メインコンテンツまでスキップ
バージョン: 3.14
Features and pricing

ScalarDB ロードマップ

注記

このページは英語版のページが機械翻訳されたものです。英語版との間に矛盾または不一致がある場合は、英語版を正としてください。

このロードマップは、ScalarDB の今後の計画の概要を示しています。このロードマップの目的は、今後どのような変更が行われる可能性があるかを把握できるようにし、進捗状況をより詳しく追跡し、主要なマイルストーンを把握し、開発中にフィードバックを提供することです。このロードマップは、ScalarDB の新しいバージョンがリリースされるたびに更新されます。

警告

開発の過程で、このロードマップはユーザーのニーズやフィードバックに基づいて変更される可能性があります。このロードマップの内容に従ってリリース計画をスケジュールしないでください。

機能リクエストがある場合、または機能開発を優先したい場合は、GitHub で問題を作成してください。

CY2025 Q1​

新しい機能​

  • ベクトルストアの抽象化
    • ユーザーは、ScalarDB の新しいベクトルストアインターフェースを介して、ベクトルストアに埋め込み表現 (ベクトル) を保存および検索できるようになります。この機能により、ユーザーは、既存の ScalarDB インターフェースを介してデータベースからデータを読み取り、データから埋め込み表現を作成し、新しいインターフェースを介してベクトルストアに埋め込み表現を保存および検索することで、大規模言語モデル (LLM) を使用した検索拡張生成 (RAG) を実現するプロセスを簡素化できます。

セキュリティ​

  • 属性ベースのアクセス制御
    • ユーザーは、基盤となるデータベースへのアクセスをよりきめ細かく制御できるようになります。ScalarDB は、ユーザーがテーブルに対して特定の操作を発行する権限があるかどうかを制御する現在の単純な認可に加えて、ユーザーとレコードの属性に基づいて、ユーザーが特定のレコードにアクセスできるかどうかを制御します。

ユーザビリティ​

  • 時間関連のデータ型の追加
    • ユーザーは時間関連のデータ型を使用できるようになり、既存のアプリケーションから移行が容易になります。

クラウドサポート​

  • Azure Marketplace でのコンテナオファリング
    • ユーザーは Azure コンテナオファリングを使用して ScalarDB Cluster をデプロイできるようになります。これにより、ユーザーは従量課金制のサブスクリプションモデルを使用できます。
  • Google Cloud Platform (GCP) のサポート
    • ユーザーは GCP の Google Kubernetes Engine (GKE) に ScalarDB Cluster をデプロイできるようになります。

CY2025 Q2​

新しい機能​

  • ネイティブセカンダリインデックス
    • ユーザーは柔軟なセカンダリインデックスを定義できるようになります。既存のセカンダリインデックスは、サポートされているデータベースのセカンダリインデックスの共通機能に基づいて実装されているため、制限があります。したがって、たとえば、複数列のインデックスを定義することはできません。新しいセカンダリインデックスは ScalarDB レイヤーで作成されるため、複数列のインデックスなど、より柔軟なインデックスを作成できます。

追加のデータベース​

  • Databricks
    • ユーザーは、ScalarDB Cluster を介して基盤となるデータベースとして Databricks を使用できます。
  • Snowflake
    • ユーザーは、ScalarDB Cluster を介して基盤となるデータベースとして Snowflake を使用できます。

ユーザビリティ​

  • 10進データ型の追加
    • ユーザーは10進データ型を使用できるため、10進数を高精度で処理できます。
  • Extra-write strategy の削除
    • ユーザーは、トランザクションをシリアライザブルにするためのオプションである extra-write strategy を使用できなくなります。ScalarDB は現在、トランザクションをシリアライザブルにするために2つの戦略 (extra-read strategy と extra-write strategy) を提供していますが、extra-write strategy にはいくつかの制限があります。たとえば、ユーザーは同じトランザクションで書き込み操作とスキャン操作を発行できません。したがって、この戦略は削除され、ユーザーはアプリケーションを作成するときにこのような制限について心配する必要がなくなります。
  • ScalarDB Analytics のガバナンスの改善
    • ユーザーは、ScalarDB Core 機能を使用して認証および認可できるようになります。

パフォーマンス​

  • ScalarDB Analytics での WAL-interpreted view の削除
    • ユーザーは、WAL-interpreted view の代わりに ScalarDB Core を使用してコミットされたデータを読み取ることができます。これにより、性能の改善が期待できます。

CY2025 Q3​

ユーザビリティ​

  • ビュー
    • ユーザーは、複数の異なるデータベースをより簡単でシンプルな方法で管理できるように、ビューを定義できるようになります。
  • 集計用の SQL 操作の追加
    • ユーザーは、ScalarDB SQL で集計操作を発行できるようになります。
  • 大規模スキャンによるメモリ不足エラーの排除
    • ユーザーは、メモリ不足エラーを経験することなく、大規模スキャンを発行できます。
  • 一時停止期間中の読み取り操作の有効化
    • ユーザーは、一時停止期間中でも読み取り操作を発行できるため、バックアップを取りながらデータを読み取ることができます。

スケーラビリティと可用性​

  • 半同期レプリケーション
    • ユーザーは、災害復旧可能な方法で ScalarDB ベースのアプリケーションのデータを複製できます。たとえば、東京でプライマリサービスを提供し、大阪でスタンバイサービスを提供するとします。東京で壊滅的な障害が発生した場合、プライマリサービスを大阪に切り替えることで、データ損失や長時間のダウンタイムなしでサービスを継続できます。

CY2025 Q4​

パフォーマンス​

  • 1フェーズコミットの最適化
    • ユーザーは、単一のパーティションに書き込む単純なトランザクションの実行速度が速くなります。ScalarDB は、基礎となるデータベースの単一パーティション線形化可能な操作を利用して、トランザクションが1つのパーティションのみを更新する場合、正確さを犠牲にすることなく、レコード準備フェーズとコミット状態フェーズを省略します。
  • ScalarDB メタデータの管理に必要なストレージ領域の削減
    • ユーザーが ScalarDB を実行するために使用するストレージ領域が少なくなる可能性があります。ScalarDB は、コミットされたトランザクションがコミットされた後に、コミットされたトランザクションの以前のイメージを削除します。ただし、コミットされたトランザクションが実際のストレージ領域に影響を与えるかどうかは、基礎となるデータベースによって異なります。
  • 読み取り専用トランザクションのコーディネータ書き込みの省略
    • ユーザーは、読み取り専用トランザクションにおけるコーディネータ書き込みを省略することで、当該トランザクションをより早く実行できるようになります。

クラウドサポート​

  • Red Hat OpenShift サポート
    • ユーザーは、OpenShift 環境で ScalarDB Cluster 用の Red Hat 認定 Helm Charts を使用できます。
  • Google Cloud Marketplace のコンテナオファリング
    • ユーザーは、Google Cloud コンテナオファリングを使用して ScalarDB Cluster をデプロイできます。これにより、ユーザーは従量課金制のサブスクリプションモデルを使用できます。