【ITニュース解説】Building High-Performance Time-Series Applications with tsink: A Rust Embedded Database

時間とともに記録されるデータのことを時系列データと呼ぶ。例えば、センサーが計測する温度や湿度、ウェブサイトへのアクセス数、スマートデバイスから送られてくる健康データなどがこれに該当する。これらのデータは常に新しく生成され続け、その量は膨大になる傾向があるため、効率的に保存し、必要に応じて素早く分析できる仕組みが必要となる。しかし、一般的なデータベースは、このような時系列データの特性に特化して設計されているわけではない。そのため、毎秒何百万ものデータポイントを記録したり、過去の大量のデータを高速に検索したりするような処理では、従来のデータベースでは性能の限界に達したり、ストレージ容量を大量に消費したりといった課題が生じやすかった。

このような時系列データが抱える課題を解決するために開発されたのが、「tsink」というRust製の組込みデータベースである。組込みデータベースとは、アプリケーションの中に直接組み込んで利用するタイプのデータベースを指し、別個のデータベースサーバーを立てる必要がないため、開発や運用がシンプルになる利点がある。tsinkは特に、毎秒1000万ものデータポイントを処理するような、非常に高い性能が求められる監視システムでの経験から生まれた。

tsinkの最も注目すべき特長の一つは、その驚異的なデータ圧縮率である。元の記事によると、100GBもの生データがわずか1.37GBにまで圧縮されたという。これは、16バイトのデータポイント（タイムスタンプと値）が平均して2バイト未満にまで縮小されることを意味し、ストレージコストを大幅に削減できる。この高圧縮は「Gorilla圧縮」という技術を応用しており、ストレージの節約だけでなく、データの読み書き速度向上にも貢献する。

次に重要なのは、スレッドセーフな設計である点だ。複数の処理（スレッド）が同時にデータベースにデータを書き込もうとしても、データが壊れたり、処理が停止したりすることなく、安定して動作するよう設計されている。これは、多数のセンサーやデバイスから同時にデータが送られてくるような環境では非常に重要な機能であり、開発者が並行処理の複雑さに頭を悩ませる必要がなくなる。

さらに、tsinkはコンテナ環境に最適化されている。Dockerなどのコンテナ技術を使ってアプリケーションをデプロイする際、tsinkは自動的にコンテナに割り当てられたCPUリソースを検出し、それに応じて内部のワーカープール（処理を行うためのスレッド群）のサイズを調整する。これにより、限られたリソースの中でも最大のパフォーマンスを発揮できるようになる。

具体的な使い方を見てみよう。tsinkでは、まずデータベースの保存先やデータの保持期間（リテンション）、タイムスタンプの精度などを設定してストレージを構築する。例えば、データはディスクに保存し、1時間ごとに新しいパーティション（データのまとまり）を作成し、7日間のデータを保持するように設定できる。データポイントは、計測対象のメトリクス名（例: "http_requests"）と、その詳細を表すラベル（例: "method:GET", "endpoint:/api/users"）、そしてタイムスタンプと値で構成される。これらのデータポイントはまとめてデータベースに挿入でき、その後は特定のメトリクス名とラベル、時間範囲を指定して、過去のデータを高速に検索できる。

tsinkの性能は非常に高く、単一のデータポイント挿入では1秒間に1000万回もの処理が可能だ。これは1操作あたり約100ナノ秒という驚異的な速さである。1000ポイントをまとめて挿入するバッチ処理では、1秒間に1500万ポイントを処理し、100万ポイントを検索するクエリでも1秒あたり340万回ものクエリを維持できる。このような速度は、従来のデータベースが1秒間に数万件の挿入で苦戦していたのと比較すると、まさに桁違いの進化と言えるだろう。

この高速性を実現しているのは、tsinkの独自のアーキテクチャにある。データは「アクティブパーティション（メモリ）」、「バッファパーティション（最近のデータ）」、「ディスクパーティション（履歴データ）」という段階で管理される。新しいデータはまず高速なメモリ上に置かれ、少し古いデータや順不同で到着したデータはバッファに、そしてさらに古いデータはディスクに永続化される。ディスク上のデータもメモリマップトファイルとして扱われるため、直接メモリから読み出すかのように高速にアクセスできる。

順不同データへの対応も、時系列データを扱う上で非常に重要な特長だ。ネットワークの遅延などにより、データは必ずしも厳密な時系列順に到着するとは限らない。他のデータベースではこのようなデータの処理が複雑になりがちだが、tsinkは順不同で挿入されたデータも内部で自動的に正しい時系列順に並べ替えて格納するため、開発者はデータの到着順序を心配する必要がない。

また、tsinkにはクラッシュリカバリ機能が組み込まれている。これは「Write-Ahead Log（WAL）」と呼ばれる仕組みによって実現されており、データがディスクに書き込まれる前に、まずその変更内容が専用のログファイルに記録される。これにより、システムが予期せず停止したりクラッシュしたりした場合でも、ログを再生することで失われたデータを正確に復元できるため、データの耐久性が非常に高い。

tsinkは、IoTセンサーデータ、アプリケーションの性能メトリクス、金融のティックデータ（株価の瞬時データ）、ログの集計など、様々な時系列データ処理の場面で活躍する。特に、大量のデータを高速で取り込み、効率的に保存し、素早く検索したい場合に最適だ。一方で、複雑なSQLクエリ（JOINなど）が必要な場合や、過去のデータを頻繁に更新する必要がある場合、また数値データ以外のデータ（画像など）を扱う場合には、tsinkは適していない可能性がある。

tsinkの導入は非常に簡単で、Rustのプロジェクトファイルに数行追記するだけで利用を開始できる。基本的な使い方であれば、たった3行のコードでメモリ上のデータベースを構築し、データの挿入と検索を行うことが可能だ。タイムスタンプを0とすることで現在の時刻を自動で利用したり、複数のラベルを使って多次元的にメトリクスを管理したり、メモリマップトファイルによるゼロコピー読み出しで高速なデータアクセスを実現したりといった隠れた便利機能も多数搭載されている。

tsinkは、Rustを使って高性能な時系列データ処理アプリケーションを構築するシステムエンジニアにとって、非常に強力でシンプルな選択肢となるだろう。その性能、使いやすさ、信頼性の組み合わせは、時系列データがもたらす多くの課題を効果的に解決してくれるはずだ。