From ee59a8acab48fb3eac234ce5f8ac97c79aff9a10 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: josh-wong Date: Fri, 22 Aug 2025 06:59:59 +0000 Subject: [PATCH] AUTO: Sync ScalarDB docs in Japanese to docs site repo --- .../version-3.15/roadmap.mdx | 116 ++++++++---------- 1 file changed, 53 insertions(+), 63 deletions(-) diff --git a/i18n/versioned_docs/ja-jp/docusaurus-plugin-content-docs/version-3.15/roadmap.mdx b/i18n/versioned_docs/ja-jp/docusaurus-plugin-content-docs/version-3.15/roadmap.mdx index 2bb80719..ad657970 100644 --- a/i18n/versioned_docs/ja-jp/docusaurus-plugin-content-docs/version-3.15/roadmap.mdx +++ b/i18n/versioned_docs/ja-jp/docusaurus-plugin-content-docs/version-3.15/roadmap.mdx @@ -22,104 +22,94 @@ import TranslationBanner from '/src/components/_translation-ja-jp.mdx'; ::: -### CY2025 Q2 +### CY2025 Q3 #### 追加のデータベースのサポート -- **IBM Db2** - - 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 IBM Db2 を使用できるようになります。 - **TiDB** - - 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 TiDB を使用できるようになります。 -- **Databricks** - - ユーザーは、ScalarDB Cluster と ScalarDB Analytics 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 と ScalarDB Analytics 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。 + - ユーザーは、ScalarDB Core と ScalarDB Cluster を介して基盤となるデータベースとして TiDB を使用できるようになります。 +- **AlloyDB** + - ユーザーは、ScalarDB Core と ScalarDB Cluster を介して基盤となるデータベースとして AlloyDB を使用できるようになります。 +- **Spanner** + - ユーザーは、ScalarDB Core と ScalarDB Cluster を介して基盤となるデータベースとして Spanner を使用できるようになります。 -#### ユーザビリティ +#### 新機能 + +- **分離されたメタデータ管理** + - ユーザーは、既存アプリケーションのスキーマを移行または変更することなく、トランザクションメタデータを別の場所で管理することで ScalarDB Cluster を使用開始できるようになります。 +- **ロールベースアクセス制御 (RBAC)** + - ユーザーは、ロールを定義し、そのロールに権限を割り当てることができるため、より柔軟な方法でアクセス制御を管理できるようになります。 +- **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。 +- **ユニバーサルカタログ** + - ユーザーは、運用系および分析系データベースのメタデータ（スキーマやセマンティック情報を含む）を、異なるビジネスドメイン間で統一的に管理できるようになります。 +- **ユニバーサルな認証および認可** + - ユーザーは、統一された認証および認可方法を使用して、ScalarDB Cluster と ScalarDB Analytics にアクセスできるようになります。 -- **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。 +#### 改善 -#### パフォーマンス +- **Oracle Database と IBM Db2 向けの BLOB 型サイズの増加** + - ユーザーは、ScalarDB Core と ScalarDB Cluster でより大きな BLOB 型サイズを使用できるようになります。BLOB 型の最大サイズは 4 GB まで増加されます。 -- **読み取りコミット分離の追加** - - ユーザーは、強い正確性を必要としないアプリケーションのパフォーマンスを向上させるために、read-committed 分離レベルでトランザクションを実行できるようになります。 -- **1フェーズコミットの最適化** - - ユーザーは、トランザクションの操作がすべて単一のデータベースまたは単一のパーティションに適用される場合、1フェーズコミットを使用してトランザクションをより効率的に実行できるようになります。 -- **データベースごとに複数の書き込み操作を最適化** - - ユーザーは、データベースに対して複数の書き込み操作がある場合、準備フェーズおよびコミットフェーズにおける書き込み処理をそれぞれのフェーズごとにまとめて実行することによりトランザクションをより効率的に実行できるようになります。 -- **読み取り専用トランザクションの最適化** - - ユーザーは、トランザクションをコミットする際にコーディネーターの書き込みを回避することで、トランザクションをより効率的に実行できるようになります。 -- **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。 +#### ユーザビリティ + +- **より柔軟な ALTER 操作** + - ユーザーは、スキーマの変更、名前空間/テーブル/カラムの名前変更、カラムの削除など、より柔軟な ALTER 操作を発行できるため、より柔軟な方法でスキーマを管理できるようになります。 #### クラウドサポート -- **ScalarDB Cluster 向け Azure Marketplace のコンテナ提供** - - 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、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。 - **ScalarDB Cluster の Google Cloud Platform (GCP) サポート** - - ユーザーは、GCP の Google Kubernetes Engine (GKE) で ScalarDB Cluster をデプロイできるようになります。 + - ユーザーは、GCP の Google Kubernetes Engine (GKE) で ScalarDB Cluster をデプロイできるようになります。 - **ScalarDB Analytics 向け Amazon Marketplace のコンテナ提供** - - ユーザーは、コンテナオファリングを使用して ScalarDB Analytics をデプロイできるようになります。これにより、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。 - -### CY2025 Q3 - -#### 新機能 - -- **分離されたメタデータ管理** - - ユーザーは、既存アプリケーションのスキーマを移行または変更することなく、トランザクションメタデータを別の場所で管理することで ScalarDB Cluster を使用開始できるようになります。 - -#### 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。 + - ユーザーは、コンテナオファリングを使用して ScalarDB Analytics をデプロイできるようになります。これにより、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。 +- **Red Hat OpenShift サポート** + - ユーザーは、Red Hat OpenShift で ScalarDB Cluster をデプロイできるようになります。 -#### スケーラビリティと可用性 +#### AI/LLM サポート -- **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。 +- **Model Context Protocol (MCP) サーバー** + - ユーザーは、ScalarDB Core と ScalarDB Cluster の MCP サーバーを使用することで、AI および大規模言語モデル (LLM) アプリケーションを通じて ScalarDB と対話できるようになります。MCP サーバーは、自然言語を使用して ScalarDB と通信する方法を提供し、ユーザーがより直感的な方法でデータのクエリや管理などの操作を実行できるようにします。 +- **ScalarDB 向け LLM フレンドリーなルールファイル** + - ユーザーは、LLM フレンドリーなルールファイルを使用して LLM に質問やタスクを依頼できるため、LLM が ScalarDB をより良く理解して作業できるようになります。ルールファイルは、ScalarDB と効果的に対話するために必要なコンテキストとコマンドを LLM に提供するように設計されており、ユーザーがアプリケーションで AI 機能を活用しやすくなります。 ### CY2025 Q4 #### 新機能 - **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、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、複数列インデックスのような柔軟なインデックスを作成できます。 -- **ユニバーサルカタログ** - - ユーザーは、運用系および分析系データベースのメタデータ（スキーマやセマンティック情報を含む）を、異なるビジネスドメイン間で統一的に管理できるようになります。 -- **ユニバーサルな認証および認可** - - ユーザーは、統一された認証および認可方法を使用して、ScalarDB Cluster と ScalarDB Analytics へのアクセス権を付与されることが可能になります。 + - 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、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、複数列インデックスのような柔軟なインデックスを作成できます。 +- **2層クエリエンジン** + - ユーザーは、ドメイン間での分析クエリの連携をより適切に行うために、2層クエリエンジンを使用できるようになります。第1層クエリエンジンは、さまざまなドメイン間での分析クエリの連携を担当し、第2層クエリエンジンは、特定のドメイン内でそれに対応するデータベース間での分析クエリの連携を担当します。 + +#### ユーザビリティ + +- **DECIMAL型の追加** + - ユーザーはDECIMAL型を使用できるため、10進数を高精度で処理できます。 +- **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。 #### 追加のデータベース（オブジェクトストレージ）のサポート - **Azure Blob Storage** - - 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 Azure Blob Storage を使用できるようになります。 + - 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 Azure Blob Storage を使用できるようになります。 - **Amazon S3** - - 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 Amazon S3 を使用できるようになります。 + - 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 Amazon S3 を使用できるようになります。 - **Google Cloud Storage** - - ユーザーは、ScalarDB Cluster および ScalarDB Analytics を介して基盤となるデータベースとして Google Cloud Storage を使用できるようになります。 + - ユーザーは、ScalarDB Cluster および ScalarDB Analytics を介して基盤となるデータベースとして Google Cloud Storage を使用できるようになります。 #### パフォーマンス - **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。 + - 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。 #### 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。 +- **ScalarDB Cluster 向け Azure Marketplace のコンテナ提供** + - 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、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 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。 + - 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。 ### CY2026