シャーディング

シャーディングとは？

シャーディングは、大規模なデータセットを複数の小さな部分（シャード）に分割し、異なるサーバーに分散保存するテクニックです。 単一のデータベースサーバーが保有できるデータ量と処理能力には限界があるため、データを分割することでシステム全体のスケーラビリティを向上させます。各シャードは独立したデータベースとして機能し、すべてのシャードが合わさって完全なデータセットを構成します。

ひとことで言うと： データを複数の箱に分けて、それぞれ別の倉庫に保管するようなイメージです。

ポイントまとめ：

• 何をするものか： データを分割して複数のサーバーに配置し、処理負荷を分散させる技術
• なぜ必要か： 単一サーバーの限界を超えてスケーリングし、パフォーマンスを維持するため
• 誰が使うか： 膨大なデータと高トラフィックを扱うWebアプリケーション企業

重要な役割を果たす理由

シャーディングがなければ、ユーザーやデータの増加に対応することが困難になります。データベーススケーリングの重要な手法として、単一サーバーのメモリやディスク容量の制限を超えることを可能にします。Twitterのような数億人のユーザーを抱えるサービスでは、シャーディングなしに全ユーザーデータを1つのサーバーに格納することは不可能です。

シャーディングを実装することで、各シャードが小規模な問題領域として機能するため、クエリが高速になり、システム全体がより応答性を持つようになります。また、障害の影響も限定的になります。1つのシャードが問題を起こしても、他のシャードのデータは保護されます。

シャーディングの使用方法

シャーディングは、スケーラブルで高性能、かつ耐障害性のあるシステムを設計するための基本です。以下の目的で使用されます:

水平スケーリング: データベースノードを追加することで容量を増やし、上限はありません。

パフォーマンスの向上: 各ノードが管理するデータ量を制限することで、クエリと書き込みのレイテンシが削減されます。

障害分離の向上: 1つのシャードが障害を起こしても、他のシャードは影響を受けず、障害の影響範囲を抑制します。

地理的最適化: コンプライアンス、パフォーマンス、レイテンシのニーズに応じて、シャードを異なる地域に配置します。

シャーディングは2つのレベルで処理できます:

アプリケーションレベルのシャーディング: アプリケーションロジックが各操作のシャードを決定します。柔軟性がありますが、複雑さが増します。

データベースレベルのシャーディング: データベース管理システム(DBMS)がネイティブにシャーディングをサポートし、ルーティングとストレージを内部で処理します。

シャーディング vs. パーティショニング

パーティショニングは、データをセグメントに分割する広範な概念であり、多くの場合、単一のデータベースインスタンス内で行われます。

シャーディングは特に水平パーティショニングを指しますが、異なるマシン上の別々の物理データベースにまたがります(シェアードナッシング)。

垂直パーティショニングは列でデータを分割し、水平パーティショニング/シャーディングは行で分割します。

パーティショニングは通常単一のマシン内に存在するため、本質的に水平スケーラビリティを提供しません。シャーディングは、ストレージと計算の両方を複数のマシンに分散し、真のスケールアウトを可能にします。

シャーディングを使用する理由

単一ノードデータベースのスケーリング制限

ストレージ容量: 各サーバーには有限のディスクとメモリの制限があります。

計算リソース: 処理できる同時クエリ/書き込みには限界があります。

ネットワーク帯域幅: ネットワークスループットがボトルネックになる可能性があります。

地理的制約: すべてのデータを1つのサイトに保存すると、レイテンシと規制の問題が発生する可能性があります。

代替手段とその限界

垂直スケーリング: サーバーハードウェアのアップグレード。物理的制約とコストによって制限されます。

レプリケーション: 読み取りスケーリングとフェイルオーバーのためにデータを複製しますが、書き込みをスケールせず、一貫性の問題を引き起こす可能性があります。

キャッシング: インメモリキャッシュ(例: Redis、Memcached)は読み取りを高速化しますが、ストレージや書き込みのスケーリングは解決しません。

パーティショニング: 単一ノード内で管理性を向上させますが、スケールアウトはしません。

シャーディングは、データとワークロードの両方を多数のマシンに分散することでこれらを克服し、真の水平スケーラビリティ、パフォーマンスの向上、障害の封じ込めを実現します。

シャーディングの仕組み

1. シャードキーの選択:
各レコードのシャードを決定するために使用されるフィールド(例: ユーザーID、地域、日付)を選択します。シャードキーは安定しており、高いカーディナリティを持ち、均等に分散されている必要があります。

2. データの分散:
選択したシャーディング戦略(ハッシュ、範囲、ディレクトリなど)を使用して、シャードキーに基づいてデータをシャードに割り当てます。

3. クエリと書き込みのルーティング:
システム(アプリケーションコードまたはDBMS)が各操作を正しいシャードにルーティングします。

実装オプション:

• アプリケーションレベルのシャーディング: クエリと書き込みをルーティングするためのアプリケーション内のカスタムロジック
• データベースレベルのシャーディング: データベースシステムがネイティブにシャーディングを処理。例としてMongoDB、Cassandra、シャーディング拡張機能を持つ一部のSQLデータベースがあります

仕組みをわかりやすく解説

シャーディング実装は大きく分けて3つのステップで機能します。まず、シャードキーの選択が最も重要です。ユーザーIDや地域コードなど、データを均等に分散できる属性を選びます。次に、ハッシュ関数または範囲ルールを使ってどのシャードにデータを保存するかを決定します。最後に、クエリルーティングで、アプリケーションが正しいシャードにアクセスします。

シャーディングは図書館の蔵書管理に似ています。図書館全体の本を1つの倉庫に保管すれば見つけやすいかもしれませんが、数百万冊になると管理不可能です。そこで、アルファベット順にA～Z館に分割します。利用者が本を探すとき、タイトルの最初の文字で該当の館に向かえば、小さなカタログから目的の本を見つけられます。

メリットと注意点

シャーディングの大きなメリットは、無制限のスケーラビリティです。新しいサーバーを追加するだけで対応できるため、成長するビジネスに最適です。また、各シャードが小規模なため、クエリ速度が速く、1つのシャードの障害が全体に影響しません。

一方、シャーディングには課題もあります。複数のデータベースを管理する複雑さ、シャードキーが不適切だと発生するホットスポット（特定のシャードへの集中）、複数シャードにまたがるクエリの難しさなどです。また、実装後にシャーディング戦略を変更するのは非常に難しいため、慎重な設計が必要です。

関連用語

• データベーススケーリング — シャーディングはスケーリング手法の1つで、他には垂直スケーリングやレプリケーションがあります
• キャッシング — シャーディングと組み合わせることで、さらなるパフォーマンス向上が可能
• 分散システム — シャーディングは分散データベースの基礎となるパターン
• ロードバランシング — シャード間にリクエストを均等に分散させるために必要

シャーディングを使用すべき場合

適切なシナリオ

• データセットが単一ノードのストレージ、計算、ネットワーク容量を超える
• 書き込み/読み取りスループット要件が単一ノード(およびそのレプリカ)で処理できる範囲を超える
• マルチテナンシー。各テナントのデータを別々のシャードに分離できる
• 特定の地域にデータを保存するための規制またはパフォーマンス要件
• テナント、地域、データドメインの独立したスケーリングが必要

使用すべきでない場合

• 垂直スケーリングやレプリケーションで簡単に処理できる小〜中規模のデータセット
• より単純な最適化(インデックス作成、クエリチューニング、キャッシング)で十分な場合
• 運用のオーバーヘッドと複雑さがスケーラビリティの利点を上回る場合

意思決定のガイダンス:
シャーディングの前に、常に垂直スケーリング、レプリケーション、クエリ最適化を使い切ってください。他のアプローチがスケーリングまたは分離のニーズに不十分な場合にのみシャーディングを行ってください。

ベストプラクティス

適切なシャードキーの選択:

• 安定している必要がある(時間とともに変化しない)
• ホットスポットを避けるために均等に分散
• 最も一般的なクエリパターンに合わせる

将来の成長を計画:

• データ分散の変化を予測。シャードの追加/再バランシングの容易さを考慮して設計

クロスシャード操作の最小化:

• クロスシャードのジョインやトランザクションを最小限に抑えるようにクエリとスキーマを設計

参照データのレプリケート:

• 静的または変更頻度の低いデータ(ルックアップテーブルなど)を各シャードに保存し、クロスシャードルックアップを回避

操作の自動化:

• 監視、バックアップ、フェイルオーバー、バランシングに自動化を使用

ホットスポットの監視:

• シャードごとの負荷を追跡。必要に応じて再バランシング

結果整合性の検討:

• 複数のシャードにまたがる操作では、結果整合性モデルが強い一貫性よりも実用的な場合があります

実際の活用シーン

Twitter、Facebook等のソーシャルメディア 数十億のユーザーを抱えるプラットフォームでは、ユーザーIDをシャードキーとしてシャーディングを実装しています。これにより、各ユーザーの投稿やフォロー関係を高速に検索できます。

Amazon等の大規模eコマース 数百万の商品と注文データを顧客IDや地域でシャーディングすることで、在庫検索や注文処理を高速化しています。

Google、Yahoo等の検索エンジン 全世界のウェブページのインデックスを地域やクエリタイプでシャーディングすることで、検索結果を素早く返却しています。

よくある質問

Q: シャーディングとレプリケーションはどう違いますか？ A: シャーディングはデータを分割して複数サーバーに保存し、スケーラビリティを向上させます。一方、レプリケーションは同じデータを複数サーバーにコピーして、可用性と読み取り性能を向上させるものです。

Q: シャーディングを実装した後に戻すことはできますか？ A: 非常に困難です。大量のデータ移動と実装の複雑さから、通常は避けられません。そのため、最初から慎重に設計する必要があります。

Q: 小さな企業でもシャーディングは必要ですか？ A: 通常は不要です。シャーディングの複雑さは大規模なデータセットがある企業向けです。小規模企業はキャッシングや読み取りレプリカで十分対応できます。