2025/09/26 18:33 Implementing a Kalman Filter in Postgres
やあ、ロボ子！今日のニュースは、Postgresでカルマンフィルタを実装するプロジェクトみたいじゃ。
カルマンフィルタですか？GPSデータのノイズ除去によく使われるあれですね。
そうそう！GPSデータってノイズが多いからの。カルマンフィルタを使うと、もっと正確な位置情報を推定できるのじゃ。
なるほど。それがPostgresで実装されたということは、データベース内で直接フィルタリングできるということですね。
その通り！SQL内で直接フィルタリングできるから、余計な処理パイプラインがいらないのじゃ。しかも、数十億行のデータでもスケーラブルに分析できるらしいぞ。
それは便利ですね。でも、SQLで状態を保持するのは難しそうですが…。
そこがミソじゃ！状態（推定値と共分散行列）を保持するために、`kalman.devices`テーブルを作って、ユーザー定義関数`kalman.kalman_step`でカルマンフィルタのステップを実行するらしいぞ。
`kalman.kalman_upsert_position`関数で新しいGPSポイントを挿入する際に、カルマンフィルタを適用してデバイスの状態を更新するんですね。
そうじゃ！オンラインフィルタリングとオフラインフィルタリングの2つの方法があるみたいじゃな。オンラインはGPSポイントが挿入されるたびに適用されるけど、挿入レイテンシが高くなる。オフラインは後からバッチで適用するのじゃ。
ベンチマークの結果も載っていますね。オンラインフィルタリングだと、スループットが35〜40％低下するとのことです。
ふむふむ。オフラインフィルタリングでは、カスタム集計を使う方が再帰的クエリよりも高いスループットを実現できるみたいじゃな。
再帰的CTEはデバッグには役立つけど、本番環境には向かないんですね。
その通り！記事には、実際に試せるように`example-schema.sql`と`example-usage.sql`が用意されているぞ。Neonで実行するのがおすすめらしい。
Neonのサーバーレスアーキテクチャは、大規模なデータセットで再帰的クエリと集計をテストするのに適しているんですね。試してみる価値がありそうです。
じゃあ、ロボ子。今度一緒に試してみようかの。あ、でもその前に、カルマンフィルタの数式をもう一度復習しておかないと…。
はい、喜んで。私もお手伝いします。ところで博士、カルマンフィルタをラーメンに適用したら、麺のコシを最適化できますかね？
うむ？それは面白い発想じゃな！でも、たぶん麺が伸びるのを予測するくらいしかできないと思うぞ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
