データベーススケーリングの基本：垂直と水平スケーリングについて解説

2024.06.10 株式会社システムインテグレータ

データベースのパフォーマンス向上やシステム全体の成長を支えるためには、データベーススケーリングを理解することが重要です。この記事では、データベーススケーリングの基本である垂直スケーリング（スケールアップ・スケールダウン）と水平スケーリング（スケールアウト・スケールイン）について解説します。

データベーススケーリングとは

データベーススケーリングとは、データベースサーバーの処理能力や容量を増減させることで、アプリケーションの成長や使用量の増減に対応する手法です。

データベースのスケーリングが必要になる主な理由としては、データ量やアクセス数の増減が挙げられます。データベースがこれらの変化に対応できなくなると、アプリケーションのパフォーマンス低下によるユーザー体験の低下や、必要以上のサーバー性能を維持することによる不要なコストが発生します。そのような場合に必要になるのがデータベースのスケーリングです。スケーリングには大きく分けて「垂直スケーリング」と「水平スケーリング」があります。それぞれの特徴を解説します。

垂直スケーリング

垂直スケーリング（スケールアップ・スケールダウン）は、既存のサーバーのCPUやRAM、ストレージといったリソースを物理的に拡張・縮小する方法です。サーバーの能力を変化させ、一台のマシンで扱うトランザクションやデータ量に適切なスペックで対応することが目的です。

垂直スケーリングのメリット

設定の容易さと管理のシンプルさ
垂直スケーリングはサーバーのハードウェアスペックを変更するだけなので、特に複雑な設定は不要です。例えば、データベースサーバーに追加のRAMを設定するだけで、既存の設定やデータベースの構造を変更することなく、処理能力を増強できます。

アプリケーションの変更を最低限にできる
垂直スケーリングはハードウェアのスペック変更で性能変化を行うため、アプリケーションコードの変更は行わずにスケーリングが可能であり、開発コストの節約にもつながります。

垂直スケーリングのデメリット

物理的な上限による制約
あるサーバーに搭載できるCPUやRAMには物理的な限界があります。例えば、サーバーがサポートする最大RAMが128GBであれば、それ以上のメモリー拡張は不可能です。

コストとリスク
高性能なサーバーは非常に高価であり、一点集中のリスクも高まります。サーバーが故障した場合、システム全体が停止する可能性があります。

水平スケーリング

水平スケーリング（スケールアウト・スケールイン）は、複数のサーバーにデータベースの負荷を分散させる方法です。新しいサーバーをシステムに追加し、全体の処理能力とデータの容量を変化させることが目的です。単一サーバーへの負荷を考慮しながら、トランザクションやデータの変化に対応しつつ効率的に処理することが可能になります。

水平スケーリングのメリット

高いスケーラビリティ
新しいサーバーをシステムに追加することで、理論上は無限にスケーリングが可能です。例えば、クラウド環境では需要に応じて動的にインスタンスを追加し、トラフィックの増加に対応できます。

故障時のリスク分散
複数のサーバーにデータベースが分散されているため、一台のサーバーがダウンしても他のサーバーが処理を引き継ぐことができます。これにより、システム全体のダウンタイムリスクが低減されます。

水平スケーリングのデメリット

設定の複雑さ
複数のサーバーにデータを分散させるため、データ整合性の維持や負荷分散のためのロジックが必要になり、専門的な知識と設計技術が求められます。

アプリケーションに対する変更の必要性
水平スケーリングに伴うデータ分割を行うためには、アプリケーションのデータベースアクセス層を見直し、分散環境に適応させる必要があります。これには、どのデータがどのサーバーにあるかを管理する新しい設計が必要になるため、アプリケーション変更に対する追加コストが必要となります。

まとめ

本記事では、データベースのスケーリングについてご紹介しました。垂直スケーリングはサーバー性能変更によるスケーリング、水平スケーリングはサーバー台数変更によるスケーリングを指します。これら２つのスケーリング方法はシステムの状況に応じて適切に選択する必要があります。技術的特徴とビジネスニーズを考慮に入れた上で最適なスケーリング戦略を選択することが重要です。

また、データベーススケーリングにおいて適切な選択をするためには、技術的理解だけでなく、事業動向やシステム全体の状況などを正確に理解することも大切です。何が課題となっていて、どの程度のスケーリングが必要なのかを正確に把握することで、コストパフォーマンスの高いスケーリングが可能となるでしょう。