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
データ損失を回避しよう 各DBの機能比較
Search
tzkoba
August 26, 2020
Technology
2.4k
3
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
データ損失を回避しよう 各DBの機能比較
tzkoba
August 26, 2020
More Decks by tzkoba
See All by tzkoba
The State of Distibuted Database In Japan
tzkoba
1
1.6k
#CloudNativeDB NewSQLへの誘い
tzkoba
4
3.5k
Cloud Native時代のデータベース
tzkoba
13
16k
2020年DBプラットフォーム (超個人的)5大ニュース
tzkoba
0
1.3k
PostgreSQLプラットフォームの徹底比較(コンテナからクラウドまで)
tzkoba
6
12k
Kubernetesでストレージ?そもそも何に使えるの?
tzkoba
0
1.3k
昨今のデータデバイス(アーカイブ編)
tzkoba
3
1.8k
理解して拡げる分散システムの基礎知識
tzkoba
21
11k
NewSQL その成り立ちとモチベーション
tzkoba
13
6.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Where Is JetBrains AI Heading- — Central CLI, Air Alpha, and the Agentic Development Stack
x5gtrn
PRO
0
130
いま、生成AIにKaggleをどこまで 任せられるか — ROGIIコンペでの進め方とTips
k951286
3
1.4k
ブラウザアプリの継続的パフォーマンスモニタリング (序) / Continuous Browser Application Performance Monitoring; Act 1
moznion
0
110
Redmine 7.0で私が開発した新機能の狙いと背景
vividtone
1
110
Bet AI Day 2026丨Agentは、「金融」という巨大産業の何を変えられるのか
layerx
PRO
0
800
『止めない』を設計する — 制約の中で、事業の根幹を支える判断
hiroyaterui
0
190
GuardDuty 検知対応を DevOps Agent で効率化しようとしている話 / GuardDuty Investigations with DevOps Agent
masahirokawahara
1
310
プロダクト思考 × 基盤思考を AIで実現する Compound Engineering
tkc66buzz
1
260
AIで開発は速くなったのに、なぜ現場は楽にならないのか 〜あなたの組織のボトルネックを突き止めるワークショップ〜
jacopen
1
260
どんな手を使っても絶対間に合わせるスケジューラ
asari194617
0
1.6k
なぜSRE・セキュリティは評価されないのか?守りの組織を事業成長エンジンに変えた実践
cscengineer
PRO
3
2.2k
コスト最適化の「めんどくさい」を AWS FinOps Agent でチョット楽にする
classmethod_kaz
0
200
Featured
See All Featured
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
3
490
How to Align SEO within the Product Triangle To Get Buy-In & Support - #RIMC
aleyda
2
1.8k
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
440
From Legacy to Launchpad: Building Startup-Ready Communities
dugsong
0
320
SERP Conf. Vienna - Web Accessibility: Optimizing for Inclusivity and SEO
sarafernandez
2
1.6k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
280
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
1.3k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
123
22k
Why Your Marketing Sucks and What You Can Do About It - Sophie Logan
marketingsoph
0
400
Agile Actions for Facilitating Distributed Teams - ADO2019
mkilby
0
270
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
Transcript
あなたのデータ、壊れてませんか? - DBMS毎の保護機能を比べてみる - PostgreSQL Unconference #16 , 8/26 @tzkb
2 最近やっていること • PostgreSQL Conference Japan 2019 “Kubernetesでつくる PostgreSQL as
a Service” • NewSQL関連のブログ投稿 “2020年現在のNewSQLについて” “NewSQLコンポーネント詳解” + =∞
3 1. データはいつ、どのように壊れるのか 2. PostgreSQL:full_page_writes 3. MySQL:Doublewrite Buffer 4. Oracle:Shadow
Lost Write Protect 5. 我々に必要なもの:Atomic Write 6. まとめ アジェンダ
4 データはいつ、どのように壊れるのか 1
5 質問です。あなたのデータ、壊れてませんか? • Q「そもそもデータって何のこと?DBのレコード?」 A「今回の対象は物理レイヤ。ページであったり、ブロックであったり。」 • Q「いつ、どのように、データは壊れるのか?」 A「何時でも。いつからデータが壊れていないと錯覚していた?」 A「書き込みの失敗、デバイスの破損等(セクタ・ビットの障害など)」 データ破損の回避
書き込み時に 壊さないこと 壊れた際に 検知できること ※今日はこっちがメイン ※チェックサムとか
6 書き込みの失敗ってどういうこと? • 多くのRDBMSでは先行ログ書込み、その後のCheckpoint時のデータ書き出し (キャッシュ⇒ディスク)で、永続化を行っている。 • つまり、Checkpoint時に低レイヤで障害が発生し、それにDBMSが気付かない で進んでしまった際にデータは壊れる。 共有バッファ メモリ
ディスク テーブル ファイル WAL WALバッファ commit時等に シーケンシャルWrite checkpoint時等に ランダムWrite (書き込み時に壊れるケース) • デバイスが書込み応答したけど、 電源断で書けてなかった。 • カーネルが完了の応答したけど、 バグで書けてなかった。 • postgresが書込みエラーをハ ンドリング出来てなかった。 ※澤田さんblogのケース (ほっといて壊れるケース) • セクタやビットの障害。 • 劣化とか宇宙線とか。
7 PostgreSQLのケース 2
8 (PostgreSQL)full_page_writesの概要 • Checkpoint後の最初のWAL書き込みで、ページ全体をWALに書き込む。 • 説明しようと思ったが、、Slideshareの「PostgreSQLのリカバリ超入門」を 読んだ方が分かりやすい。 https://www.slideshare.net/suzuki_hironobu/recovery-11
9 full_page_writesは性能に影響は与えるのか? • 仕組み上、WALの書き出し量が増える。 • Checkpoint直後にfull_page_writesによる書込みバーストが発生する。 • 対策としては、checkpoint_timeoutを伸ばす。 • デフォルトの5分はおそらく短すぎる(60分に変更した事例あり)。
• 2ndquadrantのblog「On the impact of full-page writes」では、 UUIDによるランダム主キーを利用した場合にページの追加が頻繁に行われ、 full_page_writesによるWAL書き出し量が増えるケースが報告されている。 • B-Treeの仕組み上、シーケンシャルなキー挿入よりもランダムな場合に ページ追加が急速に進むため、パーティショニングで分散を狙うケース等で 注意が必要。
10 MySQLのケース 3
11 (MySQL)Double Write Bufferの概要 • Checkpoint時に最初にDoublewrite Bufferに書き込み、エラーがなければ、 テーブルファイルに書き込む。 • テーブルファイルへの書込み時に障害があれば、バッファからリカバリする。
Doublewrite Buffer Buffer Pool メモリ ディスク テーブル名 .ibd Checkpoint時の流れ ①まずバッファへ 書き出し ②バッファを永続化 (fsync、1度目) ③テーブルファイルへ 書き出し ④データ永続化 (fsync、2度目)
12 Double Write Bufferの性能影響はどうなのか? • 仕組み上、Checkpoint時の書込み量が増加する。 • 2倍というわけではなく、1.5倍程度の増加という検証結果あり。 • 書込み耐久性の低いメディア(SSD)と相性が悪い。
• IOバウンドなワークロードではトランザクション性能も劣化の可能性あり。 • バッファキャッシュがデータサイズに対して小さいケース。 • Writeの増加がReadと競合し、30-50%の性能劣化となる場合もある。 • 8.0.20以降ではDoublewrite Bufferのファイルが指定できること(以前は システム表領域内)に加えて、パラレル化の改善がなされ、IOバウンドな ワークロードでも劣化度合いが抑えられているようだ。
13 Oracle Databaseのケース 4
14 (Oracle Database)Shadow Lost Write Protect • Oracleでは今回のデータ書き込みの問題をLost Writeと定義。 •
Checkpoint時に、Shadow表領域へもSCN(システムコミットNo)を書き込み、 後から検知できるようにしている。 (通常) 表領域 Buffer Cache メモリ ディスク Shadow 表領域 書出し時にSCNを 記録する 通常通りにデータを 書込み • EEのライセンスが必要。 • データの復旧には、 Data Guard を 用いたスタンバイDBが必要。 (ここからは推測) • Shadow表領域への書き出し後に、 通常表領域への書き出すと思われる。 • 「少なくとも2%の領域を余分に使 う」との記載から、Shadow表領域 に書かれるのはSCN+α(≠データ)と 思われる。
15 我々に必要なもの:Atomic Write 5
16 なぜ、データ書き込みの失敗に気付けないのか? • まず、一つの原因として、DBとOSのレイヤで扱うページのサイズがずれている。 • さらにOSやファイルシステムのレイヤで、マルチページでAtomic Writeを サポートしていない。 Buffer Pool
メモリ ディスク テーブル名 .ibd 4KB 4KB 4KB 4KB 4KB 4KB 4KB 4KB MySQLはページ単位(16KB) でWriteしてるつもり。 OS以下では4KB単位。 マルチページのWriteが Atomicにならないので、 DBLBWで対応している。
17 我々に必要なもの、そして手に入らないもの • DBからAtomic Writeが可能な何か(デバイス、ファイルシステムなど)。 • かつて(今も?)MySQL+Fusion-ioで実現していたもの。 • Atomic Writeを下層レイヤで
実現するか、DBMSが自前で 実現するかというのは過去に も検討されてきた。 例:ZFS、RAWデバイスなど • HWまで含めて一気通貫で最 適化されたDBを作るのはベン ダでも大変。 • PostgreSQLはそうした方向性 ではないので、Atomic Write を実現することは難しいか。 • もしかしたら、Pluggable Storageで??
18 まとめ 書いたと思ったデータは“壊れている”かもしれない。 それを避けるための機能が各DBMSには実装されている。 オーバヘッドも理解し、破損を防ぐ適切な設定をしよう。 レプリケーション等で破損を修復できるケースもある。
但し、破損の検知が正しくできる前提。 (コミッタの皆さんの顔色を見ながら) PostgreSQLのAtomic Write、欲しいです。
19 Questions? @tzkb @tzkoba