データベースのスケーラビリティ

垂直データベーススケーリングとは、データベースシステムが最大構成のシステム（通常は大容量メモリと膨大なストレージ容量を備えたマルチプロセッサ）を最大限に活用できることを意味します。このようなシステムは管理が比較的容易ですが、可用性が低下する可能性があります。ただし、どのコンピュータにも最大構成の限界があります。ワークロードがその限界を超えた場合、選択肢は、さらに大きな別のシステムに移行するか、水平スケーラビリティを実現するためにシステムを再設計するかのいずれかになります。^{[ 11 ]}

水平方向のデータベーススケーリングでは、単一のワークロードを処理するためにサーバーを追加します。ほとんどの水平スケーリング可能なシステムには、機能面での妥協が伴います。アプリケーションがより多くの機能を必要とする場合は、垂直スケーリングシステムへの移行が望ましい場合があります。^{[ 11 ]}

データベースは、スマートウォッチからスーパーコンピュータ、複数の透過的に再構成可能なサーバーファームまで、容量の異なる個々のハードウェア上で動作します。^{[ 3 ]}また、データベースは、マルチスレッド実装を使用して、64ビットマイクロプロセッサ、マルチコアCPU、および大規模なSMPマルチプロセッサ上で動作するように垂直方向に拡張されました。

ハードウェア構成を最大限に活用するには、データベース全体からテーブル全体、ディスクブロック、個々のテーブル行に至るまで、さまざまなロック技術が必要です。適切なロックの粒度はワークロードによって異なります。ロックするオブジェクトが小さいほど、ハードウェアがアイドル状態になっている間にデータベース要求が互いにブロックし合う可能性が低くなります。通常、大量のトランザクション処理アプリケーションをサポートするには行ロックが必要ですが、その代償として、より多くのロックを管理するための処理オーバーヘッドが発生します。^{[ 4 ]}

さらに、一部のシステムでは、クエリが調べているデータをロックして更新による変更を防ぎ、作業の中断を回避することで、クエリがデータベースの時系列的に一貫性のあるビューを参照できるようにしています。あるいは、一部のデータベースでは、一貫性のあるクエリ結果を提供しながら、（ブロッキング）読み取りロックを回避するために、マルチバージョン読み取り一貫性を使用しています。 ^{[ 12 ]}

システムによっては、多数のリクエストが同時に同じデータにアクセスしようとすると、別の潜在的なボトルネックが発生する可能性があります。たとえば、OLTP システムでは、多数のトランザクションが同時に同じテーブルにデータを挿入しようとする場合があります。共有なしシステムでは、任意の時点で、そのような挿入はすべて、テーブルのパーティション (シャード) を管理する単一のサーバーによって処理され、サーバーが過負荷になる可能性があり、システムの残りの部分はほとんど何もすることがありません。このようなテーブルの多くは、新しい行が挿入されるたびに増加するシーケンス番号を主キーとして使用します。そのキーのインデックスも、これらの挿入を処理する際に競合 (過熱) を起こす可能性があります。この解決策の 1 つは、主キーの桁を反転することです。これにより、テーブルとキーの両方への挿入がデータベースの複数の部分に分散されます。^{[ 13 ]}

基本的な手法としては、大きなテーブルをキーフィールドの値の範囲に基づいて複数のパーティションに分割する方法があります。例えば、各年のデータを別々のディスクドライブや別のコンピュータに保存することができます。パーティショニングによって、単一テーブルのサイズ制限がなくなります。

レプリケートされたデータベースは、テーブルまたはデータベースのコピーを複数のコンピュータ上に保持します。このスケーリング技術は、トランザクション履歴や税テーブルなど、めったに更新されない、またはまったく更新されないデータに特に便利です。^{[ 7 ]}

単一コンピュータの限界を超えて拡張するために、さまざまなアプローチが用いられています。HP EnterpriseのNonStop SQLは、データもメモリもサーバー間で共有されない共有なしアーキテクチャを採用しています。コーディネーターがデータベース要求を適切なサーバーにルーティングします。このアーキテクチャにより、ほぼ線形の拡張性が実現されます。

広く支持されているX/Open XA標準は、グローバルなトランザクションモニターを使用して、半自律的なXA準拠のトランザクションリソース間で分散トランザクションを調整します。

Oracle RAC は、「すべてを共有する」アーキテクチャに基づいて、スケーラビリティを実現するために異なるモデルを使用しています。このアプローチでは、複数のコンピュータがクラスタ内の任意のディスクにアクセスできるようにする共有ディスク方式を採用しています。このような構成は、ネットワーク接続ストレージ (NAS)とストレージエリアネットワーク (SAN)をローカルエリアネットワークやファイバーチャネル技術と組み合わせることで実現されます。このアプローチには、「共有」論理キャッシュが含まれており、サーバーのメモリにキャッシュされたデータは、他のサーバーがディスクからデータを再度読み込む必要なく利用可能になります。各ページは、要求を満たすためにサーバー間を移動されます。更新は通常非常に高速に行われるため、「人気のある」ページは、ほとんど遅延なく複数のトランザクションによって更新できます。このアプローチは、最大 100 台のサーバーを含むクラスタをサポートするとされています。^{[ 14 ]}

一部の研究者は、リレーショナルデータベース管理システムの固有の限界に疑問を呈している。例えば、GigaSpacesは、パフォーマンスとスケーラビリティを実現するには空間ベースのアーキテクチャが必要だと主張している。Base Oneは、主流のリレーショナルデータベース技術内で極めて高いスケーラビリティを実現できると主張している。^{[ 15 ]}