話題の AlloyDB は本当に凄いデータベースなのでプレビューを使い倒した #devio2022

クラスメソッド株式会社主催の DevelopersIO 2022 で登壇した資料です。
https://classmethod.jp/m/developers-io/

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1. 話題の AlloyDB は

   本当に凄いデータベースなので

   プレビューを使い倒した

   

   アライアンス統括部 大栗宗

   

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2. 2
   Disclaimer
   本資料は 2022 年 6月時点での情報です。
   AlloyDB for PostgreSQL は資料作成時点でプレビューです。
   一般提供時の仕様とは異なる可能性があります。
   パフォーマンスについての言及をしていますが、ベンチマーク等の
   具体的な数値結果の公表は行いません。
   

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   自己紹介
   大栗　宗（@maroon1st）
   アライアンス統括部
   某SIer → クラスメソッド →
   某外資 → クラスメソッド(2 回目)
   現在のクラメソ歴は半年(累計 6 年)です！
   パートナー様のサービスをメインに取り扱っています。
   ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛してます。
   Cloudflare, Google Cloud, AWS, etc
   

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   AlloyDB の前に
   Google Cloud の
   データベースの振り返りから
   

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5. サードパーティデータベース Google 独自実装のデータベース
   5
   Google Cloud のマネージドデータベース
   Cloud Bigtable
   Cloud SQL Cloud Spanner
   Memorystore Cloud Firestore
   インメモリ リレーショナル ドキュメント ワイドカラム
   Redis
   Memcached
   MySQL
   PostgreSQL
   SQL Server
   

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   Google Cloud の RDBMS
   OSS が主体の Cloud SQL と NewSQL である Cloud Spanner
   • OSS DB には豊富な実績とエコシステムがあるが、商用製品の
   機能性と差がある。
   • Cloud Spanner は極めて高い可用性で書き込みスケール可能だ
   が、NewSQL 独自のチューニングが必要。
   • ユーザーは OSS DB のエコシステムと共に商用グレードの
   パフォーマンスや機能性を求めている。
   Cloud SQL Cloud Spanner
   

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7. サードパーティデータベース Google 独自実装のデータベース
   7
   Google Cloud のマネージドデータベース
   Cloud Bigtable
   Cloud SQL Cloud Spanner
   Memorystore Cloud Firestore
   インメモリ リレーショナル ドキュメント ワイドカラム
   Redis
   Memcached
   MySQL
   PostgreSQL
   SQL Server
   AlloyDB
   PostgreSQL
   

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   AlloyDB for PostgreSQL
   PostgreSQL と互換性を持つフルマネージド型のエンタープラ
   イズワークロードのためのデータベースサービス
   • 人気のある OSS DB である PostgreSQL
   • クラウドネイティブアーキテクチャ
   • Google の専門のエンジニアチーム
   • AI/ML の DNA
   

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9. Read Pool
   Read Pool
   9
   AlloyDB の全体概要
   Cluster
   ● AlloyDB のリソース管
   理単位で拡張するスト
   レージを含む
   Primary Instance
   ● 読み書きを行うインス
   タンス
   Failover Replica
   ● Primary Instance の
   フェイルオーバー先
   Read Pool
   ● 読み取り専用のインス
   タンス群でプールごと
   に固定 IP を持つ
   Regional Storage Layer
   Failover Replica
   Ultra-fast Cache
   Columnar Engine
   Optimized PostgreSQL
   Primary Instance
   Ultra-fast Cache
   Columnar Engine
   Optimized PostgreSQL
   Write / Read IP
   Read Pool
   Instance
   Ultra-fast Cache
   Columnar Engine
   Optimized PostgreSQL
   Read Pool
   Instance
   Ultra-fast Cache
   Columnar Engine
   Optimized PostgreSQL
   Read Pool
   Instance
   Ultra-fast Cache
   Columnar Engine
   Optimized PostgreSQL
   Read IP
   Read Pool
   Instance
   Ultra-fast Cache
   Columnar Engine
   Optimized PostgreSQL
   Read Pool
   Instance
   Ultra-fast Cache
   Columnar Engine
   Optimized PostgreSQL
   Read Pool
   Instance
   Ultra-fast Cache
   Columnar Engine
   Optimized PostgreSQL
   Read IP
   

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    AlloyDB for PostgreSQL
    AlloyDB の特徴
    1. 優れたパフォーマンスと拡張性
    2. 業界トップクラスの可用性
    3. リアルタイムのビジネスインサイト
    4. 予測しやすく明朗な価格設定
    5. 機械学習による管理とインサイト
    

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    AlloyDB for PostgreSQL の優れたパフォーマンス
    標準的な PostgreSQL と比較して 4 倍、競合の類似サービス
    と比較して 2 倍のトランザクションを処理
    → インデリジェントなストレージ
    標準的な PostgreSQL と比較して分析クエリが
    最大 100 倍高速
    → カラム型エンジン
    

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    インテリジェントなストレージ
    WAL
    Primary Read Pool
    Ultra-fast Cache Ultra-fast Cache
    Buffer Cache Buffer Cache
    LPS LPS LPS LPS LPS
    Optimized PostgreSQL Optimized PostgreSQL
    regional block storage
    分散ファイルシステム - Colossus
    regional log storage
    WAL 書き込み
    DB エンジンと分離したスト
    レージシステム
    ● WAL 書き込みだけで済み Dirty
    Page の書き込み不要
    ● log processing service (LPS) が
    実体化したブロックを書く
    ● 読み込み時は各レイヤーの
    キャッシュと LPS のアクセス
    ● ホットデータは LPS がスケール
    して対応するシャードの再割り
    当て
    読み込み 読み込み
    

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    カラム型エンジン
    分析クエリのためにカラム型
    データをオンメモリで保持
    ● トランザクション向けな行形式を分析
    向けの列形式へ自動変換
    ● AI/ML によりワークロードを学習して
    適切な列やテーブルを選択
    ● クエリプランナーが適切なフォーマッ
    トのデータを判断する
    ● (私見) メモリから大幅に溢れる量の
    データの場合は BigQuery などの分
    析専用サービスを併用
    Primary or Read Pool
    Ultra-fast Cache
    Scale Out AlloyDB Storage
    カラムナフォーマット
    AI/ML により列形式
    へ自動変換
    行形式
    クエリ
    ハイブリッド
    スキャン
    DRAM
    

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    OLTP と OLAP のワークロード
    OLTP と OLAP の両方のワークロードをサポートする
    ハイブリッドトランザクション/分析処理（HTAP）
    ● Oracle Exadata
    ● SAP HANA
    ● IBM Db2 with BLU Acceleration
    ● Oracle MySQL HeatWave
    ● PingCAP TiDB
    ● Snowflake Unistore
    → ハードウェア/ソフトウェア全てフラッグシップ
    → オンメモリ DB でカラム型データ
    → OLTP にカラム型キャッシュ
    → OLTP にカラム型キャッシュ
    → OLAP が行型ストレージエンジンを追加
    → 行型と列型のデータを同時に持つ NewSQL
    

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    トランザクションワークロード（OLTP）の傾向
    ワークロードの前提
    ● クラスタタイプ：高可用性
    ● AlloyDB マシンタイプ：8 vCPU, 64 GB
    ○ パラメータ類：フラグやパラメータは全てデフォルト
    ● 使用ツール：HammerDB 4.4
    ○ TPROC-C：TPC-C ライクで倉庫の在庫管理を模したもの
    ○ warehouse：2000
    ● 参考：HammerDB で RDBMS のベンチマークを取ってみる
    （PostgreSQL編）
    https://dev.classmethod.jp/articles/benchmarking-postgresql-with-hammerdb/
    

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    ここでもう一度 Disclaimer
    本資料は 2022 年 6月時点での情報です。
    AlloyDB for PostgreSQL は資料作成時点でプレビューです。
    一般提供時の仕様とは異なる可能性があります。
    パフォーマンスについての言及をしていますが、ベンチマーク等の
    具体的な数値結果の公表は行いません。
    

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    OLTP の傾向（スループット）
    ● 極めて良好なパフォーマン
    スを発揮する
    ● 高多重度の負荷ではパ
    フォーマンスの落ち込みが
    顕著
    ● 現在プレビューのため 、
    GA 時に高負荷時のパ
    フォーマンス改善を期待
    実行ユーザー数
    

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    OLTP の傾向（レイテンシ）
    ● レイテンシの中央値は高負
    荷でも低いまま
    ● 通常のレイテンシは低いが
    高負荷時にばらつきが大
    きくなる
    ● 現在プレビューのため 、
    GA 時に高負荷時の安定
    性を期待
    

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    OLTP の傾向（スループット）
    ● Read Pool へ WAL 配布を
    行う負荷が発生するはず
    ● Read Pool を1台構成すると
    12〜14％程度のスルー
    プットの低下が見られた
    ● Read Pool を2台構成すると
    15〜22％程度のスルー
    プットの低下
    実行ユーザー数
    

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    分析クエリ（OLAP）の傾向
    ワークロードの前提
    ● クラスタタイプ：高可用性
    ● AlloyDB マシンタイプ：16 vCPU, 128 GB
    ○ パラメータ類：フラグやパラメータはカラム型エンジンのレコメン
    ド以外は全てデフォルト
    ● 使用ツール：HammerDB 4.4
    ○ TPROC-H：TPC-H ライクで意思決定支援ベンチマーク
    ○ pg_scale_fact：30 ( 62 GB 程度 )
    

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    OLAP の傾向（比較内容）
    AI/ML により列形式への変換を自
    動で実施するため既存のクエリ内
    容で結果が変化
    パラメータは全てデフォルトかカラ
    ム型エンジンの推奨値
    (手動のチューニングは無し)
    Primary or Read Pool
    Ultra-fast Cache
    Scale Out AlloyDB Storage
    カラムナフォーマット
    AI/ML により列形式
    へ自動変換
    行形式
    クエリ
    ハイブリッド
    スキャン
    DRAM
    

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    OLAP の傾向（比較内容）
    以下の状態で実行した時のレイテンシを比較
    ● カラム型エンジンを無効にした AlloyDB
    ● TPROC-H を 5 回実施した統計情報を元にしたカラム型エ
    ンジンの推奨値を設定した AlloyDB
    『最大 100 倍高速』とは比較前提が異なります
    

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    OLAP の傾向（レイテンシ）
    分析クエリの種類によりレイテンシの変化は異なるが
    最大で 27.5 倍の高速なクエリがあり、それ以外は概ね
    120 〜 240 % の高速な結果
    

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    カラム型エンジンを使うクエリの実行計画
    多数のデータをスキャンする箇所でカラム型エンジン
    Finalize Aggregate (cost=37819.99..37820.00 rows=1 width=32)
    -> Gather (cost=37819.77..37819.98 rows=2 width=32)
    Workers Planned: 2
    -> Partial Aggregate (cost=36819.77..36819.78 rows=1 width=32)
    -> Parallel Append (cost=0.00..29316.32 rows=1500690 width=12)
    -> Parallel Custom Scan (columnar scan) on lineitem (cost=20.00..29312.31 rows=1500689 width=12)
    Filter: ((l_shipdate >= '1996-01-01'::date) AND (l_shipdate < '1997-01-01 00:00:00'::timestamp without
    time zone) AND (l_discount >= 0.06) AND (l_discount <= 0.08) AND (l_quantity < '25'::numeric))
    CU quals: ((l_shipdate >= '1996-01-01'::date) AND (l_discount >= 0.06) AND (l_quantity <
    '25'::numeric) AND (l_shipdate < '1997-01-01 00:00:00'::timestamp without time zone) AND (l_discount <= 0.08))
    Columnar cache search mode: native
    -> Parallel Seq Scan on lineitem (cost=0.00..4.01 rows=1 width=12)
    Filter: ((l_shipdate >= '1996-01-01'::date) AND (l_shipdate < '1997-01-01 00:00:00'::timestamp without
    time zone) AND (l_discount >= 0.06) AND (l_discount <= 0.08) AND (l_quantity < '25'::numeric))
    

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    カラム型エンジン
    AlloyDB は Query Insights に
    対応しているのでクエリプラン
    を直感的に把握可能
    ● 最も多い行数と大きいコストがかかる
    箇所でカラム型エンジンを利用してい
    る
    

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    まとめ
    ● AlloyDB は PostgreSQL と互換性を持つフルマネージド型
    のエンタープライズワークロードに対応するデータベース
    サービス
    ● インテリジェントなストレージで高速化と高可用性
    ● 内容次第だがカラム型エンジンで分析クエリを高速に
    ● 現在プレビューなので GA までにアップデートを期待
    ● プレビュー中は無料で利用できるため自分のワークロード
    に合うか検証を気軽に行える
    

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