複数のSQLiteデータベースで実現するスケーラブルなWebアプリケーション
SQLite における複数データベースの作成とコンカレンシー
SQLite は軽量で使い勝手の良いデータベースとして知られていますが、コンカレンシー（複数ユーザーによる同時アクセス）を考慮した設計ではありません。そのため、複数のユーザーが同時にデータベースにアクセスすると、パフォーマンスの低下やデータ破損などの問題が発生する可能性があります。
この問題を解決するために、複数の SQLite データベースを作成するという方法が提案されています。この方法は、データベースの負荷を分散することで、コンカレンシーを向上させることができます。
複数データベース作成のメリット
- コンカレンシーの向上: 複数のデータベースにデータを分散することで、データベースへのアクセス負荷を分散し、全体的なパフォーマンスを向上させることができます。
- データ破損のリスク軽減: 1つのデータベースに集中してアクセスするよりも、複数のデータベースに分散することで、データ破損のリスクを軽減することができます。
- スケーラビリティの向上: 将来的にデータ量が増加した場合、新しいデータベースを追加することで、簡単にスケールアップすることができます。
- 複雑性の増加: 複数のデータベースを管理する必要があり、アプリケーションの複雑性が増加します。
- データ整合性の維持: 複数のデータベースに分散されたデータを整合させる必要があり、アプリケーションロジックが複雑になります。
- パフォーマンスのオーバーヘッド: データベースの切り替えやデータの同期などの処理に、追加的なパフォーマンスオーバーヘッドが発生します。
複数のデータベースを作成すべき場合
- 複数のユーザーが同時にデータベースにアクセスする必要がある場合
- データベースのアクセス量が多い場合
- 将来的にデータ量が増加することが予想される場合
- アプリケーションがシンプルで、データ整合性を維持するのが容易な場合
- パフォーマンスが重要な場合
import sqlite3
# データベースファイルのパス
db_path = "data.db"
# 接続を確立
conn = sqlite3.connect(db_path)
# カーソルを取得
cur = conn.cursor()
# テーブルを作成
cur.execute("""
CREATE TABLE users (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
name TEXT NOT NULL,
email TEXT UNIQUE NOT NULL
);
""")
# テーブルを作成
cur.execute("""
CREATE TABLE posts (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
user_id INTEGER NOT NULL,
title TEXT NOT NULL,
content TEXT
);
""")
# データを挿入
cur.execute("INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)", ("Alice", "[email protected]"))
cur.execute("INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)", ("Bob", "[email protected]"))
cur.execute("INSERT INTO posts (user_id, title, content) VALUES (?, ?, ?)", (1, "My first post", "This is my first post."))
cur.execute("INSERT INTO posts (user_id, title, content) VALUES (?, ?, ?)", (2, "My second post", "This is my second post."))
# コミット
conn.commit()
# 接続を閉じる
conn.close()
# 2番目のデータベースファイルのパス
db_path2 = "data2.db"
# 接続を確立
conn2 = sqlite3.connect(db_path2)
# カーソルを取得
cur2 = conn2.cursor()
# テーブルを作成
cur2.execute("""
CREATE TABLE products (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
name TEXT NOT NULL,
price REAL NOT NULL
);
""")
# データを挿入
cur2.execute("INSERT INTO products (name, price) VALUES (?, ?)", ("Laptop", 1200.00))
cur2.execute("INSERT INTO products (name, price) VALUES (?, ?)", ("Phone", 600.00))
# コミット
conn2.commit()
# 接続を閉じる
conn2.close()
このコードは、data2.db という名前の 2 番目のデータベースファイルに対して実行されます。このデータベースには、products という名前のテーブルが作成され、いくつかのデータが挿入されます。
- 共有ロック: 複数の読み取り操作が同時に実行できます。
- 排他ロック: 書き込み操作を実行している間、他の操作をブロックします。
SQLite は、書き込み操作をできるだけ短くするために、ロックの保持時間を短くするように設計されています。しかし、それでも書き込み操作が頻繁に行われる場合、パフォーマンスが低下する可能性があります。
WAL モード
SQLite には、Write-Ahead Logging (WAL) モードと呼ばれる機能があります。WAL モードでは、書き込み操作は最初にログファイルに記録され、その後データベースファイルに適用されます。これにより、ロックの保持時間を短縮し、パフォーマンスを向上させることができます。
MVCC (Multi-Version Concurrency Control)
MVCC は、データベースの複数のバージョンを保持することで、コンカレンシーを向上させる技術です。MVCC を使用すると、読み取り操作は最新のバージョンではなく、過去のバージョンにアクセスできます。これにより、書き込み操作の影響を受けずに、読み取り操作を高速化することができます。
SQLite 以外のデータベース
SQLite は軽量で使い勝手の良いデータベースですが、コンカレンシーが重要な場合は、他のデータベースを検討する必要があります。PostgreSQL や MySQL などのデータベースは、SQLite よりも高度なロック機構とコンカレンシー制御機能を備えています。
アプリケーションロジック
データベースだけでなく、アプリケーションロジックもコンカレンシーを考慮する必要があります。例えば、書き込み操作が頻繁に行われる場合は、トランザクションを使用してデータの整合性を保つ必要があります。
sqlite
