非常に大規模なデータベース

VLDB領域に属するデータベースの慎重な構成は、VLDBデータベースによって生じる問題を軽減または削減するために必要である。^{[ 11 ]： 36-53 [ 12 ]}

VLDBの管理の複雑さは、データベースのサイズが大きくなるにつれて、データベース管理者にとって指数関数的に増加する可能性があります。^{[ 13 ]}

VLDB の保守および復旧に関連する操作、例えばデータベースの再編成やファイルのコピーなどは、非 VLDB では非常に実用的でしたが、VLDB データベースでは非常に多くの時間とリソースを要します。^{[ 14 ]} 特に、ディスクや他のストレージ アーカイブからファイルをコピーする方法では、通常、リカバリ 時間目標(RTO)、つまり中断によりデータベースが利用できなくなると予想される最大時間を満たすことは不可能です。^{[ 13 ]} これらの問題を克服するために、クラスタリング、クローン/レプリケート/スタンバイ データベース、ファイル スナップショット、ストレージ スナップショット、バックアップ マネージャなどの技術が RTO と可用性の達成に役立つ可能性がありますが、個々の方法には制限、注意、ライセンス、インフラストラクチャ要件があり、データ損失のリスクがあり、リカバリ ポイント目標 (RPO) を満たさない場合もあります。^{[ 15 ] [ 16 ] [ 13 ] [ 17 ] [ 18 ]} 多くのシステムでは、地理的に離れたソリューションのみが許容される場合があります。^{[ 19 ]}

同じインフラストラクチャの場合、データベースのサイズが大きくなるにつれて、パフォーマンスが低下する、つまり応答時間が長くなることが一般的です。アクセスによっては、処理（スキャン）するデータが増えるため、処理に比例して時間がかかります（線形時間）。一方、データにアクセスするために使用されるインデックスの高さがわずかに増加するため、データに到達するために追加のストレージアクセスが必要になる場合があります（準線形時間）。^{[ 22 ]} その他の影響としては、比例してキャッシュできるデータが少なくなるため、キャッシュの効率が低下することが挙げられます。B +などの一部のインデックスは自動的に成長にうまく対応しますが、ハッシュテーブルなどの他のインデックスは再構築が必要になる場合があります。

データベースのサイズが増加すると、データベースへのアクセス数が増加するため、サーバーとネットワーク リソースの消費量が増加し、競合のリスクが高まります。パフォーマンスを回復するための解決策としては、パーティショニング、クラスタリング（シャーディングを含む場合あり） 、またはデータベース マシンの使用などがあります。^{[ 23 ] : 390 [ 24 ]}

VLDBのニーズを満たすためには、データベースストレージはアクセス遅延と競合が少なく、スループットが高く、可用性が高い必要があります。

VLDBのサイズが大きくなると、サーバーやネットワークのリソースに負荷がかかり、ボトルネックが発生して、それを解消するためにインフラストラクチャへの投資が必要になる場合があります。^{[ 13 ] [ 28 ]}