データベースのスケーリングは、アプリケーションを拡張するための基礎的な問題です。新しいアプリケーションを開始するか、拡張を経験するかにかかわらず、2 つの主要なスケーリング戦略があります。
垂直スケーリング - 追加のリソースを使用して単一のサーバーをアップグレードします。
水平スケーリング - 複数のサーバー間でワークロードを分散します。
垂直スケーリングではリソース割り当てを即座に解放できますが、水平スケーリングでは、増やすが係数を伴う場合、より持続的で柔軟なアプローチになります。
アプリケーションが大きくなるにつれて、従来のデータベーススケーリングでは、パフォーマンス、複雑さ、コストの間で困難なトレードオフが強制されます。MongoDB はシャーディングアーキテクチャを通じて水平スケーリングをサポートしており、シャードと呼ばれる複数のサーバーにデータとワークロードを分散します。増やすな でビルドしている場合は、シームレスな拡張を確保するためにシャーディングを積極的に検討することが重要です。
MongoDB のシャーディングされたクラスターのアーキテクチャには、データベースを増やすためのいくつかの戦略が提供されています。
アプリケーションを将来保証するために、シャーディングされたクラスターを早期に開始します。
シャーディングされていないコレクションをシャード間で移動することで、ワークロードの分離、マルチテナント アーキテクチャのサポート、地理的要件への準拠、コストの最適化、コレクション密度の削減を行います。
リソース制限に達した場合、またはストレージサイズが 3 TB を超えた場合は、特定のコレクションをシャーディングします。
アプリケーションパターンが変更され、シャーディングされたコレクションの利点がコストを超える場合は、コレクションのシャーディングが解除されます。
これらの柔軟なスケーリング機能を使用すると、アプリケーションの単一の接続点を維持しながら、パフォーマンスを最適化し、コストを管理できます。
水平スケーリングに関する戦略
シャーディングされたクラスターでは、各シャードはレプリカセットです。複数のシャードが同じクラスターの一部として機能します。アプリケーションはmongos に接続することですべてのリソースに透過的にアクセスし、リクエストを適切な場所にルーティングする複雑さを取り扱います。
シャーディングされたクラスターでワークロードを分散するには、2 つの主要な方法があります。
コレクションを専用のシャードに移動する - コレクション全体を特定のシャードに割り当て、ワークロードを戦略的に分散することでパフォーマンスを最適化します。
複数のシャードにまたがるコレクションのパーティション分割 - シャードキーを使用して複数のシャードに単一のコレクションを分割し、データをより均等に分散することでスケーラビリティ を実現します。
これらのアプローチは、要件に応じて、単独で使用することも、組み合わせて使用することもできます。
スタートガイド
- アプリケーションを構築する際に、単一のシャードから開始する利点 を学びます。
- 専用シャードでコレクションを分離する方法について学びます。
- コレクションのシャーディングの詳細を参照してください。
- コレクションのシャーディングを解除する の詳細。