NoSQL データベースによる水平方向のスケーラビリティ

公開: 2022-11-20

NoSQL データベースは水平方向にスケーラブルです。つまり、1 つのノードにリソースを追加する垂直方向のスケーリングとは対照的に、システムにノードを追加することでスケーリングできます。これは、NoSQL データベースを複数の断片にシャーディングまたは分割して、各断片を個別のサーバーに格納できることを意味します。これにより、データベースの水平方向のスケーリングが可能になり、垂直方向のスケーリングよりもはるかに効率的でスケーラブルになります。

スケーリングは SQL および NoSQL データベースにとって重要であり、データベースシャーディングの概念はその重要な部分です。名前が示すように、データベースをチャンク (シャード) に分割しています。

さらに、NoSQL には動的操作機能がありません。化合物が ACID 特性を持つという保証はありません。そのような場合、SQL データベースはオプションです。さらに、アプリケーションに実行時の柔軟性が必要な場合は、NoSQL を避けてください。

NoSQL データベースの欠点は何ですか? NoSQL データベースの欠点の 1 つは、複数のドキュメントにわたる ACID トランザクションに必要な ACID (原子性、一貫性、分離、耐久性) トランザクションのサポートがないことです。多くのアプリケーションは、適切なスキーマ設計で単一レコードの原子性を使用できます。

Mongodb をシャーディングできますか?

MongoDB バックエンドは、非常に大きなデータセットと高スループットの操作をサポートするために、シャーディングアーキテクチャに基づいて構築されています。大量のデータを含む大規模なデータベースや高速アプリケーションを実行すると、サーバーの容量が低下する可能性があります。

MongoDB Sharding を使用すると、データベースをスケーリングして、無制限の数の同時ユーザーを処理できます。これは、システムのストレージ容量だけでなく、読み取りと書き込みのスループットを向上させることによって達成されます。選択できる多数のコレクションがあります。クラスターのパフォーマンスを最大化するには、シャードキーを慎重に選択してください。 MongoDB NoSQL データベースは、シャーディング機能を備えたクラスター間での 2 種類のデータ分散をサポートしています。シャードの範囲キー値を使用して、データを範囲に分割できます。ハッシュハッシュを使用すると、ハッシュされたシャードの値を計算できます。

一部のシャードキーは閉じられている可能性がありますが、それらのハッシュ値が同じチャンクにある可能性は低いです。 Sharding 設定を構成してオンにすることで、データベースにアクセスできるようになります。 mongos が接続されていることを確認します。シャードもクラスターに追加されます。この手順を実行するたびに、シャードごとに 1 つのトランザクションが完了します。データベースでシャーディング設定を有効にする必要があります。次に、sh.shardCollection() メソッドを使用してコレクションを分割します。これで、最初のシャードクラスターが作成されました。これまで、アプリケーションのやり取りにはルーター (mongos インスタンス) が使用されてきました。

MongoDB は、スケーラビリティとパフォーマンスを必要とする中小企業向けの優れた NoSQL データベースです。さらに、パフォーマンスを向上させるためにシャード間でドキュメントを分散できるようにするシャーディングなどの機能が含まれています。データベースが 200 GB 以上になると、バックアップと復元のプロセスが遅くなる可能性があります。そのため、MongoDB データベースが特定のサイズを超えた場合は常に、MongoDB プロバイダーに相談する必要があります。

シャーディングをサポートするデータベースは?

シャーディングをサポートするデータベースは通常、複数のサーバーで実行するように設計されており、各サーバーはデータベースの一部をホストしています。これにより、データベースを複数のサーバーに分散できるため、パフォーマンスとスケーラビリティが向上します。

Nosql でのシャーディング

NoSQL テクノロジーに基づくパーティショニングパターンには、ハッシュが含まれます。パーティショニングでは、各パーティションを個別のサーバー (おそらく世界中) に配置する必要があります。世界中のユーザーがこのスケールアウトの恩恵を受けることができ、データセットのさまざまな部分に同時にアクセスできます。

データセットは、目的の結果を得るために複数のデータベースに保存することで分散されます。このアプローチでは、大きなデータセットを小さなチャンクに分割できるため、複数のデータノードを使用してそれらを保存できます。データは複数のマシンに分散されるため、シャードデータベースは、1 台のマシンが処理できるよりも多くの要求を処理できます。シャーディングを使用して増加した負荷を無制限に処理することで、データベースのスループット、ストレージ容量、および可用性を向上させることができます。ワークロードが主に読み取り用に書き込まれている場合、データをレプリケートするとパフォーマンスが大幅に向上し、シャーディングをまったく使用する必要がない場合があります。主に書き込みに基づくワークロード、または読み取りと書き込みが混在するワークロードには、別のアーキテクチャが必要です。シャーディングにはさまざまな種類とアーキテクチャがあります。

範囲ベースのシャーディングの使用は、水平分割の単純で直接的な方法です。ただし、その有効性は、適切なキーの可用性と適切な範囲の選択によって決まります。ハッシュまたはアルゴリズムのシャーディングレコードが入力として適用され、ハッシュ関数またはアルゴリズムを使用して出力またはハッシュ値が生成されます。ハッシュベースのシャーディングを使用して、データを単一の物理スペースに保存できます。 リレーショナルデータベースでは、特定のテーブルに関連付けられたデータを他のテーブルに分散させることができます。適切なキーを取得できない場合でも、入力をハッシュすることで、シャード間でデータを均等に分散できます。ブロードキャスト操作の削減を支援し、パフォーマンスを向上させることができます。地理ベースのシャーディングサービスも、関連データを 1 つのサーバー上の 1 か所に保持します。範囲指定されたシャードは、地理的に分散されたシャードであり、キーのキーはシャードの地理的に配置されたキーです。ジオシャードの割り当てには、この記事で取り上げていないオプションが他にも多数あります。

SQLのシャーディングとは何ですか?

ハッシュ方式を使用してデータストアを複数のデータベースに分散し、複数のマシンに格納できます。これにより、大規模なデータセットを小さなチャンクに分割して複数のデータノードに保存できるため、システム全体の容量が増加します。

このアルゴリズムは、均等に分割されたデータを保証しません

このアルゴリズムによれば、このアルゴリズムは、データがシャード間で均等に分散されることを保証しますが、シャード間で均等に分散されることは保証しません。データ名 user_id を持つパーティション列の行は、5 つのシャードに均等に分散されます。ただし、5 つのシャードのデータ値は均等に分割されません。

Mongodb はシャーディングを使用しますか?

技術の組み合わせを使用して、複数のマシンがシャーディング方式でデータを共有できます。大規模なデータセットを展開し、大量の操作を実行する場合、MongoDB はシャーディングを採用します。大量のデータや高スループットを必要とするアプリケーションを含むデータベースシステムでは、大量のストレージ容量が必要になる場合があります。

シャーディングの未来: Postgresql

将来の計画を立てる。シャーディングソリューションを展開できるだけでなく、必須の手順でもあります。プロセスの一環として、定期的なチューニングと最適化が必要です。今日のシャーディングソリューションは急速に進化していることに注意し、常に最新の状態に保つ必要があります。 PostgreSQL は、ここ数年でシャーディングスペースで大きな進歩を遂げているため、複数のプラットフォームで使用できるソリューションが必要な場合は、その使用を真剣に検討する必要があります。

Nosql シャーディングとパーティショニング

大量のデータセットを小さなセクションに分類するためのパーティショニングとアルゴリズムは類似しています。データは複数のコンピューターに分散できるように分割されますが、シャーディングでは複数のコンピューターに分散できます。一般に、パーティション分割されたデータは、単一のデータベースインスタンスに基づいてサブセットに分割されます。

減算による分割は、水平分割に加えて分割の一種です。もう 1 つの方法は、テーブルを小さなチャンクに分割する垂直分割です。垂直パーティションをレプリケートすることを、垂直パーティション分割と呼びます。データを分割するには、スキーマをコピーしてからシャードキーを使用します。テーブルを分割するのが適切な場合の例を次に示します。データが分割されると、多くの場合、クエリを実行しやすくなります。注文の履歴レコードを含む Order テーブルがアプリケーションに含まれており、このテーブルが毎週パーティション分割されているとします。 1 週間の注文をリクエストすると、Orders テーブルの 1 つのパーティションにしかアクセスできなくなります。このクエリのパーティションプルーニング手順により、理論的には 100 倍高速に実行できる可能性があります。