これまでの記事で、SingleStoreがAIアプリケーション用データベースやリアルタイム分析用データベースとして最適な理由について紹介してきました。
上記のような単一の用途でSingleStoreを導入した企業が、導入後に他のデータベースをどんどんSingleStoreに置き換えて統合する事例が増えています。
下記のSingleStoreのユースケースサイトでは、データベース統合を含めた様々な顧客事例が紹介されています。
この記事では、なぜSingleStoreがデータベース統合に最適なのかについて紹介していきます。
データベース乱立による課題
現代の企業は、ビジネス部門や用途ごとに異なるデータベースを使用する 「データベースの乱立（Database Sprawl）」 という課題に直面しています。まさに、以下の図のような状態です。
これにより、データ管理が複雑になり、コストが増大し、データサイロが発生します。
SingleStoreが統合用データベースとして最適な理由
SingleStoreは、この課題を解決するための最適なソリューションです。なぜSingleStoreがデータベース統合に優れているのか、その理由を解説していきましょう。
1. トランザクション処理と分析処理を単一プラットフォームで実現（HTAP）
従来のデータ処理では、トランザクション処理（OLTP）と分析処理（OLAP）のために、別々のデータベースを用意する必要がありました。
しかし、SingleStoreは両方のワークロードを単一のプラットフォームで実行できる ハイブリッド・トランザクション・分析処理（HTAP） データベースです。これにより、データ移動のための複雑なETLパイプラインが不要になり、リアルタイムでの意思決定が可能になります。
単一テーブルでHTAPを実現しているSingleStoreの革新的なアーキテクチャについては、以下の記事で詳しく解説しています。
2. 多様なデータモデルをサポート
SingleStoreは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データといった、多様なデータモデルを単一のデータベースでサポートしています。
これにより、特定のデータタイプごとに個別のデータベースを導入する必要がなくなり、データアーキテクチャ全体が大幅にシンプルになります。
また、SingleStoreは2017年という早い時期からベクトルデータをサポートしているので、AIや機械学習の文脈で重要となるベクトルデータの統合もスムーズに行えます。
3. 高いスケーラビリティとパフォーマンス
SingleStoreは、分散型データベースアーキテクチャを採用しており、ノードを追加するだけで水平にスケールできます（画像はSingleStoreのドキュメントサイトから拝借）。
これにより、データ量の増加やユーザー数の増加にも柔軟に対応し、常に高いパフォーマンスを維持できます。また、インメモリ処理の活用により、トランザクション処理だけでなく分析クエリにおいても、低遅延での応答を実現します。
データベース統合によるメリット
SingleStoreにデータベースを統合することで、データベース環境が以下のようにとてもシンプルになります。
このデータベース統合により、次のようなメリットが得られます。
1. 運用管理の簡素化
複数のデータベースを管理することは、多くのリソースと専門知識を必要とします。SingleStoreに統合することで、管理対象のデータベースの数を減らし、データアーキテクチャ全体の複雑さを軽減できます。SingleStoreはクラウドネイティブなサービスであるため、デプロイや管理が容易になり、運用コストの削減にもつながります。
2. データサイロの解消
各部門が個別のデータベースを使用していると、データが分散し、全社的な視点での分析が困難になります。SingleStoreにデータを統合することで、すべてのデータが一元管理され、リアルタイムでの分析が可能になり、データサイロが解消されます。これにより、迅速な意思決定と深いインサイト（洞察）の獲得を実現できます。
まとめ
SingleStoreは、HTAP、多様なデータモデルのサポート、高いスケーラビリティといった革新的な機能により、データベース統合に最適なソリューションです。複雑なデータアーキテクチャをシンプルにし、運用を効率化することで、企業はデータサイロを解消し、リアルタイムでのデータ活用を加速できます。
SingleStoreを試してみたくなった方は、以下の記事をご参照ください。