データベースのスケーリング 戦略とベストプラクティス(2025年最新版)
トラフィックを増やし、データフローを改善するために、データベースのスケーリングを最適化するための戦略とベストプラクティスをまとめました。 今すぐお試しください。
貴社は、増大する需要に対応し、増大するデータやユーザーを効果的に管理することに苦慮していませんか？ データベースを拡張する時期かもしれません。 この記事では、酷使しているシステムを最適化し、将来の成長に備えるための実行可能なステップをご紹介します。
データベースのスケーリングとは
データベースとは、しばしば構造化データと呼ばれる、コンピュータ・システム上に保存され、アクセスすることができる、組織化されたデータの集まりである。 データベースは、情報を効率的に管理、保存、検索するために特別に設計されている。 データベース管理システム（DBMS）は通常データベースを制御する。 データベースのデータへのアクセス、管理、更新を簡素化する。
データベースのスケーリングとは 、データベースのサイズや容量を調整することです。 これは、データやユーザーの増加など、増大する需要に対応するためである。 パフォーマンス、応答性、信頼性を維持しなければなりません。 スケーラブルなデータベースを構築することで、システムが拡張してもシームレスなユーザー体験を実現します。
データベースのスケーリング 戦略とベストプラクティス(2025年更新)
データベースの成長とパフォーマンスを最適化する準備はできましたか？ データベースを効果的に拡張するための主な戦略とベストプラクティスをまとめました。
1#インデックス作成
データベースのインデックス作成は、データベースのスケーリングに不可欠である。 より素早く検索できるようにすることで、データ検索をスピードアップする。 これは本の索引のようなもので、すべてのページをスキャンすることなくトピックを見つけるのに役立つ。 インデックスは検索効率を向上させるが、維持するためには追加のストレージと書き込み操作が必要になる。
重要なプラクティスには 、定期的なクエリの分析と最適化、効率的な管理のためのコネクションプールの使用、大きなテーブルのパーティショニング、適切なデータベースタイプの選択（SQL対NoSQL）などがある。 インデックスを設計する際には、インデックスのサイズ、検索速度、メンテナンス、フォールトトレランスを考慮する。 これらの要素を組み合わせることで、データベース全体の効率とパフォーマンスを向上させることができます。
2#非正規化
非正規化は最適化のためのデータベース・スケーリング技術の 一つである。 以前に正規化されたスキーマに冗長なデータを追加することで、読み取り性能を向上させます。 特に大きなテーブルやインデックスを扱う場合、正規化されたデータベースで複数のテーブル結合によって増加する可能性のあるアクセスコストを削減するのに役立ちます。
非正規化は、事前に計算された冗長性を追加することで、クエリを高速化します。 しかし、ストレージを増やし、データの不整合を引き起こす可能性がある。 一般的な手法としては、テーブルの分割、派生カラムや冗長カラムの追加などがある。 ミラーリングされたテーブルを使用することも一般的である。 このプロセスを正規化されていないデータベースと混同しないでください。 非正規化は通常、スキーマが正規化によって最適化された後に行われます。
非正規化の長所
- スケーラビリティの向上:非正規化はデータベースシステムのスケーラビリティを向上させる。 非正規化はテーブル数を減らし、パフォーマンスを向上させる。 非正規化は、データを読み込む際のデータベース・トランザクションの数を減らします。 このトランザクション数の減少により、さまざまなユーザー負荷に対応できるようになり、アプリケーションのスケーラビリティが向上します。
- 複雑さの軽減： 非正規化はデータベーススキーマを単純化します。 結合クエリを減らし、関連するデータをより少ないテーブルにまとめることで、これを実現します。 スキーマがシンプルになれば、理解もクエリも管理も容易になる。 さらに、このシンプルさは、データベース操作に関連するエラーを大幅に減らすのに役立ちます。
- クエリーパフォーマンスの向上： 非正規化は結合を減らすことでクエリー速度を向上させます。 要件によっては、正規化されたデータストアをクエリする際に、異なるテーブルを複数回結合する必要があります。
非正規化の欠点
- データ整合性の低下：非正規化は冗長なデータを導入する。 これは不整合のリスクを高める。 更新がすべての冗長なフィールドに正しく伝わらない可能性があります。
- 複雑さの増加:非正規化は、クエリを単純化することができます。 しかし、重複データを作成することで、データベースを複雑にする可能性もあります。 これは、特にミラー化されたデータベースを含むシナリオにおいて、データセット間の不一致につながる可能性があります。
- ストレージの必要性とコストの増加：非正規化は冗長なデータを生み出す。 データの複製やテーブル・ミラーリングのようなテクニックはスペースを占有する。 このため、大規模なデータセットの場合、ストレージコストが高くなる可能性がある。
- 更新の増加と柔軟性の低下 ： データが冗長化すると更新頻度が増え、データベースのメンテナンスが複雑になる。 その結果、システムの柔軟性が制限され、変化する要件や変更に対応することが難しくなる。
3#データベース・キャッシュ
データベースのキャッシングも、データベースのスケーリング技術のひとつである。 頻繁にアクセスされるデータをメモリに保存します。 これにより、データベースへの問い合わせや計算を繰り返す必要性が減る。 この方法により、アプリケーションのスケーラビリティとパフォーマンスが向上する。 ハードドライブやSSDのような永続ストレージからデータを取得する時間を削減します。
データベース・キャッシュの利点
- データベース負荷の軽減:キャッシングは、データベースからの頻繁なクエリをオフロードします。 これにより、サーバーリソースへの負担が軽減されます。 データベースがより多くのリクエストを効率的に処理できるようになります。
- パフォーマンスの向上:キャッシュは頻繁にアクセスするデータをメモリに保存します。 レスポンスタイムを劇的に短縮し、データ検索をスピードアップします。
- 低レイテンシー：キャッシュされたデータは、高速なインメモリー構造になっています。 これにより、レイテンシーが最小限に抑えられ、ユーザーやアプリケーションの応答時間が短縮されます。
- 少ないディスクI/Oオペレーション：キャッシュはディスクの読み込みを削減します。 データアクセスを高速化し、ディスクベースのストレージよりも効率的です。
データベース・キャッシュの短所
- キャッシュの無効化： キャッシュされたデータをリフレッシュするタイミングを知るのは難しい。 しかし、データの一貫性を保つためには不可欠です。
- 外部キャッシュのコストが高い：外部キャッシュは多くの場合DRAMを必要とする。 ストレージにSSDやHDDを使用するよりも高価です。
- 可用性の低下：外部キャッシュは通常、データベースよりも高可用性（HA）が低い。 そのため、キャッシュが停止している間に障害が発生したり、データベースに負担がかかったりする可能性がある。
- データベース・キャッシュへの干渉：外部キャッシュは、データベースの内部キャッシュを混乱させる可能性があります。 そのため、キャッシュの効率が低下し、ディスクアクセスが増加する。
4#レプリケーション
ここで、データベースのスケーリングのためのもうひとつのテクニック、レプリケーションについて紹介しよう。 データベースのレプリケーションはデータベースをコピーし、ローカルまたはクラウドのさまざまな場所に保存する。 これにより、データへのアクセス性、耐障害性、信頼性が確保される。 ユーザは同じ最新データにアクセスでき、システム・パフォーマンスとディザスタ・リカバリが向上する。 レプリケーションは通常、データの作成、更新、削除に伴ってリアルタイムで行われるが、1回限りのバッチ処理やスケジュールされたバッチ処理として行うこともできる。
レプリケーションの利点
- ディザスタリカバリの向上：データレプリケーションは、複数の場所にデータベースのコピーを作成します。 これにより、災害による停止中にも高い可用性とアクセスが保証されます。
- サーバー負荷の軽減： レプリケーションはデータを複製環境にオフロードする。 これにより、プライマリ・データベースへの負荷が軽減されます。 これにより、パフォーマンスが最適化され、リソースが解放されます。
- データ分析の強化：レプリケーションにより、複雑なクエリを実行するための分離された環境が構築されます。 これにより、アナリストは基幹システムに影響を与えることなくデータを探索できます。
- リアルタイムの ビジネス・インテリジェンス ： レプリケーションにより、事業部門全体でリアルタイムにデータにアクセスできます。 これにより、レポーティングの正確性と意思決定が向上します。 また、様々なソースからのデータを統合し、より優れたビジネスインテリジェンスを実現します。
- AI/MLアプリのサポート ： 複製されたデータベースは、AI/MLモデルのトレーニング用に一貫性のある最新のデータセットを提供します。 これにより、予測精度が向上し、リアルタイムのデータ駆動型アプリケーションが可能になる。
データレプリケーションの欠点
- データ漏洩の脅威： レプリケーションのエラーによってデータが破損、消失する可能性がある。 これはデータの完全性に重大なリスクをもたらします。
- コストの増加： データの複製には、複数のデータコピーの保存と転送が必要になる。 これには大量のストレージと帯域幅が必要になる。 その結果、プロセスを監視・管理する人員を追加する必要性も含め、ストレージや運用コストが高くなる。
- データセキュリティのリスク： データの複製、特にリモートサーバーへの複製は、潜在的なセキュリティの脆弱性をもたらす。 また、データ保護法やプライバシー法の遵守も複雑になります。 不正アクセスやサイバー脅威は、現在、より大きな懸念事項となっている。
5#シャーディング（水平スケーリング）
データベースのシャーディングも、データベースを拡張する方法のひとつだ。 データを シャードと呼ばれるセグメントに分割し、別々のサーバーに格納する。 これにより作業負荷が分散され、パフォーマンスとスケーラビリティの両方が向上する。 また、シャーディングはフォールトトレランスを強化する。 シャードやサーバーに障害が発生してもシステムを稼働させることができる。 これにより、回復力のあるソリューションとなる。
シャーディングは、SaaSのようなクラウドアプリケーションでよく使われる。 これにより、複数のテナントが大規模なデータセットにアクセスできるようになる。 また、分散デバイスからのデータ取り込みのようなシナリオのために、時間に基づいて整理することもできる。 シャーディングは、トランザクションが単一のシャーディング・キーを使用する場合に最適に機能する。 これにより、クエリのパフォーマンスが最適化され、シャーディング間の通信が最小限に抑えられます。
シャーディングの利点
- パフォーマンスの向上：シャーディングは複数のサーバーにデータを分散します。 各サーバーの負荷が軽減され、クエリのレスポンスが高速化します。
- 容量の増加：シャーディングはスケーラビリティを容易にします。 データの増加に合わせてサーバーを追加し、パフォーマンスを損なうことなくデータベースの容量を増やすことができます。
- フォールト・アイソレーション： 1つのシャードに障害が発生しても、失われるのは一部のデータのみ。 残りのシステムは稼動を維持する。 これにより耐障害性が向上する。
シャーディングの欠点
- シャーディングは複雑：慎重な計画が必要。 データの分散方法、作成するシャードの数、クエリを適切なシャードにルーティングする方法を決定しなければならない。
- データ分散の課題：シャード間でデータを均等に分散させることは困難です。 データが不均一に分散していると、一部のシャードが過負荷になり、シャーディングのパフォーマンス上のメリットが損なわれる可能性がある。
- 複雑なデータ結合： 複数のシャードにまたがるデータの結合には時間がかかり、厄介な場合がある。 クエリのパフォーマンスが低下する可能性があります。
6#垂直スケーリング
垂直スケーリング、つまり 「スケールアップ」は、1台のサーバーが需要を満たせない場合にリソースを追加する。 これは、CPU、メモリ、ストレージの追加を意味する。 このプロセスでは、既存のサーバーハードウェアをアップグレードして、その能力を強化します。
垂直スケーリングは迅速でシンプルなソリューションだ。 これはクラウドベースのデータベースにも当てはまる。 サーバーの設定を調整することでリソースを増やせることが多い。 サーバーのリソースを拡張するだけでパフォーマンスが向上するのは理想的だ。 複数のサーバーにワークロードを分散させる必要はない。
垂直スケーリングの長所
- 合理的な分割： 垂直シャーディングは、テーブルをより小さく、関連性のあるサブセットに分割する。 これらは独立して管理できる。 これにより、データベースの一部でより良いリソースの使用とパフォーマンスが可能になる。
- 実装が簡単： 垂直スケーリングは水平スケーリングよりもシンプルだ。 アプリのアーキテクチャを変更したり、分散システムを管理したりする必要はありません。
- ネットワーク遅延の低減：すべてのリソースは単一のサーバー上にあります。 そのため、ネットワーク遅延が最小限に抑えられ、レスポンスタイムが向上します。
- 効率的なリソース使用： 1台のサーバーをアップグレードすることで、そのリソースを最大限に活用できます。 ワークロードによっては、複数のサーバーを使用するよりも垂直スケーリングの方が効率的です。
垂直スケーリングの短所
- 不均衡な負荷：一部のシャードは他のシャードより多くのトラフィックを受ける可能性がある。 これはシステム効率を低下させる可能性がある。
- 管理の複雑さ：複数のシャードを管理すると、タスクが複雑になる。 メンテナンス、バックアップ、同期などである。 各シャードは独立して動作するため、より多くの監視が必要となる。
- 容量の制限： 垂直スケーリングには物理的な限界がある。 サーバーが最大容量に達したら、他のスケーリング方法を検討しなければならない。
- 複雑なクエリ： 複数のシャードにまたがるデータの照会や結合は非効率で複雑なため、シャード間の調整が必要になる。
- 単一障害点：すべてのオペレーションが単一のサーバーに依存しているため、そのサーバーに障害が発生すると、アプリケーション全体がダウンする可能性がある。
7#マテリアライズド・ビュー
コンピューティングでは、マテリアライズド・ビューはデータベース・オブジェクトである。 これは、クエリの結果をディスク上に格納します。 これは、クエリが実行されるたびに結果を再計算する代わりに行われます。 マテリアライズド・ビューを作成するこのプロセスは、マテリアライゼーションとして知られています。 マテリアライズド・ビューはパフォーマンスを向上させます。 事前に計算されたデータを素早く取り出すことができます。
マテリアライズド・ビューの長所
- クエリーパフォーマンスの向上：マテリアライズド・ビューは、事前に計算されたクエリー結果を保存します。 これにより、複雑なデータを取得するのに必要な時間が短縮されます。 これは特に、大規模なデータセットや、集計などの複雑な計算を含むクエリに有益です。
- リソース消費の削減： マテリアライズド・ビューは、リソース集約型のクエリの結果をキャッシュします。 これにより、クエリを繰り返し実行する必要性が減り、CPU、メモリ、I/Oの使用量が削減されます。
- 集計データへの高速アクセス：マテリアライズド・ビューは、頻繁に実行される集計クエリの結果を保存するのに最適です。 集計された情報への素早いアクセスが可能になります。
- ワークロードのオフロード：ライブのデータクエリから重い計算をオフロードすることができる。 これにより、作業負荷が分散され、データベースのパフォーマンスが向上します。
- ビジュアル・データ：マテリアライズド・ビューはデータのスナップショットを提供します。 これは、作成時または最終更新時のものです。 これは、履歴分析やレポート作成に便利です。
マテリアライズド・ビューの短所
- 制限された機能：マテリアライズド・ビューを作成した後、そのSQL定義を変更することはできません。 また、同じ名前の別のビューに置き換えることもできません。 また、マテリアライズド・ビューは、外部テーブル、ワイルドカード・テーブル、論理ビューに問い合わせることもできません。 また、限られたSQL関数のセットしかサポートしていません。 そのため、複雑なクエリに対する柔軟性に欠けます。 さらに、他のマテリアライズド・ビューの中に入れ子にすることができないため、高度なデータ・モデリングでの使用が制限されます。
- 直接的なデータ操作の制限：COPY、EXPORT、LOAD、または DML 操作を使用して、マテリアライズド・ビューのデータを更新することはできません。 このため、ビューのデータ管理の柔軟性が低下します。
- メンテナンスのオーバーヘッド： マテリアライズド・ビューをベース・データと同期させるには、定期的なリフレッシュが必要です。 このリフレッシュ処理は、高いシステム・オーバーヘッドを生み出し、リソースを消費します。 これはデータセットのサイズと更新頻度に依存します。
- 頻繁な更新は複雑さを増す:ソース・データが頻繁に変更されると、マテリアライズド・ビューを維持するのが難しくなります。 矛盾が生じないように、更新はベース・テーブルと慎重に調整する必要があります。 これは管理プロセスに複雑さを加える。
スケーラブルなデータベースを持つべき理由
スケーラビリティとは、変化する需要に適応するシステムの能力である。 増大するデータとユーザーを効率的に管理しなければなりません。 スケーラブルなデータベースがビジネスに不可欠である主な理由をいくつか挙げてみましょう：
- コラボレーションの向上：スケーラブルなデータベースは、中央の安全なリポジトリです。 チームメンバー全員がプロジェクトデータにアクセスできます。 意思決定を改善し、ワークフローを合理化します。 これは、より良いデータ共有とコラボレーションを可能にすることで実現します。
- 複数のデータソースをサポート： 大企業は、複数のチャネルからのデータを統合する必要があります。 スケーラブルなデータベースは、これらのソースを統一された一元的なハブに統合し、多様な情報ストリームの管理を容易にします。
- 成長に効率的に対応 ： ビジネスが拡大するにつれ、データやユーザーからのリクエストも増加します。 スケーラブルなデータベースは、このような成長にも容易に対応できます。 システムの頻繁なオーバーホールを回避し、ビジネスを継続することができます。
- 突発的なトラフィックの急増に対応：祝日やキャンペーンなど、トラフィックが集中するイベントが発生すると、企業システムのユーザー・アクティビティが急増する可能性があります。 スケーラブルなデータベースは、迅速に容量を増強することができます。 トラフィックのピーク時にもシステムの安定性を維持します。
- パフォーマンスの向上：スケーラブルなデータベースはリソースの利用を最適化し、高負荷時のパフォーマンス低下を防ぎます。 迅速なデータ照会、保存、処理が可能になります。 これにより、レスポンスタイムが向上し、システムの信頼性が維持されます。
- ユーザー・エクスペリエンスの向上 ：スケーラブルなデータベースはシステムの安定性を保ちます。 どんなに多くのユーザーを抱えるビジネスでも、遅延やダウンタイムを防ぐことができます。 これは、よりスムーズで満足度の高いユーザー体験につながります。
結論
データベースのスケーリングは、効率的なデータ保存とソフトウェア・システムのパフォーマンス向上のために極めて重要です。 インデックス作成、非正規化からデータキャッシング、レプリケーション、シャーディング、バーティカル・スケーリング、マテリアライズド・ビューまで、システムのニーズに応じてさまざまな戦略を選択することができます。
データベースのスケーリングには、それぞれ独自の利点と課題があります。 2025年には、ビジネスゴールとインフラに最も適した戦略を選択することが重要です。
著者
Kimmy
投稿日
Oct 30, 2024
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