TiDB Cloudから読みとくデータベース（RDB・NoSQL・NewSQL） / Database to read from TiDB Cloud

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1. TiDB Cloudから読みとく データベース (RDB‧NoSQL‧NewSQL) 2024.7.31 ゲームソリューション部 sora
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3. ⾃⼰紹介 sora • 産業⽀援グループゲームソリューション部 • ソリューションアーキテクト • 2023年1⽉⼊社 • 2024 Japan AWS Top Engineers (Database) • 2024 Japan AWS All Certifications Engineers 3
4. アジェンダ • はじめに • RDB‧NoSQL‧NewSQLについて • TiDB Cloudについて • TiDB Cloudのクラスタ構築‧接続 • まとめ 4
5. 本セッションでお話しすること • 本セッションでお話しすること ◦ RDB‧NoSQL‧NewSQLとは何か ◦ RDB‧NoSQL‧NewSQLのそれぞれの得意不得意 ◦ TiDBの構成‧TiDB Cloudクラスタの構築/接続⽅法 • 本セッションでお話ししないこと ◦ DB設計、クエリチューニングなど ◦ TiDB以外の特定のDBの深堀 5
6. 本セッションの対象者‧⽬的 • 対象者 ◦ DB初⼼者〜中級者 ◦ TiDBを知らない⽅‧深い知識がない⽅ • ⽬的 ◦ RDB‧NoSQL‧NewSQLのそれぞれの得意不得 意を知り、DBを広く理解する ◦ TiDBについての最初の⼀歩を踏み出す 6
7. DBの種類 • RDB（Relational Database） • NoSQL（Not Only SQL） • NewSQL 7
8. RDB (Relational Database) 8
9. RDB（Relational Database）とは • テーブルを⽤いて、構造化データを扱うDB • SQLを使って、データを操作する 9 ユーザーID ユーザー名 レベル ゲームID ユーザーID スコア プレイ時間 ユーザーID ユーザー名 レベル ゲームID スコア プレイ時間 関連付け 結合
10. RDBが得意なこと‧不得意なこと • 得意なこと ◦ 構造化データの扱い ◦ トランザクション処理 ◦ SQLが使⽤可能 • 不得意なこと ◦ スケーラビリティ ◦ ⾮構造化データの扱い 10
11. スケーラビリティ 11 プライマリ プライマリ プライマリ プライマリ スケールアップ/ダウンは可能 スケールアウトは不可 ⇒データの整合性が取れなくなるため • プライマリ（書き込みノード）のスケールアウトはできない
12. スケーラビリティ 12 • プライマリ（書き込みノード）をスケールアウトさせたい ◦ シャーディングで対処可能 ▪ ただし、運⽤が⼤変 リード レプリカ プライマリ リード レプリカ リード レプリカ プライマリ リード レプリカ 2セットのクラスタを作って、 保持するデータはクラスタごとに分散させる
13. NoSQL (Not Only SQL) 13
14. NoSQL（Not Only SQL）とは • NoSQLと⾔っても様々なDBがある 14 DocumentDB (ドキュメント) DynamoDB (キー バリュー) ElastiCache (インメモリ) KeySpaces (ワイド カラム) MemoryDB (インメモリ) Neptune (グラフ) Timestream (時系列) AWSのNoSQLデータベース
15. KVS（Key-Value Store）とは • キーとバリューの関係を持っていて、 ⾮構造化データを扱うDB 15 Key Value 1 {a} 2 {a,b} 3 {a,c,d} 4 {b,d,e,f}
16. KVSが得意なこと‧不得意なこと • 得意なこと ◦ ⾮構造化データの扱い ◦ スケーラビリティ ◦ ⾼速なデータの読み書き • 不得意なこと ◦ SQLが使えない（SQLライクなものはあるが…） ◦ トランザクション処理（できるものもあるが…） 16
17. NewSQL 17
18. NewSQLとは • スケーラビリティを備えたRDB • RDBの特徴を持ちつつ、 NoSQLのスケーラビリティを持つ • ⇒上位互換ではなくデメリットもちゃんとある ※TiDB以外のNewSQLを利⽤したことはないため、  誤っている部分があればコメントいただけますと幸いです。 18
19. NewSQL例1：Spanner 19 • PostgreSQL互換
20. NewSQL例2：TiDB 20 • MySQL互換
21. NewSQL例3：YugabyteDB 21 • PostgreSQL互換
22. データの管理（Raftアルゴリズム） • データを分散して保持、多数決によりデータの整合性を保つ • 処理はLeaderで⾏い、Followerにデータを反映させる 22
23. NewSQLの例から⾒た特徴 • 分散型 • 複数の場所に同じデータを持っている • スケーラビリティ • 製品によって、構成が異なる • MySQL互換のNewSQLは珍しい ◦ 紹介した中ではTiDBのみ 23
24. NewSQLが得意なこと‧不得意なこと • 得意なこと ◦ トランザクション処理 ◦ スケーラビリティ ◦ SQLが使⽤可能 • 不得意なこと ◦ レイテンシー ◦ コスト 24
25. TiDB Cloud 25
26. TiDB Cloudとは • MySQL互換のNewSQL • フルマネージドサービスでAWSやGoogle Cloud上 に専⽤のTiDB環境を構築することが可能 26
27. TiDB Cloudのアーキテクチャ 27 クラスタ内の司令塔 SQLクエリの解析 行指向データ管理 列指向データ管理 TiKVと同期して、 主に分析用途で利用
28. TiDB Cloudの特徴 28 書き込みのスケールアウトが可能 
 高可用性・高信頼性 
 オートシャーディング 
 MySQL互換 
 AIを用いたSQLの自動生成が可能 
 分析基盤との統合が可能 
 （HTAP） 

29. 書き込みのスケールアウトが可能 • ReadだけでなくWriteのスケールアウトも可能 29
30. オートシャーディング（1/2） 30 従来のDB ユーザ アプリ 従来のDB 従来のDB アプリ側でアクセスする DBを制御する必要がある シャーディングするための DB数・分割方法などを 考える必要がある
31. オートシャーディング（2/2） 31 ユーザ アプリ TiDBにてエンドポイントは1つのため、 アプリからのアクセス先は1箇所のみ TiDB内部で オートシャーディングされているため、 シャードの設計・運用は不要
32. 分析基盤との統合が可能（HTAP） 32 列指向データ領域も追加可能 TiKVから同期して、 主に分析用途で利用可能
33. TiDB Cloudのラインナップ • Serverless ◦ クラウド型フルマネージドDB ◦ マルチテナント ◦ Dedicatedと⽐較して、⼀部機能に制限がある • Dedicated ◦ クラウド型フルマネージドDB ◦ シングルテナント（利⽤者ごとの専⽤環境にTiDBを構築） • Self-Hosted ◦ OSS版のTiDB ◦ AWS環境であればEKS上に構築したり、オンプレミスでの構築も可能 33 TiDB Cloud
34. TiDB CloudとAmazon Auroraの⽐較 34 Amazon Aurora TiDB Cloud 通信レイテンシ 〇 〇 単体のクエリ処理速度 〇 △:少し遅い レプリケーション 遅延あり 遅延なし 高負荷時 △:エラーが発生 〇:速度遅延のみ スケールアウト △:Readは可能、Writeは不可 〇:コネクションの再接続が必要 スケールアップ/ダウン △:インスタンスの停止が必要 〇:コネクションの再接続が必要 最小構成におけるコスト - Dedicatedであれば約60万円程度 (Serverlessであれば無料枠もあり) 互換性 〇:MySQL 完全互換 △MySQL 互換 （完全互換ではない）
35. TiDB Cloudクラスタを 実際に構築してみる 35
36. TiDB Cloudクラスタの構築 36 • ログイン後の画⾯（クラスタがあればクラスタが表⽰される）
37. TiDB Cloudクラスタの作成 37 • クラスタ作成画⾯
38. TiDB Cloudクラスタへの接続 • ほぼ即時で構築完了 38
39. TiDB Cloudクラスタへの接続 39 • クラスタへの接続コマンドの確認
40. TiDB Cloudクラスタへの接続 40 • EC2インスタンスから接続完了
41. TiDB Cloudの機能 41 • SQL Editor ◦ AIを使⽤したSQLジェネレータにより、SQL⽂を⾃動⽣成
42. TiDB Cloudの機能 42 • インポート
43. TiDB Cloudの機能 43 • バックアップ
44. TiDB Cloudの機能 44 • リストア
45. TiDB Cloudの機能 45 • メトリクス
46. TiDB Cloudの機能 46 • クエリ診断
47. TiDB Cloudの機能 47 • イベントログ
48. TiDB Cloudの機能 48 • 他サービスとの連携
49. まとめ 49
50. まとめ（1/2） • RDB ◦ 構造化データを扱う ◦ トランザクション処理が得意だが、⼀定以上のスケールには制限がある • NoSQL（KVS） ◦ ⾮構造化データを扱う ◦ ⾼速でスケーラビリティに優れるが、トランザクション処理は苦⼿ • NewSQL ◦ 構造化データを扱う ◦ トランザクション処理が得意で、スケーラビリティにも優れるが、 レイテンシーが⾼く、コストも⾼い 50
51. まとめ（2/2） • TiDB Cloud ◦ MySQL互換のNewSQL ◦ オートシャーディング、 Writeのスケールイン/アウトも可能、 ⾼可⽤性などの特徴を持つ ◦ Serverlessであれば、無料枠でも利⽤可能 ◦ 本番運⽤を考えてDedicatedを使⽤する場合は、 最低料⾦が⾼い 51