# DataLayerTS DataLayerTS(DLTS)は Clapsode 製の、正則(regular/equidistant)時系列に特化したベクターストア型時系列データベースである。データ点ごとにタイムスタンプを保存する代わりに、センサーの最初のデータ点のタイムスタンプと時間分解能(time resolution)のみを保存することで、より高い取り込みレートとより低いクエリレイテンシを実現する——ディスクへの読み書き情報量が少なくて済むため。各センサーは専用の Write-Ahead Log(WAL)を持ち、データはまず WAL に書き込まれ、Brotli形式で圧縮された後、バックグラウンドプロセスによってセンサーごとの倍精度浮動小数点配列に追加される。値以外のデータはメタデータとして別途保存される。特定の time-value ペアのクエリは、値配列全体のアンパック・対応するメタデータの抽出・配列内のデータインデックスと最初の記録タイムスタンプおよび設定された時間分解能からのタイムスタンプ計算を伴う。DLTS は互換性のため専用APIを介した不規則時系列もサポートするが、開発者は性能への影響が大きいため高負荷ワークロードでの使用を推奨していない(Source: [[@2026__arXiv__Six Dimensions of Benchmarking Time-Series Databases]] §3.2)。 ## SciTSv2 ベンチマークにおける性能特性 [[@2026__arXiv__Six Dimensions of Benchmarking Time-Series Databases]] は、規則性に特化したTSDBとして初めてベンチマークされたシステムとしてDLTSを位置づける: - **取り込み**: 大バッチ・高並列(クライアント数64・128)で最高約178 MB/sを達成し4TSDB中最速。ただし小バッチ・小並列では1 MB/s未満まで崩壊する——WALと履歴配列のマージ時にチェックポイントごとに配列全体を再書き込みするため。最大レート時の実ディスク書き込み量は意図した量の5.7倍(Disk Write Amplification)に達する。 - **多変量**: 変数ごとに独立したベクターファイルを作成するため、12変数まで37.96→59.67 MB/sと増加した後、24変数で10.75 MB/sへ急落する。ディスク書き込み増幅係数も1変数21.22倍から24変数238.12倍へ増加する(ランダムディスク書き込みの増加による)。 - **クエリ**: 全クエリクラスで最低レイテンシを達成し、Q3・Q4・Q5では1 ms未満に到達する。等間隔性を利用して時系列を連続したベクターとして保存するため、範囲の端点インデックス計算だけで対応するスライスを抽出できる。多変量全取得(Q1-B)でも1変数1.35 msから24変数8.5 msと4TSDB中最も効率的にスケールする。 - **混合ワークロード**: 単一配列アーキテクチャのため著しく劣化する。ingestion checkpointとqueryが同一ベクターファイルを奪い合い、CPUシステム時間が最大22%まで急増、I/O待機CPU使用率も最大8.53%に達する。専用取り込みでは31.51 MB/sだったfractional Q1-Bワークロードの取り込みレートが10 MB/s未満まで急落し、ClickHouseより低くなる(専用ワークロードでの序列が逆転する)。 - **規則性の効果**: 正則時系列で繁栄し不規則時系列では大幅に性能が悪化する、最も規則性依存度の高いTSDBである。狭い特化性の代償として、公平な比較のため本論文の不規則時系列評価からDLTSは除外されている。 (Source: [[@2026__arXiv__Six Dimensions of Benchmarking Time-Series Databases]] §5, §6) ## 関連 - ソース: [[@2026__arXiv__Six Dimensions of Benchmarking Time-Series Databases]] - 概念: [[時系列データベース]] / [[時系列データベースベンチマーク]]