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 について
Search
hmatsu47
PRO
January 23, 2025
Technology
0
27
Aurora DSQL について
JAWS-UG 浜松 x Media-JAWS 合同 AWS 勉強会 202501 2025/1/23
hmatsu47
PRO
January 23, 2025
Tweet
Share
More Decks by hmatsu47
See All by hmatsu47
PostgreSQL+pgvector で GraphRAG に挑戦 & pgvectorscale 0.7.x アップデート
hmatsu47
PRO
0
5
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
7
PostgreSQL+pgvector で LlamaIndex の Property Graph Index を試す(序章)
hmatsu47
PRO
0
11
HeatWave on AWS という選択肢を検討してみる
hmatsu47
PRO
0
6
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
15
CloudWatch Database Insights 関連アップデート
hmatsu47
PRO
0
26
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
29
ベクトルストア入門
hmatsu47
PRO
0
25
DynamoDB Global Tables MRSC・pgvector 0.8.0・caching_sha2_password 関連アップデート
hmatsu47
PRO
0
27
Other Decks in Technology
See All in Technology
A2Aのクライアントを自作する
rynsuke
1
150
新卒3年目の後悔〜機械学習モデルジョブの運用を頑張った話〜
kameitomohiro
0
390
Create a Rails8 responsive app with Gemini and RubyLLM
palladius
0
140
AIエージェント最前線! Amazon Bedrock、Amazon Q、そしてMCPを使いこなそう
minorun365
PRO
11
4.1k
TechLION vol.41~MySQLユーザ会のほうから来ました / techlion41_mysql
sakaik
0
150
米国国防総省のDevSecOpsライフサイクルをAWSのセキュリティサービスとOSSで実現
syoshie
2
820
rubygem開発で鍛える設計力
joker1007
1
120
“社内”だけで完結していた私が、AWS Community Builder になるまで
nagisa53
1
220
Agentic DevOps時代の生存戦略
kkamegawa
0
1k
原則から考える保守しやすいComposable関数設計
moriatsushi
3
500
変化する開発、進化する体系時代に適応するソフトウェアエンジニアの知識と考え方(JaSST'25 Kansai)
mizunori
0
140
強化されたAmazon Location Serviceによる新機能と開発者体験
dayjournal
2
160
Featured
See All Featured
Music & Morning Musume
bryan
46
6.6k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
7
700
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
53
2.8k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
693
190k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
32
5.9k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
657
60k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
44
2.4k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
51
8.4k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
52
7.6k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
8
790
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
337
57k
Transcript
Aurora DSQL について JAWS-UG 浜松 x Media-JAWS 合同 AWS 勉強会
202501 2025/1/23 まつひさ(hmatsu47)
自己紹介 松久裕保(@hmatsu47) • https://qiita.com/hmatsu47 • 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) • 2/1(土)に BuriKaigi2025(富山県立大)でベクターストア 2/22(土)に PHP カンファレンス名古屋 2025(名古屋駅・ウイン クあいち)で MySQL 8.4 以降の話をします 2
12/4 に Aurora DSQL(プレビュー)発表 • シングルリージョン/マルチリージョン分散 DB ◦ リレーショナルモデルと SQL
が使用可能 ◦ 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 ◦ Firecracker と Time Sync Service を活用 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
が追加 された
[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) Google Cloud の Spanner の マルチリージョン構成には、 DSQL と同様に独立したリー ジョンを Witness にする構成 と、デュアルリージョンで各 リージョンの 1 ゾーンに Witness 機能を置く構成があ る。
参考:Aurora PostgreSQL Limitless Database 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 (Spanner も内部はシャーディング構成で データを自動的に分割している)
シャーディングを使わずにスケールする…? • 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 の採用など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
おまけ : Aurora DSQL が目指すのは?(想像) • リレーショナル DB 版 DynamoDB
Global Tables ? ◦ オンデマンドの DynamoDB のように手軽に使うもの ▪ 難しいテーブル設計やパフォーマンスチューニングはしない ▪ トランザクション処理は最小限にして更新系はオートコミット中心で • Aurora Limitless Database とは方向性が異なる ◦ Google Cloud の Spanner とも方向性が異なる ▪ (中身は別として)ユーザーから見てシンプルでわかりやすいものを 13