データベースエンジン

データベース エンジン(またはストレージ エンジン) は、データベース管理システム(DBMS) がデータベースからデータを作成、読み取り、更新、削除(CRUD)するために使用する基盤となるソフトウェア コンポーネントです。ほとんどのデータベース管理システムには独自のアプリケーション プログラミング インターフェイス(API) が含まれており、ユーザーはこれを使用して DBMS のユーザー インターフェイスを経由せずに基盤となるエンジンと対話できます。

「データベース エンジン」という用語は、「データベース サーバー」または「データベース管理システム」と頻繁に同じ意味で使用されます。「データベース インスタンス」は、実行中のデータベース エンジンのプロセスとメモリ構造を指します。

最近の DBMS の多くは、同じデータベース内で複数のストレージ エンジンをサポートしています。たとえば、MySQL はInnoDBとMyISAM をサポートしています。

一部のストレージ エンジンはトランザクション型です。

その他のエンジンタイプには次のものがあります:

• 組み込みデータベースエンジン
• インメモリデータベースエンジン

データベース内の情報はビットの形で保存され、ストレージ ハードウェア上のデータ構造に配置されます。これらのデータ構造は、ストレージ ハードウェアへの効率的な読み取りと書き込みのために設計されています。通常、ストレージ ハードウェア自体は、ストレージを広範に利用するデータベースなどのさまざまなシステムの要件を満たすように設計されています。稼働中のDBMS は、常に複数のストレージ タイプを同時に利用します。フラッシュ メモリや外部ディスク ストレージなどのさまざまなストレージ タイプには、それぞれ異なるデータ レイアウト方法が必要です。

原則として、データベース ストレージは、データのすべてのビットが一意のアドレスを持つ線形アドレス空間として考えることができます。実際には、アドレスのごく一部のみが初期参照ポイントとして保持され、これもストレージを必要とします。ほとんどのデータは、代わりに、変位計算 (参照ポイントからのビット単位の距離) を使用した間接参照と、必要なすべてのデータへのアクセス パス (ポインターを使用) を効率的に定義し、必要なデータ アクセス操作に最適化したデータ構造によってアクセスされます。

データベースは、動作中、複数のタイプのストレージに同時に存在し、ストレージ階層を形成します。DBMS をホストする現代のコンピュータの内部では、「データベース」部分の大部分が、部分的に複製されて、揮発性ストレージに存在します。アクティブに処理および操作されているデータは、プロセッサの内部、場合によってはプロセッサのキャッシュに存在します。これらのデータは、通常、揮発性ストレージ コンポーネントであるコンピュータバスを介してメモリから読み取られ、メモリに書き込まれます。コンピュータ メモリは、通常、標準のストレージ インターフェイスまたはネットワーク (例:ファイバー チャネル、iSCSI ) を介して、外部ストレージとデータを通信します。

ストレージ アレイは、一般的な外部ストレージ ユニットで、通常は独自のストレージ階層を持っています。通常は揮発性および高速DRAMで構成される高速キャッシュは、ドライブに (標準インターフェイス経由で) 接続されます。これらのドライブは、フラッシュ ドライブや不揮発性磁気ディスク ドライブのように、速度が異なる場合があります。速度と価格は一般的に相関しています。ドライブは、大規模なデータベースの最もアクティブでない部分が存在する磁気テープに接続される場合があります。バックアップが配置される場所である場合もあります。

データ構造は、明確に定義された方法でデータを埋め込む抽象構造です。効率的なデータ構造により、効率的な方法でデータを操作できます。データ操作には、さまざまなモードでのデータの挿入、削除、更新、および取得が含まれます。特定のデータ構造タイプは、特定の操作では非常に効果的ですが、他の操作では非常に効果が低い場合があります。データ構造タイプは、DBMS 開発時に、含まれるデータのタイプに必要な操作を最適に満たすように選択されます。特定のタスク用に選択されるデータ構造のタイプでは、通常、データ構造が存在するストレージのタイプも考慮されます (アクセス速度、アクセスされるストレージ チャンクの最小サイズなど)。一部の DBMS では、データベース管理者は、パフォーマンス上の理由から、ユーザー データを格納するデータ構造のオプションを柔軟に選択できます。データ構造には、データベースのパフォーマンスを調整するための選択可能なパラメーターがある場合があります。

データベースは、さまざまなデータ構造タイプでデータを保存できます。^[1]一般的な例は次のとおりです。

• 順序付き/順序なしフラットファイル
• ハッシュテーブル
• B+ ツリー
• ISAM
• ヒープ

従来の行指向とは対照的に、リレーショナル データベースは、特定の構造でデータを格納する方法において、 列指向または相関指向になることもできます。

一般的に、一緒に使用される異なるタイプのデータベース オブジェクトをストレージ内に近接して配置し、「クラスタ化」すると、パフォーマンスが大幅に向上します。これにより、通常、最小限の入力操作 (それぞれにかなりの時間がかかる場合があります) で、必要な関連オブジェクトをストレージから取得できます。メモリ内データベースの場合でも、クラスタ化により、メモリ内の入出力操作に大規模なキャッシュが共通して使用されるため、同様の結果動作が得られ、パフォーマンスが向上します。

たとえば、在庫にある「商品」のレコードを、それに対応するすべての「注文」レコードとクラスタ化すると便利な場合があります。特定のオブジェクトをクラスタ化するかどうかの決定は、オブジェクトの使用率統計、オブジェクト サイズ、キャッシュ サイズ、ストレージ タイプなどによって決まります。

インデックスは、一部のストレージ エンジンがデータベースのパフォーマンスを向上させるために使用する手法です。さまざまな種類のインデックスには、クエリを実行するときにすべてのエントリを調べる必要性が減るという共通の特性があります。大規模なデータベースでは、これによってクエリの時間/コストを大幅に削減できます。最も単純な形式のインデックスは、エントリの場所への隣接参照を使用してバイナリ検索を使用して検索できる、並べ替えられた値のリストです。これは、本の後ろにあるインデックスに似ています。同じデータに複数のインデックスを設定できます (従業員データベースに姓と雇用日でインデックスを設定できます)。

インデックスはパフォーマンスに影響しますが、結果には影響しません。データベース設計者は、アプリケーション ロジックを変更せずにインデックスを追加または削除できるため、データベースが拡大し、データベースの使用法が進化してもメンテナンス コストを削減できます。インデックスを使用するとデータ アクセスを高速化できますが、データベース内のスペースを消費し、データが変更されるたびに更新する必要があります。したがって、インデックスを使用するとデータ アクセスは高速化できますが、データのメンテナンスは遅くなります。これらの 2 つの特性によって、特定のインデックスがコストに見合う価値があるかどうかが決まります。

• https://web.archive.org/web/20100330045149/http://dev.mysql.com/tech-resources/articles/storage-engine/part_3.html
• MySQL 管理者バイブル 第 11 章「ストレージ エンジン」