データベースサーバーと組み込みデータベース

データベースサーバー

データベースサーバーとは、独立したサーバープロセスとして実行され、ネットワークを通じてアプリケーションの要求を処理するデータベースを意味します。MySQL、PostgreSQL、Oracle DBなど、私たちに馴染みのあるほとんどのRDBMSがこのモデルに該当します。データベースサーバーは以下の利点を有しています。

• 一元管理: データが一箇所で統合管理されるため、一貫性、セキュリティ、バックアップおよび復元が容易です。
• リソースの独立性: 自己のCPU、メモリ、ストレージが割り当てられ、アプリケーションの状態に関わらず安定した性能を保証します。
• 高い並行性と拡張性: 多数のユーザーの同時アクセスに最適化されており、クラスタリングやレプリケーションを通じた水平拡張が比較的容易です。

これらの特性により、データベースサーバーは過去数十年間にわたりソフトウェアインフラの標準としての地位を確立してきました。しかし、技術の発展と環境の変化により、一部の環境でデータベースサーバーの欠点が露呈し始め、その代替として組み込みデータベースが再び注目を集めています。

新しい潮流: 組み込みデータベース

組み込みデータベースは、別途のサーバープロセスなしに、アプリケーションにライブラリの形で含まれ、同一のプロセス内で実行されるデータベースエンジンです。SQLite、LevelDB、RocksDBなどが代表的な組み込みデータベースです。これらの組み込みデータベースが最新の技術環境において強力な代替として台頭した背景は以下の通りです。

• SSDの登場

  過去のHDD中心のシステム環境では、シーケンシャルデータ読み書き性能に比べてランダムアクセス性能が大きく劣るという特徴がありました。したがって、ディスクI/Oを最小化し、メモリキャッシングを最大化することが性能最適化の核心でした。データベースサーバーはこれに合わせて大規模なキャッシュを運用し、書き込み操作をまとめて処理する方式でHDDの物理的限界を克服してきました。

  しかし、SSDの登場はこのような前提を完全に変えました。SSDはHDDに比べてランダムI/O性能が数千倍以上速く、遅延時間も画期的に短いです。その結果、「ディスクI/Oが最大のボトルネック」という従来の認識は消滅し、むしろネットワークを通じたリモートDBサーバーアクセスで発生する遅延が新たなボトルネック現象として浮上し始めました。

• MSAとデータ独立性

  過去には、一つの巨大なモノリシックアプリケーションが、一つの集中型データベースに依存する構造が一般的でした。この方式は単純ですが、サービス規模が大きくなるにつれてデータスキーマの変更が困難になり、全てのサービスが同一のDBを共有することで結合度が過度に強くなるという問題がありました。

  現代的なマイクロサービスアーキテクチャでは、これらの問題を解決するために「Database per Service」の原則が重要視されます。各サービスが自身の専用データストレージを所有し、カプセル化することでサービス間の独立性が保証され、障害隔離と拡張が容易になります。この過程で組み込みDBは、サービス単位のデータストレージとして理想的な選択肢となります。軽量で高速であり、サービスコードと共にデプロイできるため、MSA環境と非常に相性が良いです。

  代表的には、Kubernetes環境ではサイドカーパターンを通じてアプリケーションコンテナの隣に組み込みDBを配置し、ローカルデータ処理を最適化する方式が広く使用されます。これはネットワークボトルネックを削減し、データアクセス遅延を最小化する効果をもたらします。

• 運用環境の簡素化

  データベースサーバーは、インストール、パッチ適用、バックアップ、障害復旧、レプリケーション、性能監視など、複雑な運用手順が必須であり、そのためには専任のDBAと専門的な運用要員が必要です。特に大規模環境では、このような管理負担が非常に大きいです。

  組み込みDBは、これらの問題を大幅に緩和します。データベースがアプリケーション内部に統合されると、単体テスト、ビルド、バージョン管理、デプロイが共に行われるため、別途のサーバー運用は不要です。また、アプリケーションがScale-outされる際に組み込みDBも共に拡張され、DevOps文化とCI/CDパイプラインを通じた自動化された管理が可能になります。特にスタートアップ、小規模サービス、プロトタイプ開発環境において、組み込みデータベースは運用複雑度を画期的に低減し、開発およびデプロイ速度を大幅に向上させます。

• 高性能システム言語とエコシステムの発展

  過去には、データベースとアプリケーションが異なる言語で記述されるのが一般的でした。例えば、高性能が要求されるデータベースエンジンは主にC、C++で記述され、アプリケーションはJava、Python、PHPなどの言語で開発されました。この方式は性能最適化には効果的でしたが、メモリ安定性の問題、複雑な並行処理、遅延時間、そしてライブラリ統合およびデプロイの困難さという限界がありました。

  しかし、最近のGoやRustのような現代的なシステムプログラミング言語の台頭により、これらの限界は大きく緩和されました。特にGoは、高性能アプリケーションはもちろん、データベースエンジンといった低レベルプログラムの作成にも適しており、データベースとアプリケーションを単一の言語エコシステム内で共に扱うことができるようになりました。

  実際にGolangでは、BadgerDB、PebbleDBのような高性能組み込みデータベースが活発に使用されています。これは、組み込みデータベースが単にデータベースサーバーの軽量な代替を超え、自律的な競争力を備えた重要な選択肢としての地位を確立していることを意味します。

結論

大規模データの集中管理、複雑なトランザクション、高い並行性が必要な条件においては、依然としてデータベースサーバーが最も強力な解決策です。しかし、MSA環境の個別サービス、IoTエッジデバイス、迅速なプロトタイピング、そして運用効率性が重要なプロジェクトでは、組み込みデータベースがより効率的で合理的な選択となり得ます。結局、重要なのは、与えられた状況と要件に最も適した最適なツールを選択することであり、組み込みデータベースの発展は、私たちにより広く多様な選択肢を提供しています。