シングルストア

シングルストア

ジャンル	RDBMS
設立	2011年1月 ( 2011-01 )
創設者	エリック・フレンキエル ニキータ・シャムグノフ アダム・プラウト
本部	カリフォルニア州サンフランシスコ（本社） ワシントン州シアトル（ハブ） ノースカロライナ州ローリー（ハブ）
サービスエリア	全世界
従業員数	350 [1]
Webサイト	シングルストア

SingleStore（旧称MemSQL）は、データ集約型アプリケーション向けに設計された独自のクラウドネイティブ データベースです。^[2]分散型のリレーショナルSQLデータベース管理システム[ ^{3] （RDBMS）}で、 ANSI SQLをサポートしており、データ取り込み、トランザクション処理、クエリ処理の速度に優れています。 ^{[4] [2]}

SingleStore は主にリレーショナル データを格納しますが、 JSONデータ、グラフ データ、時系列データも格納できます。HTAP ワークロードと呼ばれる混合ワークロードだけでなく、従来のOLTPおよびOLAPユース ケースもサポートしています。クエリについては、構造化クエリ言語(SQL)をマシン コードにコンパイルします。SingleStore データベース エンジンは、オンプレミスインストール、パブリックおよびプライベート クラウドプロバイダー、 Kubernetesオペレーター経由のコンテナー、または SingleStore マネージド サービスと呼ばれるクラウド内のホスト型サービスなど、さまざまな Linux環境で実行できます。 ^{[5] [6]}

2013年4月23日、SingleStoreはMemSQLとしてデータベースの最初の一般提供バージョンをリリースしました。^[7]初期のバージョンでは行指向テーブルのみがサポートされ、すべてのデータがメインメモリ内に収まる場合に高度に最適化されていました。この設計は、ムーアの法則に似た傾向で、 RAMのコストが時間の経過とともに指数関数的に減少し続けるという考えに基づいています。これにより、最終的にはデータベースシステムのほとんどのユースケースで、データをメモリ内にのみ保存できるようになります。

発売後まもなく、MemSQL は、インメモリ行ストアと連携して動作するオンディスク列ベース ストレージ形式の一般的なサポートを追加しました。^[8]メモリ コストの低下は時間の経過とともに鈍化し、ディスクベースの OLAP ワークロードの需要が増加する中、純粋なインメモリ データベース システムの市場はほとんど実現しませんでした。そのため、時間の経過とともに、MemSQL の列ストアが主要な焦点となり、顧客にとって重要な機能となりました。

2020年10月27日、MemSQLは、インメモリワークロードのみに重点を置くのではなく、SingleStoreにブランド名を変更しました。新しい名前は、トランザクションと分析の両方のユースケースをサポートできるユニバーサルストレージフォーマットを実現するという目標を強調しています。^[9]

現在の製品リリースであるv.7.5では、SingleStoreはストレージとコンピューティングの分離とレコードシステムを単一のプラットフォームに統合した最初で唯一のデータベースになりました。カリフォルニア州サンフランシスコに本社を置くSingleStoreは、2021年6月にノースカロライナ州ローリーにオフィスを開設しました。オフィス開設の一環として、SingleStoreはソリューションをインキュベートしてプロトタイプ化するイノベーションセンターであるLaunch Padを立ち上げました。他のオフィスには、カリフォルニア州サニーベール、ワシントン州シアトル、ポルトガルのリスボンなどがあります。^[10]

2013年1月、SingleStoreは500万ドルを調達したと発表しました。それ以来、同社はKhosla Ventures、Accel、Google Ventures、Dell Capital、HPEなどを含むさまざまな投資家から3億1,810万ドルを調達しています。^[11]

SingleStore は、行指向テーブル ("行ストア") または列指向テーブル ("列ストア")のいずれかにデータを保存できます。使用する形式は、テーブルの作成時にユーザーが決定します。

行ストア テーブルは、その名前が示すように、 RDBMSシステムで使用される従来のデータ形式である行形式で情報を格納します。行ストアは、シングルトンまたは小規模な挿入、更新、または削除クエリ用に最適化されており、OLTP (トランザクション) の使用例に最も密接に関連しています。行ストア テーブルのデータは完全にメモリ内に格納されるため、ランダム読み取りが高速になり、スナップショットとトランザクション ログはディスクに保持されます。

列ストアは、通常OLAP (分析) やデータ ウェアハウスのユース ケースに関連する複雑な SELECT クエリ用に最適化されています。たとえば、データ分析用の大規模な臨床データ セットは、列形式で保存するのが最適です。これは、これに対して実行されるクエリが通常、多数の類似データ項目に対して集計が計算されるアドホック クエリであるためです。列ストア テーブルのデータはディスク上に保存され、高速なシーケンシャル読み取りと、通常 5 ～ 10 倍に達する圧縮をサポートします。

SingleStore 行ストアは、従来の B ツリー インデックスではなく、メモリ内で高速でロックフリーの処理に最適化されたスキップリストを使用します。列ストアは、ディスク上の圧縮を最大化し、高速な順序付きスキャンを実現するために、並べ替えられたセグメントにインデックスが付けられたデータを格納します。SingleStore は、特定のクエリを高速化するために、ハッシュ インデックスをセカンダリ インデックスとして使用することもサポートしています。

SingleStore データベースは、多くのコモディティ マシンに分散されています。データはリーフ ノードのパーティションに保存され、ユーザーはアグリゲータ ノードに接続します。^[要出典] SingleStore アグリゲータ ノードとリーフ ノードには 1 つのソフトウェアがインストールされ、管理者はセットアップ時にクラスター内の各マシンの役割を指定します。アグリゲータ ノードは、SQL クエリを受信し、それをリーフ ノードに分割し、結果をクライアントに集約する役割を担います。リーフ ノードは SingleStore データを保存し、アグリゲータからのクエリを処理します。アグリゲータとリーフ ノード間のすべての通信は、SQL を使用してネットワーク経由で行われます。SingleStore は、ハッシュ パーティションを使用して、多数のリーフ ノードにデータを均一に分散します。^[14]

SingleStore Pipelines は、分散データソースから並行してストリーミングデータの取り込みを提供する組み込みの統合テクノロジです。^[5]データの取り込み時にライブ重複排除を提供し、メッセージブローカーからの 1 回限りのセマンティクスを提供し、ETL ミドルウェアの必要性を減らすか排除することでアーキテクチャを簡素化します。変換とML 統合は、バイナリを埋め込むことで SingleStore Pipeline Transforms を介して実行できます。SingleStore Pipelines は、Apache Kafka、Apache Spark、Amazon S3バケット、Microsoft Azure Blob Storage、Google Cloud Storage、HDFS、またはディスク上のファイルなどのデータソースに接続し、JSON、Parquet、Avro、CSV などの形式をサポートします。ロックフリーのスキップリストにより、クエリはデータが到着するとすぐにデータを取得できますが、データの取り込み中に続行がブロックされることはありません。^{[1] [15]}

ボトムレス ストレージは、SingleStore のストレージとコンピューティングを分離します。^[16]データ ファイルは、S3 または同等の BLOB ストレージと NFS に非同期で保存されます。「BLOB」は、列ストアをサポートする圧縮されたエンコードされたデータ構造です。最新のデータについては、SingleStore クラスターで高可用性が維持されますが、長期ストレージはBLOB ストレージに移動します。クエリが実行されない BLOB は、SingleStore ノードのローカル ディスクから自動的に削除されるため、クラスターは使用可能なディスクよりも多くのデータを保持でき、クラスターのストレージは「ボトムレス」になります。新しいレプリカは、オンラインになるためにすべての BLOB ファイルをダウンロードしてパーティションを作成および移動する必要がなくなります。ボトムレスは「継続的なバックアップ」として機能し、従来の災害復旧およびバックアップ クラウド操作手順が不要になります。また、履歴分析用のより大きなペタバイト サイズのデータ​​セットもサポートします。^[5]

インメモリ行ストアの耐久性は、チェックポイントに似た先行書き込みログとスナップショットで実装されています。デフォルト設定では、トランザクションがメモリ内で確認されるとすぐに、データベースはディスクが許す限りの速度でトランザクションを非同期的にディスクに書き込みます。^[17]

ディスク上の列ストアは、実際には、スキップリストを使用してインデックス付けされたメモリ内の行ストアのような構造によって先行しています。この構造は、SingleStore 行ストアと同じ耐久性保証を備えています。それとは別に、列ストアはデータがディスク上に保存されるため、耐久性があります。

SingleStore クラスターは、「高可用性」(HA) モードで構成できます。このモードでは、すべてのデータ パーティションが 2 つの別々のリーフ ノードにマスター バージョンとスレーブ バージョンで自動的に作成されます。HA モードでは、アグリゲータはトランザクションをマスター パーティションに送信し、マスター パーティションはログをスレーブ パーティションに送信します。予期しないマスター障害が発生した場合、スレーブ パーティションがマスター パーティションとして機能を引き継ぎ、ダウンタイムのない完全なオンライン操作が行われます。^[5]

SingleStore は無料でダウンロードでき、最大 4 リーフ ノード (各 32 GB RAM) の Linux システムで実行できます。より大規模な展開や公式 SingleStore サポートには、エンタープライズ ライセンスが必要です。SingleStore クラスターは、SingleStore Kubernetes Operator を使用してコンテナーで管理できます。SingleStore は、SingleStore Managed Service というマネージド サービスとしても提供されており、Google Cloud および Amazon Web Services のさまざまなリージョンで利用できます。近い将来には Microsoft Azure 実装も予定されています。基盤となるエンジンと潜在的なシステム パフォーマンスは、すべてのディストリビューション フォーマットで同一です。^[1]

SingleStore には、SingleStore Tools と呼ばれるインストール、管理、監視ツールのセットが付属しています。SingleStore をインストールすると、Tools を使用してマシン間で分散された SingleStore データベースをセットアップできます。SingleStore には、SingleStore Studio と呼ばれるブラウザベースのクエリおよび管理 UI も用意されており、クエリ処理とデータベース監視を提供し、実行中のクラスターの健全性と詳細情報を表示します。^[1]

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