行われる。
※4　テーブルスキャン：SQLで指定された表データにアクセスする際、検索条件を満たす行を1行ずつ探す方法。1行ずつチェックするので、時間がかかる。
※5　TPC-H：データベースシステムの検索処理性能に関する業界標準のベンチマークのひとつ。