[How Time Series Databases Work—and Where They Don't - Honeycomb](https://www.honeycomb.io/blog/time-series-database/) 今の[[Time Series DataBase]]は、固定インターバルの時系列データという制約があり、その制約の範囲では、インターバル間に複数のデータがあってもそれらを統計集約して書き込むことになる。そうすると、集約する前のデータが捨てられてしまうので、[[notes/sre/Observability]]が低下する。たとえば、アクセスログなら、ユーザ単位の細粒度のアクセスイベントは捨てられてしまう。 それを回避するためには、固定インターバルではない、細粒度（high cardinality）の生データを扱う必要があり、high cardinality、つまラベルの組み合わせ数が大きい場合は、[[Cassandra]]みたいなColummner datastoreが向いているのではないかってことか。 この場合の要件は、Chatサービスみたいな大量の書き込みのあるWebアプリケーションとほとんど同じだから、それらのサービスでつかわれるColumner datastoreが向いているのはそれはそうって感じだ。