Google Cloud の RDB を徹底⽐較！ 〜 選び⽅と最新機能紹介 〜 2024.7.20 アライアンス事業部 ⼤栗宗

Xへの投稿の際は、 ハッシュタグ #devio2024 でお願いいたします。 2 お願い

Who am I? ⼤栗 宗（@maroon1st） ブログ投稿本数：355 本 ⽇系 SIer → クラスメソッド → クラウドベンダー → クラスメソッド (2 回⽬) Google Cloud と AWS のクラウド⼆⼑流エンジニア 本業は各種サービスのプリセールスエンジニア ● Cloudflare, Google Cloud, AWS, etc ● Google Cloud Partner Top Engineer 2023, 2024 ● 2022, 2023 Japan AWS Top Engineers (Database) 3

データベース 4

NoSQL や NewSQL など 多様に使⽤されている現状 5

⼈気のデータベース 6 “DB-Engines” “DB-Engines Ranking - popularity ranking of database management systems” https://db-engines.com/en/ranking やはり RDBMS の⼈気は根強い

データ検索のトレンドの変化 ● ⽣成 AI で RAG が注⽬され ベクトル検索の重要度が向上 ● データ流通量の急増により 分析機能の必要性の増加 7 Patrick Lewis, Ethan Perez, Aleksandra Piktus, Fabio Petroni, Vladimir Karpukhin, Naman Goyal, Heinrich Küttler, Mike Lewis, Wen-tau Yih, Tim Rocktäschel, Sebastian Riedel, Douwe Kiela, Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks 2020. page 2, URL https://arxiv.org/pdf/2005.11401 総務省 "総務省｜令和5年版 情報通信⽩書｜データ流通量の爆発的増加". 総務省. 2024-7-8. https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/html/nd121100.html

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 データベース ソリューション 8 Bigtable Bare Metal Solution Cloud Spanner Memorystore 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 Redis Cluster MySQL PostgreSQL SQL Server AlloyDB PostgreSQL BigQuery Cloud SQL Oracle

RDBMS ソリューション 9 MySQL PostgreSQL SQL Server Oracle 独自 Cloud SQL Enterprise ◯ ◯ ◯ Cloud SQL Enterprise Plus ◯ ◯ AlloyDB ◯ Bare Metal Solution （unmanaged） ◯ Cloud Spanner （NewSQL） ◯ BigQuery （分析） ◯

Cloud SQL エディション 10 Enterprise Enterprise Plus データベース バージョン MySQL 5.6, 5.7, 8.0 PostgreSQL 9.6, 10, 11, 12, 13, 14, 15 MySQL 8.0 PostgreSQL 12, 13, 14, 15 マシンタイプ 汎用マシン ファミリー （おそらく N1） パフォーマンス最適化 N ファミリー （おそらく N2） マシン構成の上限 最大 96 基の vCPU 最大 624 GB RAM コア対メモリ比率 1:6.5 最大 128 基の vCPU 最大 864 GB RAM コア対メモリ比率 1:8 可用性 SLA 99.95% 99.99% メンテナンスによる ダウンタイム 60 秒未満 1 秒未満（高可用性の場合） データ キャッシュ ✕ ◯（オプション） ポイントインタイム ログの保持 最長 7 日 最長 35 日

AlloyDB for PostgreSQL 11 PostgreSQL 互換 パフォーマンス ⾼速な分析クエリ カラム型エンジン AlloyDB Omni Read Pool Read Pool Regional Storage Layer 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 Ultra-fast Cache Columnar Engine Optimized PostgreSQL Failover Replica Primary Instance Ultra-fast Cache Columnar Engine Optimized PostgreSQL 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 https://dev.classmethod.jp/articles/alloydb-is-a-really-awesome-database/

Cloud SQL と AlloyDB の違い 12 Enterprise Enterprise Plus AlloyDB データベース バージョン MySQL 5.6, 5.7, 8.0 PostgreSQL 9.6, 10, 11, 12, 13, 14, 15 MySQL 8.0 PostgreSQL 12, 13, 14, 15 PostgreSQL 14, 15 マシンタイプ 汎用マシン ファミリー （おそらく N1） パフォーマンス最適化 N ファミリー （おそらく N2） Intel Cascade Lake または Intel Ice Lake （おそらく N2） マシン構成の上限 最大 96 基の vCPU 最大 624 GB RAM コア対メモリ比率 1:6.5 最大 128 基の vCPU 最大 864 GB RAM コア対メモリ比率 1:8 最大 128 基の vCPU 最大 864 GB RAM コア対メモリ比率 1:8 可用性 SLA 99.95% 99.99% 99.99% メンテナンスによる ダウンタイム 60 秒未満 1 秒未満 （高可用性の場合） 1 秒未満 （シングルゾーン可） データ キャッシュ ✕ ◯（オプション） ◯（超高速キャッシュ） ポイントインタイム ログの保持 最長 7 日 最長 35 日 最長 35 日

選択肢が複数ある MySQL と PostgreSQL どう選ぶべき？ 13

パフォーマンスと機能性 ２点で検討 14

パフォーマンスは？ 15

パフォーマンスを⽐較 ● ⽐較対象 ○ MySQL 1. Cloud SQL Enterprise 2. Cloud SQL Enterprise Plus（データ キャッシュ無効） 3. Cloud SQL Enterprise Plus（データ キャッシュ有効 375 GB） ○ PostgreSQL 1. Cloud SQL Enterprise 2. Cloud SQL Enterprise Plus（データ キャッシュ無効） 3. Cloud SQL Enterprise Plus（データ キャッシュ有効 375 GB） 4. AlloyDB for PostgreSQL 16

パフォーマンスを⽐較 ● マシンスペック ○ マシンタイプ：vCPU 8コア, メモリ 64GB（Enterprise は 52GB） ○ マルチゾーン（⾼可⽤性） ○ ディスク：1,667 GB※1（AlloyDB 以外） ■ ネットワーク スループット：2,000 MB/秒 ■ ディスク スループット：Read 800 MB/秒、Write 800 MB/秒 ■ IOPS：Read 15,000（MB/秒） Write 15,000（MB/秒） ● 実⾏並列度：8, 16, 32, 64, 128, 256 ※1：ディスクパフォーマンスを上げるため⼤きなサイズを割り当て 17

パフォーマンスを⽐較 ● 実⾏ワークロード ○ 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 ■ データサイズ：200 GB前後 ○ 計測データ ■ 7 回計測 ■ 最⾼/最低以外の数値（5回分）で平均を取得 18

Disclaimer ● 具体的な数値は記載していません。 ● 登壇者の計測した状況での結果であり、皆様がベ ンチマークを実施した結果や皆様のワークロード では異なる傾向になる可能性があります。 19

MySQL の結果 20

MySQL のコスト 東京リージョンの⽉額料⾦（オンデマンド） 21 高可用性構成 Enterprise Enterprise Plus Enterprise Plus with Cache HA vCPUs 8 vCPU $627.2 $815.3 $815.3 HA Memory 52/64 GB $690.9 $1107.3 $1107.3 Data Cache Storage 375 GB ー ー $156.0 Disk 1667 GB $736.8 $736.8 $736.8 合計 $2054.9 $2659.3 $2815.3

MySQL のコスト 東京リージョンの⽉額料⾦（CUD 1 年） 22 高可用性構成 Enterprise Enterprise Plus Enterprise Plus with Cache HA vCPUs 8 vCPU $470.4 $611.4 $611.4 HA Memory 52/64 GB $518.2 $830.4 $830.4 Data Cache Storage 375 GB ー ー $156.0 Disk 1667 GB $736.8 $736.8 $736.8 合計 $1725.4 $2178.7 $2334.7

MySQL のコスト 東京リージョンの⽉額料⾦（CUD 3 年） 23 高可用性構成 Enterprise Enterprise Plus Enterprise Plus with Cache HA vCPUs 8 vCPU $301.1 $391.3 $391.3 HA Memory 52/64 GB $331.6 $531.5 $531.5 Data Cache Storage 375 GB ー ー $156.0 Disk 1667 GB $736.8 $736.8 $736.8 合計 $1369.5 $1659.6 $1815.6

PostgreSQL の結果 24

PostgreSQL のコスト 東京リージョンの⽉額料⾦（オンデマンド） 25 高可用性構成 Enterprise Enterprise Plus Enterprise Plus with Cache AlloyDB HA vCPUs 8 vCPU $627.2 $815.3 $815.3 $987.9 HA Memory 52/64 GB $690.9 $1107.3 $1107.3 $1339.9 Data Cache Storage 375 GB ー ー $156.0 ー Disk 1667 GB （200 GB） $736.8 $736.8 $736.8 $76.8 合計 $2054.9 $2659.3 $2815.3 $2404.6

PostgreSQL のコスト 東京リージョンの⽉額料⾦（CUD 1 年） 26 高可用性構成 Enterprise Enterprise Plus Enterprise Plus with Cache AlloyDB HA vCPUs 8 vCPU $470.4 $611.4 $611.4 $741.0 HA Memory 52/64 GB $518.2 $830.4 $830.4 $1005.4 Data Cache Storage 375 GB ー ー $156.0 ー Disk 1667 GB （200 GB） $736.8 $736.8 $736.8 $76.8 合計 $1725.4 $2178.7 $2334.7 $1823.2

PostgreSQL のコスト 東京リージョンの⽉額料⾦（CUD 3 年） 27 高可用性構成 Enterprise Enterprise Plus Enterprise Plus with Cache AlloyDB HA vCPUs 8 vCPU $301.1 $391.3 $391.3 $474.2 HA Memory 52/64 GB $331.6 $531.5 $531.5 $642.9 Data Cache Storage 375 GB ー ー $156.0 ー Disk 1667 GB （200 GB） $736.8 $736.8 $736.8 $76.8 合計 $1369.5 $1659.6 $1815.6 $1193.9

パフォーマンスに対する考察 ● DB エンジンにより差はあるが Enterprise Plus はコスト 効率が良く、 Cache Storage は今回の結果では MySQL の場合に⾼い効果を発揮した。 ● AlloyDB は⾼多重度で⾼いパフォーマンスを発揮する。 ● I/O インテンシブなワークロードの場合、Cloud SQL で はストレージサイズを⼤きく確保する必要があるため AlloyDB が安価になる可能性がある。 28

機能性は？ 29

Cloud SQL と AlloyDB の違い 30 Enterprise Enterprise Plus AlloyDB データベース バージョン MySQL 5.6, 5.7, 8.0 PostgreSQL 9.6, 10, 11, 12, 13, 14, 15 MySQL 8.0 PostgreSQL 12, 13, 14, 15 PostgreSQL 14, 15 マシンタイプ 汎用マシン ファミリー （おそらく N1） パフォーマンス最適化 N ファミリー （おそらく N2） Intel Cascade Lake または Intel Ice Lake （おそらく N2） マシン構成の上限 最大 96 基の vCPU 最大 624 GB RAM コア対メモリ比率 1:6.5 最大 128 基の vCPU 最大 864 GB RAM コア対メモリ比率 1:8 最大 128 基の vCPU 最大 864 GB RAM コア対メモリ比率 1:8 可用性 SLA 99.95% 99.99% 99.99% メンテナンスによる ダウンタイム 60 秒未満 1 秒未満 （高可用性の場合） 1 秒未満 （シングルゾーン可） データ キャッシュ ✕ ◯（オプション） ◯（超高速キャッシュ） ポイントインタイム ログの保持 最長 7 日 最長 35 日 最長 35 日

⾊々な機能の⽐較 ● Vector 検索 ○ Cloud SQL for PostgreSQL は pgvector ○ AlloyDB は ScaNN で pgvector 互換実装 ○ Cloud SQL for MySQL は独⾃実装 ● 分析 ○ AlloyDB はカラム型エンジンを備える 31

最近の主なアップデート Cloud SQL ● Enterprise Plus の HA プライマリ インスタンス ○ ダウンタイムをほぼゼロでスケールアップ ○ 計画メンテナンスのダウンタイムが1秒未満 ● Gemini in Databases がパブリック プレビュー ● OSS エンジンで EOL 後の延⻑サポート提供 32

最近の主なアップデート AlloyDB ● 基本インスタンスのメンテナンス ダウンタイ ムが1秒未満 ● クロスリージョン レプリケーションで データ損失ゼロのスイッチオーバー ● AlloyDB の無料トライアル クラスター ● Gemini in Databases がパブリック プレビュー 33

最近の主なアップデート Spanner ● ⽇本でデュアルリージョン構成をサポート ● リーダー認識ルーティング ● Gemini in Databases がパブリック プレ ビュー 34

他の DB エンジンは？ 35

Bare Metal Solution for Oracle リージョンの隣の DC のベアメタルサーバ 36

Oracle Database ● 2024 年 6 ⽉ 11 ⽇に Google Cloud と Oracle が パートナーシップを発表 ● 今年後半に Oracle Database@Google Cloud を提供 37 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/oracle-and-google-cloud-announce-groundbreaking-multicloud-partnership-2024-06-11/

Oracle Database 38 クラウド・コンピューティング環境における Oracle ソフトウェアのライセンス（日本語参考訳） https://www.oracle.com/jp/news/announcement/oracle-and-google-cloud-announce-groundbreaking-multicloud-partnership-2024-06-11/

BMS ユーザーは 今後のライセンスに 注意が必要かもしれません 39

結局のところ RDBMS ソリューションは 何を選択すれば良い？ 40

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 データベース ソリューション 41 Bigtable Bare Metal Solution Cloud Spanner Memorystore 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 Redis Cluster MySQL PostgreSQL SQL Server AlloyDB PostgreSQL BigQuery Cloud SQL Oracle

RDBMS 選択フローチャート 1 42 メインの ワークロード DB エンジン？ 超⾼可⽤性？ 書き込み スケール BigQuery Cloud Spanner 分析も必要？ （HTAP） AlloyDB SQL Server Oracle MySQL PostgreSQL OLAP OLTP Yes No Yes No No Yes

RDBMS 選択フローチャート 2 43 Cloud SQL 導⼊時期 SQL Server Oracle BMS for Oracle Oracle Database @Google Cloud DB エンジン？ 2025年以降 2024年

RDBMS 選択フローチャート 3 44 AlloyDB MySQL PostgreSQL DB エンジン？ 旧バージョン 規模 Cloud SQL Enterprise Cloud SQL Enterprise Plus 旧バージョン 規模 Yes Yes ⼩ ⼩ 中〜⼤ 多重度 低 中〜⾼ 中〜⼤

これで RDBMS の選択は 完璧！ 45

なんて事はありません！ 46

フローチャートを 鵜呑みにしない！ 他の考慮点があるはず！ 47

RDBMS 以外を含め 適切なソリューションを 選択しましょう！ 48

最後に⼀⾔ 49

⼀定規模でベンチマークは 多量のリソースが必要なので 費⽤に注意 50

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