【サーバーNo.352】今更聞けない！データベースシャードをサクッと解説

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データベースシャードを知らない方々に向けて、分かりやすく解説した記事です。この記事を読んで、データベースシャードの基本的な概念から利用方法まで、しっかり理解できるようになっています。

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データベースシャードとは？

データベースシャードとは、大規模なデータベースの負荷を分散させるために、データベースを複数の小さな部分に分割する技術です。これにより、データのアクセス速度を向上させ、サーバーの負荷を軽減することができます。

わかりやすい具体的な例

わかりやすい具体的な例1

graph TD; A[ユーザー] --> B[データベースシャード]; B --> C[サーバー1]; B --> D[サーバー2]; B --> E[サーバー3]; C --> F[データ]; D --> F[データ]; E --> F[データ]; style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px; style F fill:#ff0,stroke:#333,stroke-width:2px;

例えば、あるWebサイトでたくさんのユーザーがアクセスしてくると、1つのデータベースでは処理しきれない場合があります。そこで、データベースを複数のサーバーに分けて、それぞれのサーバーで処理を分担させることによって、負荷を軽減し、スムーズにデータを取得できるようになります。

わかりやすい具体的な例2

graph TD; A[システム] --> B[シャーディング]; B --> C[データ1]; B --> D[データ2]; C --> E[サーバーA]; D --> F[サーバーB]; E --> G[応答]; F --> G[応答];

もう一つの例として、オンラインショップの注文データを考えてみましょう。注文が増えると、データベースの負荷が増し、遅延が発生します。この場合、注文データをカテゴリごとに分け、それぞれ異なるサーバーに保存することで、データベースのパフォーマンスを向上させることができます。

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データベースシャードはどのように考案されたのか

データベースシャードは、Webサービスの急成長とデータ量の増加に対応するために考案されました。インターネットの普及とともに、アクセス数が急増し、大規模なデータベースの性能に限界が見えてきたため、データの分散処理が必要とされるようになったのです。

graph TD; A[データベース] --> B[シャード化]; B --> C[サーバー1]; B --> D[サーバー2]; B --> E[サーバー3]; C --> F[データ]; D --> F[データ]; E --> F[データ];

考案した人の紹介

データベースシャードを考案したのは、テクノロジーの先駆者たちであり、システムの負荷分散技術を深く理解したエンジニアたちです。彼らは、大規模なデータを扱うインターネット企業のニーズに応えるため、データベースのスケーラビリティを向上させる方法を模索していました。

考案された背景

1990年代から2000年代初頭にかけて、インターネットが急速に普及し、データの増大に伴い、大規模なデータベースがますます負荷をかけるようになりました。これを解決するために、データベースを分割し、複数のサーバーで並行処理する手法が求められました。

データベースシャードを学ぶ上でつまづくポイント

データベースシャードの学習において、特に初心者がつまずきやすいのは、「シャードキーの選択」や「データの一貫性をどう保つか」といった点です。これらは、システム設計において非常に重要な要素ですので、しっかり理解しておくことが大切です。

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データベースシャードの構造

データベースシャードの構造は、データを複数のサーバーに分散させることで成り立っています。各シャードは、独立したデータベースの一部であり、特定のデータセットを処理します。これにより、データベース全体の負荷を分散し、高速なデータアクセスが可能になります。

graph TD; A[シャード1] --> B[サーバー1]; A[シャード2] --> C[サーバー2]; A[シャード3] --> D[サーバー3]; style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;

データベースシャードを利用する場面

データベースシャードは、特にトラフィックが多く、データ量が膨大なWebサービスでよく使用されます。

利用するケース1

例えば、オンラインショップでは、ユーザーの購入履歴や商品情報を効率的に処理するために、データベースを複数のシャードに分けることがあります。これにより、各シャードでのデータアクセスが速くなり、サイト全体のパフォーマンスが向上します。

graph TD; A[注文データ] --> B[シャード化]; B --> C[サーバー1]; B --> D[サーバー2]; C --> E[データ]; D --> E[データ];

利用するケース2

また、ソーシャルメディアプラットフォームでは、ユーザーごとに異なるシャードを用意し、投稿データやメッセージを分散して保存することで、アクセスの遅延を防ぎ、スムーズな動作を実現しています。

graph TD; A[ユーザーデータ] --> B[シャード化]; B --> C[サーバーA]; B --> D[サーバーB]; C --> E[メッセージデータ]; D --> E[メッセージデータ];

さらに賢くなる豆知識

データベースシャードには、シャードの数が増えることで管理が複雑になるというデメリットもあります。特に、シャード間でデータの一貫性を保つためには、特別な技術やツールが必要です。例えば、分散トランザクションやデータの複製などの技術が関わってきます。

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あわせてこれも押さえよう！

データベースシャードの理解において、あわせて学ぶ必要があるサーバーについて5個のキーワードを挙げて、それぞれを簡単に説明します。

  • ロードバランサー

    • リクエストの負荷を複数のサーバーに分散する装置。

  • データベースクラスター

    • 複数のデータベースサーバーを連携させて、一つのデータベースを構成するシステム。

  • レプリケーション

    • データベースの内容を複数のサーバーにコピーして、冗長性を確保する技術。

  • キャッシュ

    • 頻繁にアクセスされるデータを一時的に保存し、処理速度を向上させる技術。

  • ノード

    • 分散システムの中で、処理を担当するサーバーの単位。

まとめ

データベースシャードを理解することで、大規模なデータベースの運用がスムーズになり、パフォーマンスの向上を実現できます。特に、アクセス数が多いWebサービスにおいては、必須の技術と言えるでしょう。

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