Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
cocone Teck Talk Vol.4 - 膨大になったDBを何とかする /dealin...
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
cocone
October 14, 2021
Programming
630
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
cocone Teck Talk Vol.4 - 膨大になったDBを何とかする /dealing_huge_db
長年運営をしてきた「ポケコロ」のDBに関して、現在の課題とその対応策についてお話します。
cocone
October 14, 2021
More Decks by cocone
See All by cocone
Cocone_Research_Center_2025.pdf
cocone
0
320
20240301_cocone_EMゆるミートアップvol6_LT資料
cocone
0
940
2024_cocone-wellbeing
cocone
0
5.1k
2023夏季合同企業説明会ココネ
cocone
0
410
cocone TECH TALK Vol.6 - リアルタイム対戦xバックエンドアーキテクチャ
cocone
0
700
cocone TECH TALK Vol.6 - ココネグループのブロックチェーン MOOI Network とのバックエンド連携
cocone
0
630
cocone TECH TALK Vol.6 - Kotlin バックエンドアーキテクチャ of アバターサービス
cocone
0
630
cocone corporation(JPN)/Handbook2022
cocone
1
31k
cocone Tech Talk vol.5 - Unity Dotsを使ってみた
cocone
0
2.5k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Inside Stream API
skrb
1
730
ユニットテストの先へ:テスト技法で要求・仕様を整理するJava開発実践 / Beyond_Unit_Testing_Practical_Java_Development_Techniques_for_Organizing_Requirements_and_Specifications
shimashima35
0
410
Spring Security 実践 ─ GraphQL APIで実務に役立つ 認証・認可 を学ぶ
wagyu
0
240
Composerを使ったサプライチェーン攻撃の様子を眺めてみる #phpstudy
o0h
PRO
2
250
Even G2とAWSで推しのエージェントを召喚しよう!
har1101
1
120
肥大化するレガシーコードに立ち向かうためのインターフェース分離と依存の逆転 / JJUG CCC 2026 Spring
hirokunimaeta
0
570
jQueryをバージョンアップする前に使いたいjQuery Migrate
matsuo_atsushi
0
560
キャリア迷子上等 ─ "ない道"は自分で作ればいい
16bitidol
3
2.1k
ローカルLLMでどこまでコードが書けるか -拡張版 / How much code can be written on a local LLM Extended
kishida
11
4.3k
「AIで開発し、AIを届ける」をEvalでつなぐ 〜AIネイティブに始めるプロダクト開発の実践〜 / Connecting "Develop with AI, deliver AI" with Eval
rkaga
4
5.3k
Snowflake Summitでの新機能 CoCo / CoWork / snowflake-summit-2026-overall-what-new-coco
tatsuhiro
1
150
エージェンティックRAGにAWSで入門しよう!
har1101
8
1.6k
Featured
See All Featured
Making Projects Easy
brettharned
120
6.7k
Building the Perfect Custom Keyboard
takai
2
800
Measuring Dark Social's Impact On Conversion and Attribution
stephenakadiri
2
220
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
3.5k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
8.2k
Why Your Marketing Sucks and What You Can Do About It - Sophie Logan
marketingsoph
0
170
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
370
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
304
22k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
6.2k
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
330
Faster Mobile Websites
deanohume
310
31k
Music & Morning Musume
bryan
47
7.2k
Transcript
膨大になったDBを何とかする ポケコロサーバー開発 忻 楽鳴
¿名前 忻 楽鳴 ¿社歴 2017年入社して、ポケコロサーバー開発 を担当しております。 その前職はSIerとして、5,6年ぐらい調査 会社のシステム開発をやっていました。大 量データの取り扱いがそこからです。 ¿趣味 ゲーム、寝る
¿出身 上海@中国
まず、現状どうなっている?? mariaDB、mongoDB、redisDBなど、機能によって使い 分けています。問題になっているのは mariaDBです。 左のようにmaster-slave構成となっています。 masterのdisk使用量が92%まで上昇されています。(月 3~4%ぐらい増え続ける) 簡単計算すると何もしないと余命2ヶ月です(笑) 大量データがあって slow
queryも出やすい状態です。 slave遅延がひどくなるとサービスに影響も出てます。
なにが入ってる?? 所持してるアイテム(約50%) アイテムの獲得履歴、異動履歴 (約15%) 保存してるコーディネート (約15%) 所持数制限がない 何と履歴は削除しない!
・サーバースペックを上げても限界が あります ・仮に容量を拡張できたとしても、逆 にslowqueryがもっと酷くなります
まず、データを減らして、容量 を確保しなきゃ!!!! 1. 必要のないデータを消す 2. 保存期間を設ける 3. 格納するデータを軽量化する 4. 似てようなデータを1つに
通帳など履歴データは基本 3ヶ月しか見せなかった!!
1. しょっちゅう問合せがあって、以前の データを調べたりする必要がある 2. 警察に情報の提供を協力する場合も ある 3. 履歴データは分析する材料でもある 簡単に消すには行かなかった んです。。。
1年以上のデータのことな ら問合せがほぼ来ないの で、削除OKです CXチーム どうしても必要の場合、 BigQueryに移します。 BIチーム 利用契約に追記してもらい ます 運営チーム、法務
バッチ実装して、一定期間 過ぎたデータを継続的に削 除しますように サーバーチーム メンテで過去のデータを削 除します サーバーチーム CMSなど参照先を変更な ど対応します。 サーバーチーム
不要なデータや期間のある履歴を 消したけど、そこまで減っていなかっ たんです
データを移動させ、容量を確保 できるじゃん!!!! 1. 同じDBの別インスタンスに移す 2. 違うDBに移す 3. 非アクティブユーザーデータのアーカ イブ
同じDBの別インスタンスに移すのは簡 単そうに見えるんです。 が、 オンプレミスなので、DBサーバーを用意 するのは結構時間が必要です。 そして、RDBなので、別インスタンスにな ると、分散トランザクションに変えなけれ ば行けないんです。
MariaDBからMongoDBに移します。 ・可能の限り1User 1Docment ・予めshardingに 非アクティブユーザーのデータをアーカイブ 用DB移して削除します ・復帰した場合、自動的にデータを戻せる 仕組みも用意
92% 80% 60% 今ここ disk使用率
None
将来のために何かを準備しな いといけないんだ!! 容量の危機が一旦回避しただけで す。いくつのテーブルが大きいすぎ、 slow queryなどはまだ解消されていま せん 倍以上のDAU、MAUになった時でも 耐えられるようにアーキテクチャにシフト しないといけません。
None
None