RDBとNoSQLは完全に代替されるものではありませんが、「RDB NoSQL 違い」等のキーワードで検索を行うと
以下のような違いがあると出てきます。

観点	意味
処理速度	検索やデータ投入にかかる時間の違いの事を指しています。 一般的に書き込み処理や読み込み処理がNoSQLの方が早いと言われています。
検索性/操作性	NoSQLだと複雑な検索ができなかったり、RDBではできたことに一部制約が ついたりする事を指します。
一貫性	データが矛盾なく登録される事を指します。 トランザクションの有無、あるいは制約ともいえます。
分散/拡張性	性能を向上させるためのスケールアウトがしやすい点があげられます。 一般的にはNoSQLの方がスケールアウトしやすいと言われています。

上記の4つの観点で、以降で実際に比較を行いたいと思います。

前述で上げた観点をどのように比較していくか、ですが題材とするシステムを以下のように考えたいと思います。
（極力シンプルな例としています）

観点	条件	備考
題材とするシステム	「パケット情報」を登録するシステム	選定理由は、多量のデータを管理する必要があり、 機能もシンプルで題材として扱いやすい為。
使用用途(ユースケース)	何か問題が発生した際の分析	ユースケースを満たす具体的な操作としては 「時刻」と「宛先IP」を指定して該当パケット 及びその遅延情報を検索する手順とする
管理するパケットデータ (1レコードの情報)	5tuple情報 + 遅延情報 + 受信時刻（タイムスタンプ）	5tupleとは「宛先IPアドレス」「送信元IPアドレス」 「宛先Port番号」「送信元Port番号」「プロトコル」 を指す。
システムの特徴	① 多量のデータを挿入・保存する 　 今回は2500万レコードの 　 ダミーデータが保存されている 　 状態とする。 ② 更新、及び一部データの削除は 　 発生しない	① 管理するデータがパケット情報の為 ② 履歴として情報を活用する為
その他	データの保持期間は7日間とする	無限にデータを保存するといつかストレージ容量の 限界を迎える為

また、上記の要件を満たす為、データを管理する選択肢として以下の2つまで絞ったと想定します。

大項目	小項目	備考
RDB	PostgreSQL	PostgreSQL選定理由は以下。 ・OSSの為、無料で使用でき、コストを抑える事ができる為 ・事前検討の結果、「更新型アーキテクチャ」より 　「追記型アーキテクチャ」が望ましいと結論が出た
NoSQL	InfluxDB	InfluxDB選定理由は以下。 ・OSSの為、無料で使用でき、コストを抑える事ができる為 　（OSS版を使用する事とする） ・「検索時に時間指定が必須」「該当IPのパケット数や遅延情報の 　推移が見たい」といったユースケースから時系列DBが 　相性が良いと想定された

加えてなるべくPostgreSQLとInfluxDBの比較条件を揃えるべく、テーブル構成は以下とします。

観点	PostgreSQL (RDB)	InfluxDB (NoSQL)	備考
主キー	「受信時刻」「送信元IP」 を複合主キー	タイムカラム：受信時刻 タグカラム： 送信元IP ※ 主キーに当たる考え方なのは 「タイムカラム+タグカラム」である為	主キーは一意となる情報を指定するものである為、正確には5tuple全て指定した方が確実（システム要件にもよる）だが、今回は例の為、送信元IPのみの指定とする
index付与	他付与なし	他付与なし (他は全てフィールドカラム)	検索を高速化できることから、主キー以外の検索される可能性が高いカラムにも index付与(InfluxDBの場合はタグカラム化)しておくべきだが、今回は例の為、（違和感はあるが）他カラムには付与しない

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　図2: テーブル構成

検討環境はUbuntu20.04 LTS とし、PostgreSQL環境もInfluxDB環境も、vCPU 4コア、 メモリ4GBとします。

また、PostgreSQLは15.1を、InfluxDBは1.8を使用します。

「RDBとNoSQLの一般的な違いについて」に記載した観点に沿って以下で比較を行います。

1. 処理速度

処理速度は「検索(indexあり)」「検索(indexなし)「書き込み」の3観点で実測をしてみました。

① 検索(indexあり)

測定はPostgreSQLはSQL、InfluxDBはInfluxQL(SQLライクに使えるクエリ文)を使用します。

両者ともに「explain analyze」を使用し、検索条件はindexが付与されている
主キー相当(時間と宛先IP)で検索を行います。
測定条件はキャッシュの影響がない状態で1回実施とします。

[PostgreSQL]

クエリ： explain analyze select * from testtbl where entry_time = '2022-05-25 16:13:19' and ip_dst='192.168.9.196' ;

[InfluxDB]

クエリ： explain analyze select * from testmsr where time = '2022-05-25 16:13:19' and ip_dst='192.168.9.196' tz('Asia/Tokyo')

[総評]

PostgreSQLよりInfluxDBの方が読み取りが早い、という結果となりました。

測定対象	結果
PostgreSQL	611.73ms
InfluxDB	34.72ms

② 検索(indexなし)

今度はindexの付与されていないカラム(フィールド)に対して検索を行ってみます。

[PostgreSQL]

クエリ文：explain analyze select * from testtbl where ip_src='172.16.19.136' and port_dst = 52499 and port_src = 52499 ;

[Influxdb]

クエリ文：explain analyze select * from testmsr where ip_src='172.16.19.136' and port_dst = 52499 and port_src = 52499

[総評]

Indexが付与されていない場合もInfluxDBの方が圧倒的に早い結果となりました。

測定対象	結果
PostgreSQL	59665.2ms
InfluxDB	34.36ms

RDB全般に言える事ですが、やたらにindexを付与すると容量肥大化やinsert処理に時間がかかるようになるなどの
副作用が発生する為、全てのカラムにindexを付与する事は現実的ではなく、その点においてもInfluxDBが優位に見えます。

③ 書き込み

書き込み処理(insert)ではInfluxDBがexplain analyzeを使用できない(※)為、DBMSの処理時間のみを抽出する事は
できない方法ですが、dateコマンドで開始と終了時刻を表示させ、間でフロントエンドツール(psql(PostgreSQL)、influx(InfluxDB))
で挿入処理を行うシェルスクリプトを使用して測定を行います。
　※ postgeSQLはexplain analyzeが可能です

[PostgreSQL・InfluxDB]

それぞれ3回ずつ測定した結果が以下となります。

	1回目	2回目	3回目
PostgreSQL	0:00:00.626	0:00:00.743	0:00:00.489
InfluxDB	0:00:00.004	0:00:00.009	0:00:00.004

[総評]

若干ブレはあるものの、書き込みにおいてもInfluxDBの方が圧倒的に早い事がわかります。

一般的に言われている通り、NoSQL(InfluxDB)の方が、RDB(PostgreSQL)と比較して、
読込・書込ともに処理速度が優れている点がわかりました。

前半における比較は一旦ここまでとしたいと思います。