問題解決ノート

分散システムでは、バックエンドのデータストアにリレーショナルDBを使用することが一般的です。しかし巨大な分散システムとなるクラウドシステムにおいては、RDBでは限界があります。今日は、クラウドシステムにおけるリレーショナルDBの限界について、おさらいしたいと思います。

1.RDBをデータ種別によって分割した場合

クラウドのように分散システムが巨大化した場合、データボリュームの増加と、アクセス数の増加から、単一のリレーショナルDBでは対応しきれなくなります。よって、リレーショナルDBを分割して対処することになるのですが、まずはデータ種別で分割した場合についてみてみます。

たとえばマスタデータ系、トランジションデータ系など、データの種別で分割した場合、ある程度の負荷分散はできるものの、とてもクラウドのボリュームには対応できません。なぜならば、マスタデータ系は運用時の登録・更新の頻度が少ないのに対し、トランザクション系では日々のデータ登録・更新処理が格段に多く、これではトランザクション系のDBにアクセスが集中してしまいます。

2.RDBをデータ範囲によって分割した場合

次に、データ範囲で分割した場合についてみてみます。

上の図では、リレーショナルDBをユーザーコメント数１万件ごとに分割しています。ユーザーコメントという同じ属性を格納している別個のデータベースが複数存在するため、読み書き時にはデータの範囲によってDBを選択するロジックが必要となります。

DB選択ロジックは、

• どのような属性のテーブルが格納されており、そのなかのレコード番号の何番目から何番目のレコードが格納されているか
• 保有されるテーブルのレコード番号と対応する主キー値

上記２つの情報を保持しておく必要があります。

この場合、主キー以外の列項目範囲での条件検索は時間がかかり、Join検索は実際不可能で、クラウドで要求される大規模な分散システムでのデータ格納には向きません。

まとめ

上記の理由から、クラウドシステムでリレーショナルDBを使うのは限界があります。そこでKVS（Key-Value Store：キー・バリュー・ストア）と言われるデータ形式が、クラウドシステムでは使用されるようになっています。

KVSはリレーショナルDBのような機能豊富なSQLを使うことが出来ないため、NoSQLと言われることもあります。特徴としては、テーブル構造を定義するスキーマがなく、関係モデルや演算処理を重視しません。

KVSについてはまた別途まとめたいと思います。

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