CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー ＞ 第129回 モニタリングシステムを支える分散グローバルデータストア「Monarch」（パート3）」を公開しました。
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はじめに
前回に続いて、2020年に公開された論文「Monarch: Google's Planet-Scale In-Memory Time Series Database」を元にして、Google社内で利用されているモニタリングシステム専用の時系列データストア「Monarch」のアーキテクチャーを紹介します。今回は、データ検索処理の仕組みを解説した上で、実環境における稼働状況を示すデータを紹介します。
Monarchに対するデータ検索処理
Monarchに保存したデータはさまざまな方法で検索することができますが、Google社内では、主に、図1に示すような独自のクエリー言語で検索を実行します。第127回の記事の図2に示したように、Monarchに保存されるデータはキー・バリュー構造を持っています。このキーの部分に含まれるフィールド値を用いて、フィルタリングやグループ化（group_by）など、リレーショナルデータベースの検索に類似の処理を実施する事ができます。
この続きは以下をご覧ください
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はじめに
前回に続いて、2020年に公開された論文「Monarch: Google's Planet-Scale In-Memory Time Series Database」を元にして、Google社内で利用されているモニタリングシステム専用の時系列データストア「Monarch」のアーキテクチャーを紹介します。今回は、データ検索処理の仕組みを解説した上で、実環境における稼働状況を示すデータを紹介します。
Monarchに対するデータ検索処理
Monarchに保存したデータはさまざまな方法で検索することができますが、Google社内では、主に、図1に示すような独自のクエリー言語で検索を実行します。第127回の記事の図2に示したように、Monarchに保存されるデータはキー・バリュー構造を持っています。このキーの部分に含まれるフィールド値を用いて、フィルタリングやグループ化（group_by）など、リレーショナルデータベースの検索に類似の処理を実施する事ができます。
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