シャーディングについて: 定義と基本原則
データベースと大規模データ ストレージの世界は複雑であり、常に進化しています。指数関数的に増加するデータ量を効果的に管理するには、IT アーキテクチャを革新し、このデータのパフォーマンスと管理を最適化するソリューションを見つける必要があります。この問題に対する 1 つのアプローチは、と呼ばれる手法です。 シャーディング。
この記事では、シャーディングを定義し、その基本原理を理解し、なぜそれが最新のデータベース システムに不可欠なのかを理解します。
シャーディングとは何ですか?
ザ シャーディング 分散データベースまたはデータベース管理システムでデータを水平に分割する方法です。この手法は、データベースを以下と呼ばれる小さな部分に分割することで構成されます。 破片、複数のサーバーに分散できます。各シャードにはデータのサブセットが含まれており、独立したデータベースとして機能します。この主な利点は、個々のサーバーの負荷を軽減することで、大量のデータとトランザクションをより効率的に管理できることです。
シャーディングはどのように機能しますか?
シャーディングは、シャーディング アルゴリズムによって決定されるデータ分散ロジックに基づいています。さまざまなアルゴリズムがありますが、多くの場合、システムが処理する必要があるデータとクエリの性質によって選択が決まります。アルゴリズムの一般的な例には、範囲ベースのシャーディング (値の範囲に従ってデータが分散される)、ハッシュ シャーディング (特定のキーのハッシュによってデータの場所が決定される)、またはディレクトリ ベースのシャーディング (場所を特定するためのルックアップ テーブルを使用する) が含まれます。データ）。
シャードが作成され、データが分散されると、集中管理システム (よく呼ばれます) が使用されます。 シャードマネージャー または スイング、異なるシャード間のトランザクションとリクエストを調整するために必要です。このシステムにより、クエリが正しいシャードに確実に送信されるため、データベースの関連部分のみとの対話が可能になります。
シャーディングの利点
シャーディングには、大規模システムにとって魅力的ないくつかの利点があります。
- スケーラビリティ : シャーディングを使用すると、サーバーを追加するだけで、データベースが負荷の増加に簡単に適応できます。
- パフォーマンス : 各サーバーの負荷を軽減することで、クエリのパフォーマンス、特に書き込み操作のパフォーマンスが大幅に向上します。
- 可用性 : 1 つのシャードがダウンしても、他のシャードは動作し続けるため、システム全体の信頼性が向上します。
課題と考慮事項
ただし、シャーディングには次のような課題もあります。
- シャードの数が増えると、シャードの管理が複雑になる可能性があります。
- 異なるシャードにわたる情報を必要とするトランザクションの管理はより複雑になります。
- シャードの数が増えると、データの一貫性を確保することが難しくなる可能性があります。
したがって、シャーディングが特定のアプリケーションにとって適切な戦略であるかどうかを慎重に検討することが重要です。場合によっては、垂直パーティショニング、データ レプリケーション、非リレーショナル データベースの使用など、他のアプローチの方が適切な場合があります。
データはどのように配布されますか?
シャーディング環境でのデータ分散は、さまざまなアルゴリズムに従って実行できます。最も一般的なもののいくつかを次に示します。
- キー範囲に基づいたシャーディング: データは特定のキーに従って分割され、各シャードが値の範囲を担当します。
- ハッシュベースのシャーディング: ハッシュ関数は、キーに基づいて特定のレコードを保存するシャードを決定するために使用されます。
- ディレクトリベースのシャーディング: ディレクトリは、レコードとレコードが保存されているシャード間のマッピングを維持します。
これらの方法により、比較的バランスのとれたデータの分散、ボトルネックの軽減、応答時間の改善が可能になります。
シャードでのデータストレージ
データは、他のシャードとは独立して各シャードに保存されます。これは、各シャードが独自のスキーマとインデックスを持つスタンドアロン データベースとして機能することを意味します。シャード間のデータの一貫性は物理的にではなく論理的に維持されるため、複数のシャードにまたがるトランザクションを管理する際に複雑さが生じる場合があります。
シャーディングの欠点
ただし、シャーディングには次のような欠点もあります。
- 複雑： 複数のシャードの管理と維持は、特にデータの一貫性とトランザクション管理の場合、複雑になる場合があります。
- 配布が不十分な場合のリスク: データが不均一に分散されていると、一部のシャードが過負荷になる「ホット スポット」が発生する可能性があります。
- 費用: より多くのインフラストラクチャを運用および管理する必要があると、コストが増加する可能性があります。
シャーディングの技術的な課題
シャーディングの実装には、いくつかの技術的な問題が生じます。
- 設計の複雑さ : シャーディング キーのスケジュール設定は非常に重要であり、設計が不十分な場合はデータ分散の不均衡が生じ、システム効率が損なわれる可能性があるため、慎重に行う必要があります。
- 横断クエリ 注：複数のシャードでクエリを実行するには、シャード間の通信と集約のメカニズムが必要になるため、複雑で面倒になる可能性があります。
- 分散トランザクション ：複数のシャードにわたるトランザクションの整合性を維持することは複雑であり、高度な調整プロトコルとロック メカニズムが必要です。
- スケーリング : シャーディングによりスケーラビリティが可能になりますが、事後のシャードの追加または削除は複雑になる可能性があり、多くの場合、データの再分散が必要になります。
シャーディングに関する実際的な考慮事項
技術的な課題に加えて、考慮すべき実際的な考慮事項があります。
- 料金 ：シャーディングの実装と維持が複雑なため、ハードウェア、ソフトウェア、専門の人的リソースの面で多大なコストがかかる可能性があります。
- パフォーマンス : 不適切なシャーディング戦略を選択すると、特に負荷分散が適切に管理されていない場合、パフォーマンスの低下につながる可能性があります。
- データの一貫性 : すべてのシャード間でデータの一貫性を確保することは不可欠ですが、特に高度に分散された環境では達成が困難です。
- 技術的な専門知識 : シャーディングの複雑さを管理し、問題に対応するには、深い技術的専門知識が必要です。
- バックアップと復元 : バックアップと復元の管理は、シャーディングを使用するとさらに複雑になります。これは、これらの操作を複数のシャード間で調整する必要があるためです。
結論として、シャーディングは、高レベルのパフォーマンスとスケーラビリティを必要とするデータベースにとって強力な技術ですが、一連の課題を課し、最適に実装するには実用上で重要な考慮事項が必要です。問題を認識し、シャーディング戦略を慎重に準備することで、組織は関連するリスクとコストを最小限に抑えながら、そのメリットを最大限に活用できます。
