時系列データベース（）は、時刻と値の組からなる時系列データを格納し提供するために最適化されたソフトウェアシステムである 。センサーからの測定値を効率的に蓄える産業用アプリケーションとして生まれたが、現在はより広い分野で利用されている。
概要 時系列データセットは一般に、時刻（タイムスタンプ）と値の組で構成され、他のデータセットに比べて内容が画一的である。さらに、テーブル間の関係が少なく、既存のデータをあとから書き換えたり、データを無期限に保存したりする需要もほとんどない。時系列データベースはこうした時系列データセットの特性に特化することで、汎用データベースに比べてストレージ性能やクエリー性能を大幅に向上させているのが特徴である。たとえば、時系列データの均一性に特化した圧縮アルゴリズムを用いたり、古いデータを定期的に削除したり、特殊な高効率インデックスを利用するなどの工夫がなされる。
時系列データは、分野によってプロファイル、カーブ、トレース、トレンドとも呼ばれる。
主な時系列データベース 下記のデータベースシステムは、時系列データセットを処理するために最適化された機能を持つ。
+ 名称 ライセンス 実装言語 参考文献 Apache License 2.0 Java N/A Apache License 2.0 C++ Apache License 2.0 Java 商用SQL, Python, C / C++, Java, and C# MIT. Chronograf AGPLv3, Clustering Commercial Go Informix TimeSeries 商用 C / C++ Kx kdb+ 商用 MongoDB C++, JavaScript, Python Prometheus Apache License 2.0 Go RedisTimeSeries BSDライセンス C言語 Riak-TS Apache License 2.0 Erlang GPLv2 C Apache License 2.0 C Whisper () Apache License 2.0 Python
関連項目 リレーショナルデータベース … 関係モデルに基づいて離散的な関係を最適化するリレーショナルデータベースの設計は、時系列データベースと対照的である。
出典・参考文献