時系列データベースとは、時刻とセットで発生するデータを効率よく保存し、素早く検索・集計できるように最適化されたデータベースです。センサー値、サーバーメトリクス、アプリの監視ログ、株価のように、一定間隔またはイベント発生のたびに蓄積されるデータを扱います。
時系列データベースは、時間範囲での抽出や、一定期間ごとの集計が多い前提で設計されています。たとえば「直近1時間のCPU使用率」「過去7日の日次平均」のような問い合わせを高速に返しやすいです。データ量が増えやすい領域なので、圧縮や間引き（ダウンサンプリング）、データ保持期間（リテンション）の管理が標準機能として用意されることもあります。
運用では、時刻のタイムゾーンやサンプリング間隔を揃え、欠損や遅延到着データをどう扱うかを決める必要があります。監視用途ならリアルタイム性を重視し、分析用途なら長期保管と集計の再現性を重視するなど、目的に応じた設計が重要です。時系列データベースは万能ではないため、分析用のDWHやデータレイクと役割分担し、必要なデータを連携させる構成もよく採られます。
