AWS Redshift の分散キーとデータベースのシャーディングおよびパーティション分割の比較

Claude Paugh
10月2日
読了時間: 9分

データドリブンの世界では、情報に基づいた意思決定を目指す組織にとって、データへの迅速なアクセスと効率的な保存能力が不可欠です。企業がこの環境を乗り越えていくためには、様々なデータベースアーキテクチャを理解することが不可欠です。データの保存と取得を強化するための一般的な戦略として、AWS Redshiftの分散キーと従来のシャーディングまたはパーティショニング手法の2つがあります。この記事では、これらのアプローチを比較し、具体的な例と、それぞれの選択肢に最適なデータの種類に関する洞察を紹介します。

AWS Redshift とは何ですか?

AWS Redshiftは、クラウド上でペタバイト規模のフルマネージドデータウェアハウスサービスです。複雑なクエリを実行し、大規模なデータセットを迅速に分析できます。Redshiftの優れた機能は、複数のノードにデータを分散できることです。これにより、パフォーマンスが向上するだけでなく、データニーズの増大に合わせてシステムをシームレスに拡張できます。

AWS Redshift の分散キーについて

AWS Redshift の分散キーは、クラスター内のノード間でデータがどのように割り当てられるかを決定します。テーブル作成時に分散キーを指定することで、Redshift に行の分散方法を指示できます。この主な目的は、クエリ実行中のデータ移動を最小限に抑え、パフォーマンスを向上させることです。

配布スタイルの種類

KEY分散：この方法では、指定された列（分散キー）を使用して、データがノード間でどのように分散されるかを決定します。例えば、売上データテーブルがあり、分散キーとして「customer_id」を使用すると、特定の顧客に関連するすべてのレコードが同じノードに格納されます。この配置により、「customer_id」による結合が頻繁に行われるクエリが大幅に高速化されます。
ALL分散：このアプローチでは、テーブルの完全なコピーが各ノードに保存されます。これは、大規模なファクトテーブルと頻繁に結合される小さなディメンションテーブルの場合に特に便利です。例えば、製品情報を含むテーブルは、すべてのノードに完全にコピーできるほど小さいため、分析クエリ中の迅速なアクセスを確保できます。
EVEN分散：ここでは、データは特定の列値に関係なく、すべてのノードに均等に分散されます。このスタイルは、明確な分散キーがない場合、またはデータへのアクセスが均一な場合に有利です。例えば、アクセスパターンが予測できないログデータを保存する場合、均等分散のメリットが期待できます。

配布キーの例

売上を追跡する小売企業を例に考えてみましょう。売上データが`store_id`の分散キーに基づいて整理されている場合、特定の店舗のすべての売上記録が同じノードに配置されます。この設定により、ノード間のデータ移動が最小限に抑えられ、店舗ごとの売上分析クエリが効率化され、クエリ速度が向上します。

シャーディングとは何ですか?

シャーディングとは、データセットをシャードと呼ばれるより小さく管理しやすいセグメントに分割するデータベースアーキテクチャパターンです。各シャードは、異なるサーバー上に配置可能な独立したデータベースとして機能します。この手法は、分散データベースにおいてパフォーマンスとスケーラビリティを向上させるために広く使用されています。シャーディングを採用しているデータベースの例としては、MongoDB、Couchbase、Cassandra、MySQL（VitessやClusterなどのツールを使用）、PostgreSQL（多くの場合、拡張機能を使用）、Oracle Database、Amazon DynamoDB、Google Spannerなどが挙げられます。

シャーディングの仕組み

シャーディングでは、データはシャーディングキー（多くの場合、頻繁にアクセスまたはクエリされる列）に基づいて分割されます。各シャードは、全体のデータのサブセットで構成されます。例えば、企業がユーザーデータを追跡している場合、`user_id` をシャーディングキーとして使用し、IDが1から1,000,000までのユーザーを1つのシャードに、次の100万までのユーザーを別のシャードに整理することができます。この分割により、組織はユーザーベースの増加に応じて新しいシャードを追加し、効率的にスケールアップすることができます。

シャーディングの例

プレイヤーデータを保存するオンラインゲームプラットフォームを例に挙げてみましょう。プレイヤーデータベースが「player_id」でシャーディングされている場合、IDが1から500,000のプレイヤーは1つのシャードに保存され、IDが500,001から1,000,000のプレイヤーは別のシャードに保存される可能性があります。このシステムにより、プレイヤーアカウントの増加に合わせて新しいシャードを追加できるため、負荷分散が簡素化され、一貫したパフォーマンスが確保されます。

パーティショニングとは何ですか?

パーティショニングとは、大きなテーブルやインデックスを、パーティションと呼ばれるより小さく管理しやすい単位に分割するデータベース設計手法です。複数のデータベースを対象とするシャーディングとは異なり、パーティショニングは単一のデータベースインスタンス内で動作します。PostgreSQL 、MySQL、SQL Server、Oracle Database、MongoDB、Cassandra、Amazon DynamoDB、Google Cloud BigTable、Azure Cosmos DBなどは、パーティショニングを採用しているデータベースの例です。

パーティションの種類

レンジ・パーティショニング：特定の値の範囲に基づいてデータをパーティションに分割します。例えば、売上記録テーブルを月ごとにパーティション分割することで、1月のすべてのレコードを1つのパーティションに、2月のすべてのレコードを別のパーティションに分割することができます。
リストパーティション：ここでは、データは固定値のリストに基づいてパーティションに編成されます。例えば、顧客データベースを国別にパーティション化し、各国の顧客ごとに個別のパーティションを作成することができます。
ハッシュパーティショニング：この方法では、指定された列のハッシュ関数を用いてデータがパーティションに分割されます。これは、定義された範囲やリストがない場合によく使用されます。例えば、顧客データを「customer_id」に基づいてハッシュ化し、パーティション全体に均等に分散させることができます。

パーティション分割の例

電子カルテを管理する医療機関を例に考えてみましょう。レコードテーブルが年単位で範囲パーティション分割されている場合、各パーティションは1年分のレコードを表すことになります。この設定により、検索操作は関連するパーティションのみを対象とするため、特定の期間に焦点を絞ったクエリをより迅速に実行できます。

AWS Redshift の分散キーとシャーディング/パーティショニングの主な違い

データ分散とデータセグメンテーション

AWS Redshift の分散キーは、主に単一のデータベースインスタンス内のノード間でデータがどのように整理されるかを決定します。一方、シャーディングとパーティショニングは、複数のデータベース間でデータを分割することで、スケーラビリティを向上させます。

パフォーマンスの最適化

AWS Redshiftの分散キーは結合時のデータ移動を削減することを目的としていますが、シャーディングとパーティショニングはデータを複数のサーバーまたはパーティションに分散させます。この配置により、並列クエリ処理が可能になり、高負荷時のパフォーマンスが向上します。

複雑さと管理

Redshift における分散キーの管理は、AWS 環境内では比較的簡単です。一方、シャーディングでは、どのシャードにアクセスするかを決定するための複雑なロジックが必要となるため、管理上の課題が増加します。

スケーラビリティ

シャーディングは、Redshiftの分散キーと比較して、大幅なスケーラビリティを提供します。シャードを追加することで、データベースを水平方向にスケーリングできます。一方、Redshiftは通常垂直方向にスケーリングするため、インスタンスタイプによっては制限が生じる可能性があります。

AWS Redshift 分散キーを使用するタイミング

AWS Redshift 分散キーは次の場合に有効です。

テーブルを頻繁に結合する: テーブルが特定の列で頻繁に結合される場合、その列を分散キーとして使用するとパフォーマンスが大幅に向上します。
データセットのサイズが管理可能である: データセットが分散を保証するのに十分な大きさで、シャーディングを必要とするほど大きくない場合に、分散キーが最適です。
AWS Redshift を利用している場合: ウェアハウスが Redshift 上にセットアップされている場合、分散キーの使用はそのアーキテクチャと自然に一致します。

シャーディングとパーティショニングをいつ使用するか

次のような場合には、シャーディングまたはパーティショニングが適しています。

データ量が膨大: 非常に大きなデータセットでは、シャーディングによって負荷が複数のデータベースに分散され、効率性が向上します。
アクセスパターンは多様です。さまざまなデータセグメントを必要とするアプリケーションでは、シャーディングのメリットを享受でき、パフォーマンスを最適化するターゲットクエリが可能になります。
水平スケーリングが必要です: 高可用性とフォールトトレランスが優先される場合、シャーディングによって複数のサーバーにデータを分散することで単一障害点を回避します。

適切なアプローチの選択

AWS Redshift 分散キーまたはシャーディング/パーティショニングが適しているかどうかを判断するには、次の点を考慮してください。

データサイズ: データセットのサイズによってシャーディングの実装に複雑さが必要になるかどうかを評価します。
クエリパターン: データがどのようにクエリされるか、分散キーを実装するとそれらのクエリが強化されるかどうかを調べます。
スケーラビリティのニーズ: 将来のスケーラビリティ要件を特定し、シャーディングが成長への対応に役立つかどうかを確認します。
管理オーバーヘッド: シャード化されたデータベースの処理の複雑さと、Redshift 分散キーの相対的な単純さを比較します。

最後に

AWS Redshift の分散キーと従来のシャーディングやパーティショニング手法の違いを理解することは、データの保存と取得を最適化する上で不可欠です。それぞれの手法には独自の強みがあり、異なるユースケースに対応します。データセットのサイズ、アクセスパターン、そして成長のニーズを徹底的に評価することで、データ管理プロセスを強化するための適切な戦略を選択できます。

急速に変化するデータ分析の世界では、適切なアーキテクチャを選択することで、パフォーマンスとコスト効率を大幅に向上させることができます。Redshiftの分散キーを選択する場合でも、シャーディング/パーティショニングのアプローチを選択する場合でも、重要なのは、具体的なニーズと目標に合わせて選択することです。