データベース 2026-04-09
IT用語: シャーディングとは｜大規模DBを水平分割してスケールアウトする手法
ユーザーIDや地域などのキーでデータを複数DBに分割するシャーディングの仕組みとデメリットを解説。
シャーディングとは
シャーディング（Sharding）は、1台のデータベースに収まりきらない大規模なデータを、**シャードキー（分割の基準となる値）**に基づいて複数のDBサーバーに水平分割する手法です。Twitterの「ユーザーIDの末尾数字でDBを振り分ける」や「地域別に異なるDBを使う」などが典型例です。
シャーディングと垂直分割の違い
| 手法 | 内容 | 限界 |
|---|---|---|
| 垂直スケールアップ | 1台のサーバーを高性能化 | ハードウェアの上限がある |
| 垂直分割（テーブル分割） | 列を複数テーブルに分割 | 1台のサーバーの上限がある |
| 水平分割（シャーディング） | 行を複数サーバーに分割 | 理論上無制限にスケール |
シャーディングのデメリット
- クロスシャードクエリが複雑: 異なるシャードのデータをJOINするには、アプリ側で集約が必要
- 再シャーディングのコスト: データが増えてシャードを追加する際、データの再分散が必要
- トランザクション管理: 複数シャードをまたぐ分散トランザクションは非常に複雑
実践的なアドバイス
シャーディングは最終手段です。まずはリードレプリカ・キャッシュ・インデックス最適化・垂直スケールアップで対処し、それでも限界が来たときに検討します。MongoDBやVitessはシャーディングを抽象化して提供しています。
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