データベース・シャーディングのマスター：戦略とベストプラクティス

データベース・シャーディングとは、大規模なデータセットを「シャード」と呼ばれる管理しやすい小さな断片に分割するデータベース・アーキテクチャ・パターンである。 各シャードは、パフォーマンス、スケーラビリティ、および可用性を向上させるために、個別のデータベース・サーバーに保存される。

このアプローチは、負荷を分散し、単一のサーバーがボトルネックにならないようにすることで、システムがより多くのデータと大量のトランザクションを効率的に処理できるようにする。 各シャードは独立して動作するが、一緒になって一つの論理データベースシステムを形成する。 さらに、データベース・シャーディングは、障害を個々のシャー ドに隔離することで耐障害性を向上させ、システムの残りの部分を円滑に運用し続けることを可能にする。

この記事では、データベース・シャーディングの利点、他のデータベース編成方法との比較、データの安全性とアクセス性の維持に役立つ方法について説明する。

企業がかつてないほどデータの爆発的増加に直面していることはよく知られた事実だ。 企業が処理・分析する必要のある情報の量、速度、種類は、毎年指数関数的な速さで増加している。

調査によると、世界中で生成・複製されるデータ量は2021年から2025年の間にほぼ倍増し、181ゼタバイト（1,810億 テラバイト）に達すると予想されている。 この大量のデータの流入は、チャンスと課題の両方をもたらす。 より深い洞察と、より多くの情報に基づいた意思決定の可能性を提供する一方で、データベース・システムには計り知れないプレッシャーがかかる。 データ量が増大するにつれ、従来のデータベース・アーキテクチャでは対応に苦慮することが多く、その結果、クエリ時間の短縮、パフォーマンスの低下、システム障害の可能性が生じる。

そこで登場するのがデータベース・シャーディングである。 複数のサーバーにデータを分散することで、企業はデータベースを水平方向に拡張することができ、増え続けるデータ需要に効果的に対応することができる。 これにより、企業はデータ・フットプリントが拡大しても、高いパフォーマンスと迅速な応答時間を維持することができる。

データベースのシャーディングを体重の配分と考えてみよう。 例えば、重さ100ポンド（約1.5キロ）のバッグをいくつも持って階段を上る必要があるとする。 自分でバッグを運ぶことが可能な人もいるが、難しい人もいる。 複数人で荷物を分担すれば、全員の荷物が軽くなる。 一人で重い荷物を運ぶ必要がなくなるので、負担はずっと減るだろう。

データベース・シャーディングも同じだ。 負荷を共有することで、サーバーへの負担が減り、関係者全員がより効率的に作業できるようになる。

データベースのシャーディングは、大量のデータを扱い、それらに継続的にアクセスする必要がある企業にとって不可欠である。 データベースのシャーディングを行わないと、サーバーの動作が遅くなり、ユーザーにイライラを与えることになる。

プログラムを開きすぎると、コンピュータの動作が遅くなることに気づいたことはあるだどうか。 データベース・サーバーも、データが多すぎて、それにアクセスしようとする人が多すぎると、同じような影響を受ける。 このような大量のデータと高いアクティビティが混在すると、レスポンスタイムが遅くなり、最悪の場合、サーバーがシャットダウンしてしまう。

データベース・シャーディングは、企業が大量のデータを保存し、素早くアクセスできるように情報を分割する賢い方法だ。 シャード化されたデータベースのその他の具体的な利点は以下の通りである。

データベース・ストレージの不足を心配したことがあるなら、複数のシャードによってスケーリングが可能になる。 データ量の上限に達すれば、シャードを追加するだけで、データのボトルネックやシャットダウンの可能性を防ぐことができる。 また、データセットを分割することで、データベース・サーバーをより有効に活用することもできる。 特定のサーバーに負荷がかかるリスクを減らしつつ、より多くのデータを継続的に取り込むことができる。

シャード化データベースの最も顕著な利点は、レスポンスタイムの高速化である。 データベース管理システムを本棚に例えて考えてみるのもよい。

図書館で特定の本を探しているとする。 千冊の本でいっぱいの本棚と百冊の本棚のどちらを探したいか？ データベースのシャーディングは、同じ量の情報を使用するが、より小さな行に分割される。 この機能は、データベース管理システムがより迅速に情報を取得できることを意味し、より迅速なエクスペリエンスをもたらす。

短時間に処理されるデータが多すぎると、データベース管理システムに負荷がかかる。 最も一般的な結果の1つはサービス停止であり、その結果、ビジネスの生産性が数時間から数日単位で失われる。

データベースのシャーディングは、システムへの負担を減らし、1つのストレージに依存しすぎないようにすることで、このような事態を防ぐ。 つまり、1つのシャードが突然利用できなくなっても、他のシャードは独立して機能できる。

データベースのシャーディングがどのように機能するかを理解するには、データを一連の整理された棚として考えるのが役立つ。 データベースは、データセットと呼ばれる行と列の混合物を使用して情報を保存する。

これらのシャードを複数のコンピュータに分割すると、ノードが作成される。 シャードはすべて複数のノードに分割されるが、データベース全体に関する同じ情報が含まれている。 データセットはシャード、シャード・キー、そしていわゆるシェアード・ナッシング・アーキテクチャに分割される。

専門用語では、分割された各データの塊を 「論理シャード 」と呼ぶ。 これらの論理シャードを格納する物理的なコンピュータは、「物理シャード」と呼ばれ、「データベース・ノード」と呼ばれることもある。

シャード（特に論理シャード）を、データベースの本棚にあるさまざまな本のように考えることができる。 それぞれにユニークな情報が含まれており、どこにどのように保存するかはユーザが決定する。

整ったデータは、ビジネスを円滑に運営する鍵である。 シャード・キーは、データをタイプ別に適切に整理する方法であり、必要なデータを探すための無駄な時間を削減する。

各データセットは、行で満たされた列になっている。 シャード・キーとは、開発者が各データセットのどの行をシャードにまとめるかを決定するためのものである。 これらのシャード・キーは、既存のカラムに由来することもあれば、まったく新しいカラムに由来することもある。 適切なシャード・キーを選択することは、シャード・データベースの効率にとって極めて重要だ。 適切に選択されたシャード・キーは、データがシャード間で均等に分散されることを保証し、単一のシャードがボトルネックになることを防ぐ。

また、クエリ実行時にシステムが関連するシャードを迅速に見つけることができるため、クエリ・パフォーマンスの維持にも役立つ。 シャード・キーは、顧客ID、地理的地域、タイムスタンプなど、頻繁にアクセスされるデータや論理的にグループ化されたデータに基づいていることが多い。

関連するデータをグループ化することで、シャード・キーは読み書きの操作を改善し、データの検索と管理を効率化することができる。 しかし、不適切なシャード・キーを選択すると、データの分散が不均一になり、特定のノードの負荷が増大し、最終的にパフォーマンスが低下する可能性がある。

シェアード・ナッシング・アーキテクチャーとは、いくつかの独立した部分で運用されるデータベース管理システムのことである。 つまり、作成した物理シャードは、そのシャードに含まれるデータに対してのみ動作し、別の物理シャードからデータを引き出すことはできない。

しかし、複数のシャードが他のソースからデータを引き出せるようなシャード・システムを構築することは可能である。 ソフトウェア・レイヤーを作成することは、データ・ストレージを調整し、一度に複数のシャードにアクセスできるようにする方法のひとつだ。

シャーディングは、レスポンスタイムと共有アクセスを改善する非常に効果的な方法だが、まだ欠点がある。 ビジネスの規模や大量のデータを取り出す頻度によって、シャーディングが適しているかどうかが決まる。

データベースのシャーディングは、データを分散するために複数のサーバーやノードが必要になるため、インフラコストが大幅に増加する。 このようなハードウェアの増殖は、初期設備費用を増加させるだけでなく、消費電力、データセンターのスペース、ネットワークにかかる継続的なコストの増加にもつながる。

さらに、シャード化されたシステムを管理する複雑さから、より熟練した人材や追加のトレーニングが必要になることも多く、運用コストはさらに膨らむ。 このような出費の増加は相当なものになる可能性がある。 しかし、大量のデータを扱う多くの企業にとって、スケーラビリティとパフォーマンスの向上は、投資を正当化することができる。

データベース・シャーディングのもう一つの難しい側面は、ビジネス・オペレーションに複雑さを加えることだ。 単一のデータベースを管理する代わりに、複数の物理的なシャード（またはノード）の間で注意を分割する必要がある。

まだ大量のデータを必要としない中小企業は、シャーディングが不必要に複雑であると感じるかもしれない。 しかし、規模の拡大を計画している中小企業は、いずれシャーディングの恩恵を受けるだろう。

データベース・シャーディングにおいて、シャード間のデータの偏在は重要な課題である。 この不均衡は、過負荷のシャードではパフォーマンスのボトルネックにつながり、未利用のシャードではリソースの浪費につながり、システム管理の複雑さを増大させる。

あるシャードがクエリの「ホットスポット」になると、需要に追いつくのに苦労し、シャーディングの主な目的である「負荷を均等に分散して最適なパフォーマンスを実現する」ことが損なわれる。

しかし、先進的なデータベースシステムは、自動バランシング機能を提供していることが多い。 これらのシステムは、不均等な分散を検出し、バランスを維持するためにシャード間でデータを再分配することができ、手動で介入することなく、一貫したパフォーマンスと効率的なリソース利用を保証する。

InterSystems IRISのような適切なデータベースシステムを選択することは、これらの課題を軽減する上で極めて重要である。 これらのシステムには、シャードの負荷を監視し、データの保存場所を自動的に変更できるバランサーが組み込まれている。 これにより、データの配布方法を管理する代わりに、データの利用に集中することができる。

データベースのシャーディングは基本的に柔軟で、企業はデータとその整理方法をよりコントロールしやすくなる。 しかし、始める前に調べておくべき主な方法がいくつかある。

ダイナミック・シャーディングとしても知られるレンジベース・シャーディングは、データベースの行をその値に基づいて分割する。 使用する範囲を決定すると、シャード・キーとなり、素早く簡単にアクセスできるようになる。

たとえば、顧客を業種別に分ける場合、シャード・キーを使えば、データベース内で顧客をすばやく見つけることができる。 使用するアプリケーションは、顧客の情報を自動的に分類し、特定のノードに保存する。 さらに特定のレコードを検索する必要がある場合は、逆マッチングを行うこともできる。

レンジベースのシャーディングは実装が簡単で、よく整理されたデータのスプレッドシートでの作業を忠実に再現している。 しかし、誤って1つのノードに多くのデータをオーバーロードしてしまうことは簡単だ。

実用的な使用例：範囲ベースのシャーディングは、商品を価格帯で分類したり、顧客を登録日で分類したりするeコマース・プラットフォームに最適です。 特定の日付範囲内の取引を管理する金融アプリケーションにも適している。

より細かな制御を楽しみたい場合は、ハッシュされたシャーディングを利用する。 このシャーディング方式は、「ハッシュ関数」を通じてデータベース内の特定の行にシャード・キーを割り当てることで機能する。

ハッシュ関数は、指定された行から情報を自動的に取り出し、「ハッシュ値」を作成する。 このハッシュ値はシャード・キーとして機能し、選択した物理シャードの情報を保存する。

ハッシュされたシャーディングは、物理シャード間でデータを均等に分散し、特定のマシンに過負荷をかけるリスクを減らす点で好まれている。 しかし、深い意味に基づいて情報を区別することはできないので、やはり多少の監視は必要だろう。 ハッシュされたシャーディングは、ソーシャルメディア・プラットフォームや大規模なウェブ・アプリケーションで、1つのサーバーが混雑しすぎないようにユーザーデータを均等に分散する必要がある場合に特に有効だ。

スプレッドシートに似たシャーディングのもう一つの形態は、ディレクトリ・シャーディングだ。 このアクセス可能なメソッドは、データベースのカラムをシャード・キーにリンクさせるためのルックアップテーブルを提供する。 色や日付など、特定の詳細に基づいて情報を保存するアプリケーションは、まずルックアップテーブルを参照する。

ディレクトリ・シャーディングは、重要な詳細に基づいて情報を効果的に整理することから、データベース管理者の間で人気がある。 範囲に制限はなく、各シャードは数字以上の意味を与えてくれる。 唯一の欠点は、ルックアップテーブルに不正確な情報が含まれている場合、不正な編成が行われる可能性があることだ

実用的な使用例：ディレクトリ・シャーディングは、カテゴリーやタグなどの特定の属性に基づいてアイテムを迅速に検索する必要があるコンテンツ管理システム（CMS）や在庫管理システムに適している。

このシャーディング方式は、大量の地理的データを収集するビジネスにとって極めて重要である。 ジオ・シャーディングは、町、市、地区、近隣といった詳細な単位で情報を分割する。

このシャーディング方法にも、物理的なシャードの位置に基づく利点がある。 特定の市や町がシャード・キーとして機能し、物理的なシャードにどれだけ近いかに基づいて顧客情報を保存することができる。 この方法だと、レスポンスが速くなる。 つまり、ジオ・シャーディングの利点は、顧客と物理的なシャードとの物理的距離が短い場合にのみ機能する。 また、ある地域の顧客が他の地域よりも多い場合、データが偏在するリスクもある。

実用的な使用例：ジオ・シャーディングは、物流や配送サービス、ライドシェアリング・アプリ、またはユーザー・エクスペリエンスが低レイテンシーでローカライズされたデータ・アクセスに依存するあらゆるアプリケーションに最適である。

エンティティベース・シャーディングとも呼ばれるリレーションベース・シャーディングは、同じ物理シャード上に類似データをグループ化する。 この方法は、他のシャーディング・アプリケーションとは異なり、それほど多くのデータを分離する必要がない。

その結果、リレーションシップ・ベースのシャーディングは、似たようなデータを一緒に検索するのに必要な計算能力を削減する。 主な欠点は、その複雑さと、誤って異種のデータを一緒にグループ化してしまう可能性である。

実用的な使用例：リレーションシップ・ベースのシャーディングは、顧客関係管理（CRM）システムや、注文と顧客、商品とカテゴリーなど、関連するエンティティをグループ化することでクエリのパフォーマンスを向上させ、検索時間を短縮することができるアプリケーションに最適である。

データベースのシャーディングは、言うほど複雑ではない。 新しいスプレッドシートを作るのと同じように、最終的なゴールと、そこに到達するためにシャーディングがどのように役立つかを把握する必要がある。

特定の情報をより効果的に整理する必要がありますか？ 物理的なシャードの近くに住んでいる顧客のために、応答時間を短縮するのはどうだろうか？ どのシャーディング方法を選択するにしても、開始するための特定のプロセスがある：

1. シャーディング・スキームを選ぶ- 分割するデータについて自問する。 なぜ、どのようにデータを分割したいのですか？
2. 組織化の方法を決める- シャーディングの方法は数多くあるが、上記の一般的な方法から選ぶことを検討する。
3. 対象となるインフラを選ぶ- シャードを作成するサーバーを絞り込み、保存するデータ量の見積もりを立てる。
4. 独自のルーティング・レイヤーを作成する- アプリケーションがどのようにデータを保存し、後でクエリを実行するかを決定する必要がある。

移行計画を実行する- 最後に、ダウンタイムを最小限に抑えてすべての情報を移行する方法を決める必要がある。 最新のデータ管理ソリューションの多くは、このプロセスをソフトウェア製品に組み込むことで合理化している。

自分の情報を整理し、保存し、検索する方法は他にもあるのではないかと思うかもしれない。 データベース・シャーディングは、大規模なビジネスではすぐに採用される方法になっているが、次のような方法も試すことができる。

単に応答時間の短縮が必要な場合は、垂直 スケーリングによるビジネス・オペレーションの最適化をご検討ください。 この単純な方法は、より多くのトラフィックを処理するために、データベースサーバーにRAMやCPUを追加するだけです。

このオプションは、データベースシャーディングよりもコストがかかりませんが、データを整理する柔軟性はありません。

レプリケーションは、データベースを整理する昔ながらの方法である。 データベース・シャーディングのカスタマイズされたアルゴリズムとは異なり、レプリケーションはデータベースの正確なコピーを複製し、別々のサーバーに保存します。

データベース・シャーディングは情報のコピーを作成しないため、レプリケーションの方がビジネスモデルに適しているかもしれない。 データを整理することよりも、紛失することを懸念するかもしれない。

最後に、パーティショニングとは、データベースのテーブルを異なるグループに分割する方法である。 水平パーティショニングはデータを行に分割し、垂直パーティショニングはデータを列に分割する。

データベースのシャーディングもデータをユニークな行を持つ異なるグループに分割するので似ている。 しかし、この情報は異なるノードにまたがって保存される。 パーティショニングは、この情報をすべて同じコンピューター上で分割する。

データベースのシャーディングは、ダウンタイムを減らし、情報をより効果的に整理するために非常に役立つ方法だ。 しかし、学習曲線が伴い、ビジネスモデルによっては複雑すぎるかもしれない。

一つ確かなことは、成長を望む企業は、データの保存と配布方法について意図的な戦略を持つ必要があるということだ。

最近の調査では、 90％以上の組織がデータベースの投資後に測定可能な価値を達成した。 データ検索にかかる時間を節約したい場合でも、データベース・サーバーの過負荷を心配している場合でも、データベースの最適化は将来的に大きな利益をもたらすだろう。

データ分配を自分で考える必要はない。 InterSystems IRISは、ビジネスの規模を拡大しながら、重労働を軽減する最先端のツールを提供する。

InterSystems IRISの特徴は、スケーリングにおける柔軟性にあります。 InterSystems IRISは、1台のサーバにリソースを追加してスケールアップする場合でも、複数のサーバにデータを分散してスケールアウトする場合でも、お客様のニーズに適応する。

この柔軟性により、大規模なオーバーホールやマイグレーションを行うことなく、スモール スタートからビジネス要件に合わせてデータベース・インフラを拡張することができる。

InterSystems IRIS はまた、異なるスケールでのシームレスな移行も可能である。 データ量の増加に応じて、垂直方向から水平方向へのスケーリングに簡単に切り替えることができるため、データベースのパフォーマンスをビジネスの成長に合わせて維持することができる。

このスケーラビリティは、InterSystems IRIS のインテリジェントなデータ分散と自動バランシング機能と組み合わされることで、データ・インフラストラクチャの将来性を求めるあらゆる規模の企業にとって理想的な選択肢となっている。