データベースが大きく複雑になるにつれて、パフォーマンスとスケーリングを効率的に制御することが必要になります。データベース シャーディングは、これらの障害を克服するために使用される 1 つの方法です。 「シャーディング」として知られるデータベースのパーティショニングは、大きなデータベースを「シャード」と呼ばれる、管理しやすい小さなセグメントに分割します。スケーラビリティとスループットは、各シャードを複数のサーバーに分散し、それぞれが合計データの一部を保持することで向上できます。

この記事では、シャーディングとは何か、シャーディングが不可欠な理由、および MySQL でシャーディングを実装する方法について説明します。また、このアプローチの利点と潜在的な課題について、実際の例とともに説明します。

データベース シャーディングとは何ですか?

データベース シャーディングは、複数のデータベースまたはサーバー間でデータを水平に分割するために使用される戦略です。シャーディングでは、すべてのレコードを 1 つの大規模なデータベースに保存するのではなく、データセットをいくつかの小さな部分 (シャード) に分割し、それぞれにデータのサブセットが含まれます。各シャードは独立したデータベースとして動作しますが、連携してデータセット全体へのアクセスを提供します。

たとえば、ユーザーのデータベースがあると想像してください。すべてのユーザー データを 1 つのデータベースに保存する代わりに、ユーザーを地理的地域ごとに分割してデータベースをシャード化できます。このようにして、北米のユーザーを 1 つのシャードに保存し、ヨーロッパのユーザーを別のシャードに保存できます。

シャーディングが必要な理由

次の場合にシャーディングが必要になります:

↳ データ ボリュームの増大: データベースのサイズが増大すると、クエリの遅さや読み込み時間の増加などのパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。シャーディングは大規模なデータセットを分割し、単一サーバーの負荷を軽減するのに役立ちます。

↳ スケーラビリティ: 従来の垂直スケーリング (より強力なハードウェアへのアップグレード) には限界があります。シャーディングによる水平スケーリング (サーバーの追加) により、複数のデータベースに負荷を分散できるため、大規模なアプリケーションの処理が容易になります。

↳ 障害の分離: シャードがダウンした場合、影響を受けるのはデータの一部のみであるため、回復が速くなり、全体的なダウンタイムが最小限に抑えられます。
パフォーマンスの向上: シャーディングを使用すると、クエリは大規模なテーブルを検索するのではなく、データのサブセットにのみヒットするため、クエリの応答時間が短縮されます。

シャーディング戦略

データベースをシャーディングするにはいくつかの方法があり、選択する戦略は特定のユースケースによって異なります。最も一般的な 2 つのシャーディング戦略は、範囲ベースのシャーディングとハッシュベースのシャーディングです。

1.範囲ベースのシャーディング

範囲ベースのシャーディングでは、数値やタイムスタンプなどの特定の基準に基づいてデータが範囲に分割されます。たとえば、ユーザー データを保存している場合、ユーザー ID に基づいてデータをシャード化し、各シャードに ID が特定の範囲内にあるユーザーを含めることができます。

-- Example of range-based sharding:
-- Shard 1 (User IDs 1-1000)
-- Shard 2 (User IDs 1001-2000)

-- Query for Shard 1
SELECT * FROM users WHERE user_id BETWEEN 1 AND 1000;

範囲ベースのシャーディングは実装が簡単ですが、特定の範囲に他の範囲よりも大幅に多くのレコードがある場合、データが不均一に分散される可能性があります。

2.ハッシュベースのシャーディング

ハッシュベースのシャーディングには、レコードをどのシャードに配置するかを決定するハッシュ関数の適用が含まれます。この方法により、シャード間でのデータのより均等な分散が保証されます。

-- Example of hash-based sharding:
-- Use a modulo operation to determine which shard to query.

SELECT * FROM users WHERE MOD(user_id, 3) = 1;  -- For shard 1
SELECT * FROM users WHERE MOD(user_id, 3) = 2;  -- For shard 2

ハッシュベースのシャーディングにより、データが特定のシャードに偏ることは防止されますが、範囲クエリ（特定の年齢範囲のユーザーなど）を取得するのがより困難になる可能性があります。

MySQL でシャーディングを実装する方法

MySQL は組み込みのシャーディング機能を提供しませんが、次のアプローチを使用して手動でシャーディングを実装できます。

↳ シャーディング戦略を設計する: データをシャード間でどのように分割するかを決定します。ユーザー ID、地理的位置、またはその他の関連基準に基づいてシャーディングできます。

↳ 複数の MySQL インスタンスのセットアップ: 各シャードは個別の MySQL インスタンスまたはサーバーに保存されます。必要な数の MySQL サーバーをインストールして構成し、それぞれが特定のシャードを処理します。

↳ データ分散: 選択したシャーディング戦略に従って、データをシャード全体に分散します。たとえば、範囲ベースのシャーディングを使用している場合は、レコードを適切なシャードに移行するスクリプトを作成します。

↳ アプリケーションのシャーディング ロジック: アプリケーションにシャーディング ロジックを実装します。これには、シャード キー (ユーザー ID など) に基づいてどのシャードをクエリするかを決定することが含まれます。ミドルウェアまたは ProxySQL などのデータベース プロキシ レイヤーを使用して、クエリを正しいシャードにルーティングできます。

// Example in Node.js to handle sharding logic
import mysql from 'mysql2/promise';

// Shard connections
const shards = [
  mysql.createConnection({ host: 'shard1.db.com', user: 'root', database: 'db1' }),
  mysql.createConnection({ host: 'shard2.db.com', user: 'root', database: 'db2' }),
];

// Function to get shard by user ID (Range-based sharding)
function getShardByUserId(userId: number) {
  if (userId 



シャーディングの課題

シャーディングには多くの利点がありますが、複雑さも伴います。考慮すべき課題がいくつかあります:

↳ 複雑さの増加: 複数のデータベースを管理し、クエリを適切にルーティングする必要があるため、シャーディングによりアプリケーション ロジックがさらに複雑になります。

↳ シャード間クエリ: 複数のシャードにまたがるクエリは実装が難しく、追加の調整が必要になる場合があり、その結果パフォーマンスが低下する可能性があります。

↳ データの再バランス: シャード間でデータが不均等に増加する場合は、シャードの再バランスが必要になる場合がありますが、これは時間のかかるプロセスになる可能性があります。

MySQL でのシャーディングのベスト プラクティス

効果的なシャード キーを選択する: ホットスポットを避けるために、シャード キーはシャード間でデータが均等に分散されるようにする必要があります。不均衡な分散を引き起こす可能性が低いキーを選択してください (たとえば、非常にアクティブなシステムではタイムスタンプをシャード キーとして使用しないようにします)。

↳ シャードの監視と調整: パフォーマンスの問題がないかシャードを継続的に監視します。特定のシャードが大きすぎる場合は、再シャードまたはシャード キーの配布を調整することを検討してください。

↳ リバランスの自動化: シャードが過負荷になったときにデータを自動的にリバランスするメカニズムを実装します。 Vites のようなツールは、MySQL ベースのシステムのリバランスの管理に役立ちます。

↳ バックアップとリカバリ: 各シャードが個別にバックアップされていることを確認し、特定のシャードでデータ損失が発生した場合に備えてリカバリ戦略を立ててください。

結論

MySQL では、シャーディングは、巨大なデータセットの処理、速度の最適化、大規模なデータベースのスケーリングに役立つテクニックです。複雑さがさらに増しますが、よく考えられた計画と適切なアプローチを組み合わせることで、スケーラブルで高度に最適化されたデータベース アーキテクチャを実現できます。この記事のアドバイスと範囲ベースまたはハッシュベースのシャーディング アルゴリズムを使用することで、アプリケーションの要件を満たすシャーディング ソリューションを使用できます。