NoSQLデータベースとNewSQLデータベースにおけるシャード化とパーティショニング

2024-04-02

データベースシャード化とパーティショニング：違いと使い分け

データベースの規模が大きくなると、パフォーマンスやスケーラビリティの問題が発生する可能性があります。これらの問題に対処するために、データベースシャード化とデータベースパーティショニングという2つの技術があります。

データベースシャード化とは、データを複数の独立したデータベースサーバー（シャード）に分散させる技術です。一方、データベースパーティショニングとは、データを論理的に複数のグループ（パーティション）に分割し、同じサーバー上に保存する技術です。

主な違い

項目	データベースシャード化	データベースパーティショニング
データの分散	複数のサーバーに分散	同じサーバー上に保存
スケーラビリティ	水平方向にスケーラブル	垂直方向にスケーラブル
パフォーマンス	特定のクエリのパフォーマンスが向上	全体的なパフォーマンスが向上
複雑性	比較的複雑	比較的シンプル

シャード化とパーティショニングの使い分け

ユースケース	適した技術
データ量が非常に大きい	シャード化
特定のクエリのパフォーマンスを向上させたい	シャード化
データベースの管理を簡略化したい	パーティショニング
コストを抑えたい	パーティショニング

MySQLにおけるシャード化とパーティショニング

MySQLでは、MySQL ShardingとMySQL Partitioningという2つのツールを使用して、シャード化とパーティショニングを行うことができます。

MySQL Shardingは、複数のMySQLサーバーをまとめて管理するためのツールです。シャードキーに基づいてデータを複数のシャードに分散させることができます。
MySQL Partitioningは、テーブルを論理的に複数のパーティションに分割するためのツールです。パーティショニングキーに基づいてデータをパーティションに割り当てます。

データベースシャード化とデータベースパーティショニングは、どちらもデータベースのスケーラビリティとパフォーマンスを向上させるための有効な技術です。それぞれの技術の特徴を理解し、ユースケースに合わせて適切な技術を選択することが重要です。

MySQL Sharding

from mysql_shard import Shard

# シャード構成
shards = [
    Shard("shard1", "localhost:3306"),
    Shard("shard2", "localhost:3307"),
]

# シャードキーに基づいてシャードを選択
shard = shards[hash(user_id) % len(shards)]

# シャードに接続してクエリを実行
connection = shard.connect()
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE user_id = %s", user_id)
result = cursor.fetchone()

connection.close()

MySQL Partitioning

CREATE TABLE users (
    user_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(255) NOT NULL,
    email VARCHAR(255) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    PARTITION BY RANGE (created_at) (
        PARTITION p202301 VALUES LESS THAN ('2023-02-01'),
        PARTITION p202302 VALUES LESS THAN ('2023-03-01'),
        PARTITION p202303 VALUES LESS THAN ('2023-04-01'),
        ...
    )
);

シャード化

Proxyによるシャード化: データベースへのアクセスを仲介するProxyサーバーを使用して、シャードにルーティングする。
Middlewareによるシャード化: アプリケーションとデータベースの間にMiddlewareを導入し、シャードにルーティングする。
データベース固有の機能: MySQL Shardingのような、データベース固有のシャード化機能を使用する。

パーティショニング

テーブルパーティショニング: テーブルを論理的に複数のパーティションに分割する。
リストパーティショニング: データをリスト構造で保存し、パーティションに分割する。
ハッシュパーティショニング: ハッシュ関数を使用してデータをパーティションに割り当てる。

NoSQLデータベース: CassandraやMongoDBのようなNoSQLデータベースは、もともとシャード化やパーティショニングに対応するように設計されています。
NewSQLデータベース: CockroachDBやTiDBのようなNewSQLデータベースは、従来のRDBMSとNoSQLデータベースの利点を兼ね備えています。