分散データベース：グローバルアプリケーションにおける整合性モデルの理解

今日の相互接続された世界では、アプリケーションは地理的境界を越えてユーザーにサービスを提供する必要があることがよくあります。これには、データが複数の物理的な場所に分散している分散データベースの使用が不可欠です。しかし、データを分散させることは、特にデータ整合性の維持に関して、大きな課題をもたらします。このブログ投稿では、分散データベースにおける整合性モデルという重要な概念を掘り下げ、そのトレードオフと、堅牢でスケーラブルなグローバルアプリケーションを構築するための意味合いを探ります。

分散データベースとは何ですか？

分散データベースとは、ストレージデバイスがすべてCPUなどの共通の処理ユニットに接続されていないデータベースです。同じ物理的な場所にある複数のコンピューターに保存することも、相互接続されたコンピューターのネットワークに分散することもできます。処理が密接に結合し、単一のデータベースシステムを構成する並列システムとは異なり、分散データベースシステムは、物理的なコンポーネントを共有しない疎結合サイトで構成されています。

分散データベースの主な特徴は次のとおりです。

• データ分散: データは複数のノードまたはサイトに分散されます。
• 自律性: 各サイトは、独自のローカルデータと処理能力を使用して、独立して動作できます。
• 透明性: ユーザーは、理想的には、分散データベースを単一の集中データベースであるかのように操作する必要があります。
• フォールトトレランス: システムは、一部のノードが利用できない場合でも、障害に対して回復力があり、データにアクセスできる必要があります。

整合性の重要性

整合性とは、すべてのユーザーが同じ時間に同じデータのビューを参照できるという保証を指します。集中型データベースでは、整合性の実現は比較的簡単です。ただし、分散環境では、ネットワーク遅延、同時更新の可能性、およびノード障害の可能性により、整合性の確保が大幅に複雑になります。

ヨーロッパと北米の両方にサーバーがあるeコマースアプリケーションを想像してみてください。ヨーロッパのユーザーが配送先住所を更新した場合。北米のサーバーがこの更新をすぐに受信しないと、古い住所が表示され、配送エラーやユーザーエクスペリエンスの低下につながる可能性があります。これが、整合性モデルが重要になる場所です。

整合性モデルの理解

整合性モデルは、データの更新の順序と可視性に関して、分散データベースによって提供される保証を定義します。さまざまなモデルは、さまざまなレベルの整合性を提供し、それぞれに整合性、可用性、およびパフォーマンスの独自のトレードオフがあります。適切な整合性モデルを選択することは、データの整合性とアプリケーションの正確性を確保するために不可欠です。

ACIDプロパティ：従来のデータベースの基盤

従来のリレーショナルデータベースは通常、ACIDプロパティに準拠しています。

• 原子性: トランザクションは、単一の分割不可能な作業単位として扱われます。トランザクション内のすべての変更が適用されるか、まったく適用されません。
• 整合性: トランザクションは、データベースが有効な状態から別の状態に移行することを保証します。整合性制約を適用し、データの有効性を維持します。
• 分離性: 同時トランザクションは互いに分離され、干渉を防ぎ、各トランザクションがデータベースにアクセスしている唯一のトランザクションであるかのように動作することを保証します。
• 耐久性: トランザクションがコミットされると、その変更は永続的になり、システムの障害が発生しても存続します。

ACIDプロパティは強力な保証を提供しますが、高度に分散されたシステムでの実装は困難であり、パフォーマンスのボトルネックと可用性の低下につながることがよくあります。これにより、これらの制約の一部を緩和する代替の整合性モデルが開発されました。

一般的な整合性モデル

分散データベースで使用されるいくつかの一般的な整合性モデルの概要と、その主な特徴とトレードオフを以下に示します。

1. 強整合性（例：線形化可能性、シリアライズ可能性）

説明: 強整合性は、すべてのユーザーが常にデータの最新バージョンを参照できることを保証します。複数のノードに分散されていても、データが1つのコピーしかないかのようです。

特徴:

• データの整合性: データの整合性に対する最も強力な保証を提供します。
• 複雑さ: 分散システムでの実装は複雑で費用がかかる場合があります。
• パフォーマンスへの影響: 同期レプリケーションとノード間の厳密な調整が必要なため、多くの場合、大幅なパフォーマンスオーバーヘッドが発生します。

例: グローバルな銀行システムを想像してください。ユーザーが送金する場合、二重支出を防ぐために、残高をすべてのサーバーで即座に更新する必要があります。強整合性は、このシナリオで不可欠です。

実装手法: 2フェーズコミット（2PC）、Paxos、Raft。

2. イベンチュアルコンシステンシー

説明: イベンチュアルコンシステンシーは、特定のデータ項目に対して新しい更新が行われない場合、最終的にその項目へのすべてのアクセスが最後に更新された値を返すことを保証します。つまり、データは最終的にすべてのノードで一貫性を持つようになります。

特徴:

• 高い可用性: 更新を非同期で適用し、厳密な調整を必要としないため、高い可用性とスケーラビリティを可能にします。
• 低いレイテンシー: 強整合性と比較してレイテンシーが低く、システム全体に更新を伝播するのを待たずに、ローカルレプリカから読み取ることができることがよくあります。
• 競合の可能性: 複数のユーザーが同じデータ項目を同時に更新すると、一時的な不整合や潜在的な競合が発生する可能性があります。

例: ソーシャルメディアプラットフォームは、いいね！やコメントなどの機能にイベンチュアルコンシステンシーを使用することがよくあります。写真に投稿された「いいね！」は、すべてのユーザーにすぐには表示されない場合がありますが、最終的にはすべてのサーバーに伝播されます。

実装手法: ゴシッププロトコル、競合解決戦略（例：最終書き込みが優先）。

3. 因果整合性

説明: 因果整合性は、あるプロセスが別のプロセスにデータ項目を更新したことを通知した場合、2番目のプロセスのその項目への後続のアクセスが更新を反映することを保証します。ただし、因果関係のない更新は、異なるプロセスで異なる順序で表示される場合があります。

特徴:

• 因果関係を維持: 因果関係のあるイベントが正しい順序で表示されることを保証します。
• 強整合性よりも弱い: 強整合性よりも弱い保証を提供し、可用性とスケーラビリティを向上させます。

例: 共同ドキュメント編集アプリケーションを検討してください。ユーザーAが変更を行い、それをユーザーBに通知すると、ユーザーBはユーザーAの変更を確認する必要があります。ただし、他のユーザーが行った変更は、すぐには表示されない場合があります。

4. 読み取り時の書き込み整合性

説明: 読み取り時の書き込み整合性は、ユーザーが値を書き込んだ場合、同じユーザーによる後続の読み取りが常に更新された値を返すことを保証します。

特徴:

• ユーザー中心: ユーザーが常に独自の更新を確認できるようにすることで、優れたユーザーエクスペリエンスを提供します。
• 比較的実装が簡単: 書き込みを処理したのと同じサーバーに読み取りをルーティングすることで実装できます。

例: オンラインショッピングカート。ユーザーがカートに商品を追加した場合、後続のページビューでカートに商品がすぐに表示されるはずです。

5. セッション整合性

説明: セッション整合性は、ユーザーが特定のバージョンのデータ項目を読み取ると、同じセッション内の後続の読み取りが、その項目の古いバージョンを返さないことを保証します。読み取り時の書き込み整合性を、セッション全体に保証を拡張した、より強力な形式です。

特徴:

• ユーザーエクスペリエンスの向上: 読み取り時の書き込み整合性よりも一貫したユーザーエクスペリエンスを提供します。
• セッション管理が必要: ユーザーセッションを管理し、どのデータバージョンが読み取られたかを追跡する必要があります。

例: カスタマーサービスアプリケーション。顧客がセッション中に連絡先情報を更新した場合、カスタマーサービスの担当者は、同じセッション内の後続のやり取りで更新された情報を確認する必要があります。

6. モノトニックリード整合性

説明: モノトニックリード整合性は、ユーザーが特定のバージョンのデータ項目を読み取った場合、後続の読み取りがその項目の古いバージョンを返さないことを保証します。ユーザーが常にデータが時間の経過とともに進行していることを確認します。

特徴:

• データの進行: データが常に進行することを保証します。
• 監査に役立つ: データの変更を追跡し、データが失われないようにするのに役立ちます。

例: 財務監査システム。監査人は、トランザクションの一貫した履歴を確認する必要があり、トランザクションが消えたり、並べ替えられたりすることはありません。

CAP定理：トレードオフの理解

CAP定理は、分散システムにおける基本的な原則であり、分散システムが次の3つのプロパティを同時に保証することは不可能であると述べています。

• 整合性（C）： すべてのノードが同じデータを同時に参照します。
• 可用性（A）： すべてのリクエストが応答を受け取りますが、最新バージョンの情報が含まれているという保証はありません。
• パーティション耐性（P）： ネットワークパーティション（ノードが相互に通信できなくなること）にもかかわらず、システムは動作を続けます。

CAP定理は、分散データベースを設計する場合、ネットワークパーティションの存在下で、整合性と可用性のどちらかを選択する必要があることを意味します。整合性（CPシステム）を優先することも、可用性（APシステム）を優先することもできます。多くのシステムは、ネットワークパーティション中に可用性を維持するために、最終的な整合性を選択します。

BASE：スケーラブルなアプリケーションのACIDの代替

ACIDとは対照的に、BASEはNoSQLデータベースと最終的な整合性に関連するプロパティのセットです。

• 基本的に利用可能: システムは、障害が発生した場合でも、高い可用性を持つように設計されています。
• ソフトステート: システムの状態は、明示的な更新なしに時間の経過とともに変化する可能性があります。これは、すべてのノード間でデータがすぐに一貫性を持たない可能性がある、最終的な整合性モデルによるものです。
• 最終的に一貫性がある: システムは最終的に一貫性を持つようになりますが、データが一貫性のない期間がある場合があります。

BASEは、ソーシャルメディア、eコマース、コンテンツ管理システムなど、厳密な整合性よりも高い可用性とスケーラビリティがより重要なアプリケーションでよく使用されます。

適切な整合性モデルの選択：考慮すべき要素

分散データベースに適切な整合性モデルを選択するには、次のようないくつかの要素が必要です。

• アプリケーションの要件: アプリケーションのデータ整合性要件は何ですか？強整合性が必要ですか、それとも最終的な整合性を許容できますか？
• パフォーマンス要件: アプリケーションのレイテンシーとスループットの要件は何ですか？強整合性は、大幅なパフォーマンスオーバーヘッドを引き起こす可能性があります。
• 可用性要件: 障害が発生した場合でも、アプリケーションが利用可能であり続けることはどれほど重要ですか？最終的な整合性は、高い可用性を提供します。
• 複雑さ: 特定の整合性モデルを実装および維持することはどれほど複雑ですか？強整合性モデルは、実装がより複雑になる可能性があります。
• コスト: 分散データベースソリューションを実装および維持するためのコスト。

これらの要素を注意深く評価し、アプリケーションの特定のニーズを満たすために、整合性、可用性、およびパフォーマンスのバランスをとる整合性モデルを選択することが重要です。

実際に使用されている整合性モデルの実用的な例

さまざまな整合性モデルが実際のアプリケーションで使用されている例を次に示します。

• Google Cloud Spanner: グローバルに分散された、スケーラブルで、強整合性のあるデータベースサービス。原子時計と2フェーズコミットを組み合わせて使用し、地理的に分散されたレプリカ間で強整合性を実現しています。
• Amazon DynamoDB: チューニング可能な整合性を提供する、完全に管理されたNoSQLデータベースサービス。操作ごとに、最終的な整合性と強整合性から選択できます。
• Apache Cassandra: 高い可用性のために設計された、高度にスケーラブルな分散NoSQLデータベース。最終的な整合性を提供しますが、最新のデータを読み取る可能性を高めることができるチューニング可能な整合性レベルを提供します。
• MongoDB: チューニング可能な整合性レベルを提供します。読み取り設定をサポートしており、データの読み取り元のレプリカを制御できるため、整合性レベルに影響します。

分散データベースにおけるデータ整合性を管理するためのベストプラクティス

分散データベースにおけるデータ整合性を管理するためのベストプラクティスを次に示します。

• データを理解する: データのアクセスパターンとデータの整合性要件を把握します。
• 適切な整合性モデルを選択する: アプリケーションのニーズとトレードオフに沿った整合性モデルを選択します。
• 監視と調整: データベースのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じて整合性設定を調整します。
• 競合解決を実装する: 潜在的な不整合を処理するために、適切な競合解決戦略を実装します。
• バージョニングを使用する: 変更を追跡し、競合を解決するためにデータバージョニングを使用します。
• 再試行と冪等性を実装する: 失敗した操作の再試行メカニズムを実装し、操作が冪等性（つまり、結果を変更せずに複数回実行できること）であることを確認します。
• データの局所性を考慮する: レイテンシーを削減し、パフォーマンスを向上させるために、データをそれを必要とするユーザーの近くに保存します。
• 分散トランザクションを慎重に使用する: 分散トランザクションは複雑で費用がかかる可能性があります。絶対に必要でない限り、それらを使用してください。

結論

整合性モデルは、分散データベース設計の基本的な側面です。さまざまなモデルとそのトレードオフを理解することは、堅牢でスケーラブルなグローバルアプリケーションを構築するために不可欠です。アプリケーションの要件を注意深く検討し、適切な整合性モデルを選択することで、分散環境であっても、データの整合性を確保し、一貫したユーザーエクスペリエンスを提供できます。

分散システムが進化し続けるにつれて、新しい整合性モデルと手法が常に開発されています。この分野の最新の進歩を常に把握しておくことは、分散データベースを使用するすべての開発者にとって不可欠です。分散データベースの将来は、真に必要とされる場合に強整合性のバランスを取り、他のコンテキストで最終的な整合性を活用して、スケーラビリティと可用性を強化することにあります。新しいハイブリッドアプローチと適応型整合性モデルも登場しており、世界中の分散アプリケーションのパフォーマンスと回復力をさらに最適化することを約束しています。