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株式会社Scalar、ScalarDB 3.14 をリリース。異種・複数のデータベースをまたがる分析処理を大幅に強化

(PR TIMES) 2024年11月22日(金)10時45分配信 PR TIMES


[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/37795/46/37795-46-c2f497c014abdea22bcad18cd57acdcc-2304x1296.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


株式会社Scalar(本社:東京都新宿区、代表取締役CEO兼COO:深津航、代表取締役CEO兼 CTO:山田浩之)は、複数のデータベースを仮想的に統合する汎用的なトランザクションマネージャ/HTAPエンジンであるScalarDBにおける新しいバージョン3.14をリリースしました。 本バージョンでは、分析問合せを始めとする広範なワークロードを効率的に処理する機能を追加しました。複数のデータベースに対する読み出し処理等を効率的に実現することで、それらをデータソースとする大規模言語モデル(LLM)の構築や大規模データ分析を容易にすることが可能となります。
ScalarDB 3.14の新機能概要
本バージョンでは、以下を始めとする新機能が追加されています。
分散したデータに対する分析処理の効率化
これまでのScalarDBは、少量のデータの読み書きを行うトランザクションを多数実行するOLTP(OnLine Transaction Processing)が主な対象ワークロードでした。ScalarDB 3.14 においては、大量のデータを読み出すOLAP(OnLine Analytical Processing)ワークロードや、必ずしもトランザクションを必要としないが少量のデータの読み書きを行うワークロード等のより広範なワークロードを効率的かつスケーラブルに処理すべく機能拡張を行いました。複数のデータソースがある場合は、ETLを介してデータウェアハウスやデータレイクにデータを統合・集約し、当該データウェアハウスに対して分析問合せ等を実行することが通例ですが、ScalarDBを用いることで、そのような複雑なプロセスを経ることなく効率的かつリアルタイムに分析問合せを実行できるようになりました。企業においては、大規模言語モデル(LLM)やRAGを実現するためベクトルストアを多数の分散したデータソースから構築することが行われ始めており、当該ユースケースでの活用も期待できます。
データ暗号化によるセキュリティ機能の向上
これまではScalarDBにおいては、データを暗号化する場合は、下位のデータベースの暗号化機能を個別に設定する必要がありましたが、ScalarDB 3.14 においては、ScalarDBにデータ暗号化の機能が実装されました。この機能追加により、複数のデータベースがある場合であっても、ScalarDBで一元的に設定を行うことで下位のデータベースを暗号化することが可能となり、アプリケーション開発者やデータベース管理者の負担を大幅に軽減することが可能となりました。
グループコミットによる性能向上
これまでのScalarDBにおいては、トランザクションの状態を管理するコーディネータに対する書き込みはトランザクションごとに毎回行っていましたが、ScalarDB 3.14 においては、当該書き込みを複数のトランザクション分をまとめて行うことで、特にコーディネータを複数リージョンに配置した高レイテンシ環境において、トランザクション処理スループットを向上させることが可能となりました。
今後の展望
今後は、企業が抱える分散データをさらに容易かつ安全に管理すべく、レコードレベルのアクセスコントロールを実現する細粒度アクセスコントロール機能や、ベクトルストアへの対応、災害対策にむけた半同期レプリケーション等の高い可用性を実現する機能等を開発を行う予定です。

【株式会社Scalarについて】
株式会社Scalarは、東京とサンフランシスコに拠点を持つ2017年に設立された日本発のグローバルスタートアップです。「データ管理をより信頼できるものにする」をミッションとし、異種複数のデータベースをまたがるトランザクションを管理し、分散したデータベース間の整合性の課題を解決する、分散トランザクションマネージャ「ScalarDB」とデータの真正性の課題を解決するデータ改ざん検知ソフトウエア「ScalarDL」の開発・販売をしています。詳細はウェブサイトをご覧ください。

※ 記載されている会社名、製品名は、各社の登録商標または商標です。

プレスリリース提供:PR TIMES

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