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
Aurora DSQL と楽観的同時実行制御(OCC)
Search
hmatsu47
PRO
December 25, 2024
Technology
0
73
Aurora DSQL と楽観的同時実行制御(OCC)
AWS re:Invent 2024 re:Cap 名古屋 2024/12/26
hmatsu47
PRO
December 25, 2024
Tweet
Share
More Decks by hmatsu47
See All by hmatsu47
ゲームで体感!Aurora DSQL の OCC(楽観的同時実行制御)
hmatsu47
PRO
0
7
PostgreSQL+pgvector で GraphRAG に挑戦 & pgvectorscale 0.7.x アップデート
hmatsu47
PRO
0
17
LlamaIndex の Property Graph Index を PostgreSQL 上に構築してデータ構造を見てみる
hmatsu47
PRO
0
14
PostgreSQL+pgvector で LlamaIndex の Property Graph Index を試す(序章)
hmatsu47
PRO
0
12
HeatWave on AWS という選択肢を検討してみる
hmatsu47
PRO
0
7
HeatWave on AWS のインバウンドレプリケーションで HeatWave エンジン有効時のレプリケーションラグを確認してみた!
hmatsu47
PRO
0
17
CloudWatch Database Insights 関連アップデート
hmatsu47
PRO
0
32
さいきんの MySQL との付き合い方 〜 MySQL 8.0 より後の世界へようこそ 〜
hmatsu47
PRO
0
31
ベクトルストア入門
hmatsu47
PRO
0
25
Other Decks in Technology
See All in Technology
SEQUENCE object comparison - db tech showcase 2025 LT2
nori_shinoda
0
270
Delegating the chores of authenticating users to Keycloak
ahus1
0
170
AIエージェントが書くのなら直接CloudFormationを書かせればいいじゃないですか何故AWS CDKを使う必要があるのさ
watany
17
6.3k
Delta airlines®️ USA Contact Numbers: Complete 2025 Support Guide
airtravelguide
0
350
クラウド開発の舞台裏とSRE文化の醸成 / SRE NEXT 2025 Lunch Session
kazeburo
1
410
Sansanのデータプロダクトマネジメントのアプローチ
sansantech
PRO
0
220
AWS CDK 開発を成功に導くトラブルシューティングガイド
wandora58
3
150
CDK Toolkit Libraryにおけるテストの考え方
smt7174
1
380
CDKコード品質UP!ナイスな自作コンストラクタを作るための便利インターフェース
harukasakihara
2
160
NewSQLや分散データベースを支えるRaftの仕組み - 仕組みを理解して知る得意不得意
hacomono
PRO
3
210
IPA&AWSダブル全冠が明かす、人生を変えた勉強法のすべて
iwamot
PRO
2
220
Zero Data Loss Autonomous Recovery Service サービス概要
oracle4engineer
PRO
2
7.8k
Featured
See All Featured
Facilitating Awesome Meetings
lara
54
6.5k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
83
9.1k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
207
24k
How GitHub (no longer) Works
holman
314
140k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
328
39k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
53
7.7k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
23
3.5k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
7
740
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.6k
Transcript
Aurora DSQL と楽観的同時実行制御(OCC) AWS re:Invent 2024 re:Cap 名古屋 2024/12/26 まつひさ(hmatsu47)
自己紹介 松久裕保(@hmatsu47) • https://qiita.com/hmatsu47 • 名古屋で Web インフラのお守り係をしています • 普段は
JAWS-UG 名古屋(・浜松)で DB ネタを中心 に話しています(主に RDS / Aurora・たまに DynamoDB) • 全国各地の JAWS(& AWSJ)イベントを巡っています ◦ DAYS(東京)→佐賀→金沢(福井開催)→山形→ Summit →ミート(豊橋)→ 岩手(滝沢)→青森(弘前) 2
12/4 に Aurora DSQL(プレビュー)発表 • シングルリージョン/マルチリージョン大規模分散 DB ◦ リレーショナルモデルと SQL
が使用可能 ▪ いわゆる NewSQL の一種 ◦ ワークロードに合わせて自動でスケール(UP / DOWN) ◦ PostgreSQL ワイヤープロトコル互換 ▪ 対応 SQL 文は PostgreSQL のサブセット ◦ アクティブ/アクティブ構成 ▪ マルチ Writer でシャーディングを使わないアーキテクチャ 3
[1] シングルリージョン構成(可用性 99.99%) 4 引用元 : https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-amazon-aurora-dsql/ Transaction log layer
がある
[2] マルチリージョン構成(可用性 99.999%) 5 引用元 : https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-amazon-aurora-dsql/ Witness Region がある
(リージョンクラスター間調停・ 障害リージョンのデータ修復)
Aurora PostgreSQL Limitless Database では? 6 引用元 : https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-aurora-postgresql-limitless-database-is-now-generally-available/ 前段のルーター層でコマンド/
クエリをシャードに振り分ける 各シャードでデータを分割管理 する (テーブルの種類によってデータの 配置は異なる) Limitless Database はシャーディング によってデータと負荷を分散するので テーブル設計が難しい
シャーディングを使わずにスケールするには? • 楽観的同時実行制御(OCC)を採用 ◦ 一般の RDBMS は悲観的同時実行制御(PCC)を採用 ▪ ロック機構を使う ◦
OCC ではロックを使わない ▪ コミット時に他のトランザクションとの更新競合を検知したらアボート ▪ アボート後必要に応じてリトライ処理(アプリケーション側で実装) ◦ ロックしないので他のトランザクションを待たせることがない ▪ ただし更新競合が頻発するとアプリケーションの性能が下がる欠点がある 7
トランザクション A トランザクション B テーブル X の id = 1
の行 (コミット済み) 開始(BEGIN) 10(初期値) 開始(BEGIN) テーブル X の id = 1 の値を +1 →id = 1 の行ロック獲得成功 (11) (別の処理を実行) テーブル X の id = 1 の値を +1 →id = 1 の行ロック獲得待ち コミット(COMMIT)→成功 (↑行ロック獲得待ち) 11 id = 1 の行ロック獲得成功 (12) (別の処理を実行) コミット(COMMIT)→成功 12 例 [1] 通常の RDBMS(PCC / READ COMMITTED) 8
トランザクション A トランザクション B テーブル X の id = 1
の行 (コミット済み) 開始(BEGIN) 10(初期値) 開始(BEGIN) テーブル X の id = 1 の値を +1 →id = 1 の行 : 11 (別の処理を実行) テーブル X の id = 1 の値を +1 →id = 1 の行 : 11 コミット(COMMIT)→成功 (別の処理を実行) 11 コミット(COMMIT) →失敗・アボート 例 [2] Aurora DSQL(OCC / SNAPSHOT ISOLATION) 9 必要ならリトライする
OCC は PCC と比べて本当に効率が良いのか? • そもそも更新競合が少ないケースで使うもの ◦ 更新競合が多い処理→別データストアを選択して実装したほうが 良い •
分散 DB ではネットワークの遅延が大きく影響 ◦ 都度ロックする場合、地理的に離れたノード・クラスターにも ロックの伝達が必要 →トランザクションコミット時にまとめて確認したほうが効率が良い 10
OCC の注意点 • 長いトランザクションには向かない ◦ あくまでも更新競合が少ないトランザクション向け ▪ トランザクションが長くなるほど更新競合が発生しやすくなる • リトライはアプリケーションで実装する必要がある
• コミット成功の順序が保証されない ◦ トランザクション A → B → C で B が競合してリトライすると、 コミット成功の順序が A → C → B(リトライ)になることも 11
まとめ • Aurora DSQL は SQL が使える大規模分散 DB ◦ シングルリージョンでもマルチリージョンでも使える
◦ OCC の採用によりシャーディングなしにスケールが可能に • 通常の RDBMS とはトランザクションの流れが異なる ◦ 更新が競合したらアボート ◦ 必要ならアプリケーション側でリトライ処理を実装する 12
宣伝 : PHP カンファレンス名古屋 2025 開催! • PHP 以外の話も(少し)あります!(私は MySQL
の話を…) ◦ https://phpcon.nagoya/2025/ 13