MongoDBクラスターの効率的なシャーディングとスケーリングのためのベストプラクティス

MongoDBのアーキテクチャは、シャーディングという手法を介して大規模なスケーラビリティをサポートします。これは、データを複数の独立したサーバー（シャード）に分散させる方法です。シャーディングは、ペタバイト規模のデータや高トランザクション量を処理する可能性を解き放つ一方で、不適切な設定はパフォーマンスのボトルネック、不均一なデータ分散、運用上の複雑さの増加を招く可能性があります。このガイドでは、非常に効率的なシャードMongoDBクラスターを設計、実装、および維持するための重要なベストプラクティスを提供します。

大幅な成長を期待するアプリケーションにとって、シャーディングをいつ、どのように実装するかを理解することは非常に重要です。シャーディングは、単一のレプリカセットでは必要なデータ量や書き込み/読み取りスループットを処理できなくなった場合に最適です。しかし、クエリルーティングやデータ同期に関連するオーバーヘッドが発生するため、慎重な計画が最も重要です。

シャードクラスターの主要コンポーネントを理解する

機能するシャードクラスターは、連携して動作するいくつかの相互接続されたコンポーネントに依存しています。

シャード (シャードレプリカセット): 各シャードは通常、データセット全体のサブセットを保持するレプリカセットです。データはこれらのシャード全体にパーティション分割されます。
クエリールーター (mongosプロセス): これらのプロセスはクライアントリクエストを受け取り、必要なデータがどのシャードにあるかを（メタデータに基づいて）判断し、クエリをルーティングし、結果を集約してクライアントに返します。これらはステートレスで、高いスケーラビリティを持ちます。
設定サーバー (Configサーバー): これらの専用レプリカセットは、特定のデータチャンクがどこにあるかをmongosプロセスに伝えるメタデータ（クラスターマップ）を保存します。これらはクラスターの運用にとって非常に重要であり、高い可用性を維持する必要があります。

主要戦略1：最適なシャードキーの選択

シャードキーは、シャーディングにおいて最も重要な決定事項です。これは、データがシャード間でどのようにパーティション分割されるかを決定します。適切に選択されたシャードキーは、均一なデータ分散と効率的なクエリルーティングにつながりますが、不適切なキーはホットスポットと不均衡なクラスターを引き起こします。

効果的なシャードキーの特性

理想的なシャードキーは、次の3つの主要な特性を持つべきです。

カーディナリティの高さ: キーは、きめ細かいパーティション分割を可能にするために、多くのユニークな値を持つべきです。カーディナリティが低いと、チャンクの総数が少なくなります。
高い書き込み頻度/均一な分散: 単一のシャードが過負荷になること（ホットスポット）を防ぐために、書き込みはすべてのシャードキー値にわたって均一に分散されるべきです。
クエリパターン: クエリは、ターゲットクエリ（特定のシャードへのルーティング）を可能にするために、理想的にはシャードキーを対象とすべきです。すべてのシャードをスキャンする必要があるクエリ（スキャッターギャザークエリ）は、著しく遅くなります。

シャーディング手法とその意味

MongoDBは、主に2つのシャーディング手法をサポートしています。

ハッシュベースのシャーディング: シャードキー値にハッシュ関数を使用します。これにより、シーケンシャルなキーであっても、利用可能なすべてのシャードに書き込みを分散させることで、優れたデータ分散を保証します。クエリの局所性が重要でない高い書き込みスループットに最適です。
レンジベースのシャーディング: シャードキーの範囲に基づいてデータをパーティション分割します（例：IDが1-1000のすべてのユーザーはシャードAに送信されます）。クエリパターンが範囲検索（例：日付範囲またはアルファベット順のID範囲によるクエリ）と一致する場合に最適です。

⚠️ レンジベースのシャーディングに関する警告: データ挿入パターンが厳密に増加するシーケンス（タイムスタンプや自動インクリメントIDなど）に従う場合、レンジベースのシャーディングではすべての書き込みが最新のチャンクに集中し、最後のシャードに重大なホットスポットが発生します。

例：ハッシュベースのシャーディングの適用

userIdのようなフィールドを選択し、クエリで頻繁にそのフィールドでフィルタリングする場合、それをハッシュ化することで書き込みを均等に分散します。

// データベースとコレクションを選択
use myAppDB

// userIdフィールドをシャーディングのためにハッシュ化
sh.shardCollection("myAppDB.users", { "userId": "hashed" })

主要戦略2：データ分散とバランシングの管理

完璧なシャードキーを使用している場合でも、進化するクエリパターンや初期の負荷不均衡により、データチャンク（シャードに保存されるデータの物理的な単位）のサイズや分散が不均一になることがあります。バランサープロセスは、これらのチャンクの移行を処理します。

バランサーの監視

クラスターのバランスメトリクスを監視することは非常に重要です。不均衡なチャンクは、一部のシャードでリソースの活用不足を引き起こし、他のシャードは過負荷になります。

シェル内でsh.status()コマンドを使用して、移行中のチャンクを含む全体的なステータスを表示します。

バランサーの制御

バランサーは自動的に実行されますが、リソース消費を制御するために、高メンテナンス期間や大規模なバッチインポート中に一時的に無効にすることができます。

// 現在のステータスを確認
sh.getBalancerState()

// バランシングを一時的に無効にする
sh.stopBalancer()

// ... メンテナンスまたは大規模なインポートを実行 ...

// 完了したらバランシングを再開
sh.startBalancer()

ベストプラクティス: バランサーを永久に無効にしないでください。無効にした場合は、アプリケーションの成長に合わせてデータが均等に分散されていることを確認するために定期的なレビューを計画してください。

チャンクサイズの考慮事項

チャンクは小さすぎないようにすべきです。小さすぎると、過剰なメタデータオーバーヘッドが発生し、バランサーの処理が遅くなります。逆に、チャンクが大きすぎると、移行が遅くなり、負荷分散の機会が少なくなります。

デフォルトチャンクサイズ: MongoDBのデフォルトは64MBです（MongoDB 4.2以降）。このサイズは一般的に良い出発点です。
チャンクサイズの調整: 非常に多数のドキュメントや非常に大きなドキュメントがある場合は、初期シャーディングの前にsh.setBalancerState(0)を使用し、その後sh.setChunkSize(dbName, collectionName, newSizeInMB)を使用してデフォルトのチャンクサイズを調整することを検討してください。

主要戦略3：読み書きパフォーマンスの最適化

シャーディングは、読み書きのルーティング方法を変更するため、特定のパフォーマンスチューニングが必要になります。

ターゲットクエリ vs. スキャッターギャザークエリ

ターゲットクエリ: シャードキー（またはレンジシャーディングを使用している場合はシャードキーのプレフィックス）を含むクエリは、mongosルーターがリクエストを1つまたは数個のシャードに直接送信することを可能にします。これらは高速です。
スキャッターギャザークエリ: シャードキーを使用しないクエリは、すべてのシャードに送信される必要があり、ネットワーク遅延と処理オーバーヘッドが増加します。

実用的なヒント: 可能な限りシャードキーを利用するようにアプリケーションクエリを設計してください。広範囲をスキャンする必要があるクエリの場合、プライマリメンバーからの負荷を分離するために、レプリカセットのセカンダリメンバーを優先する読み込み設定（リードプリファレンス）の使用を検討してください。

シャードクラスターにおける読み込み設定 (Read Preference)

シャードクラスターは、クライアントレベルで読み込み設定を処理します。操作の重要度に基づいて、アプリケーションコードが読み込み設定を正しく設定していることを確認してください。

primary (デフォルト): 各シャードのレプリカセットのプライマリに読み込みが行われます。
nearest: アプリケーションに地理的またはネットワーク的に最も近いレプリカセットメンバーに読み込みが行われます。
secondaryPreferred: セカンダリが利用できない場合を除き、読み込みはセカンダリに送信されます。これは、プライマリからレポート作成や分析クエリの負荷を軽減するのに役立ちます。

インデックスの落とし穴を避ける

クエリフィルターやソート操作で頻繁に使用されるフィールド、特にシャードキーとそのプレフィックスフィールドにはインデックスが存在することを確認してください。シャード間でインデックスが不整合な場合、あるシャードがインデックスを使用できないと、予期せぬスキャッターギャザークエリが発生する可能性もあります。

安定性のための運用ベストプラクティス

安定した高性能のシャードクラスターを維持するには、継続的な運用監視が必要です。

1. シャードキーの不変性

コレクションがシャーディングされると、シャードキーフィールドは変更できません。さらに、更新をサポートするフィールド（つまり、ハッシュ化されておらず、複合キーの先頭要素ではないフィールド）を使用している場合を除き、通常はシャードキーフィールド自体を更新することはできません。

2. 設定サーバーの回復力

設定サーバーはクラスターの頭脳です。これらが利用できなくなると、クライアントはデータがどこにあるかを判断できなくなり、実質的に操作が停止します。

設定サーバーは常にレプリカセットとしてデプロイしてください（最低3メンバー）。
設定サーバーが高速なストレージを持ち、アプリケーションのワークロードによって負担がかからないようにしてください。

3. 容量計画

個々のシャードメンバーのCPU、メモリ、およびI/O使用率を監視して、成長計画を立ててください。シャードが利用率70〜80%に近づいたら、パフォーマンスが低下する前にクラスターに新しいシャードを追加し、バランサーにチャンクを再分散させる時期です。

結論

MongoDBのシャーディングは強力なスケーリングプリミティブですが、複雑さをハードウェアの制約からデータモデリングとキー選択に移行させます。アクセスパターンに合致するシャードキーを厳密に選択し、バランサーを介したデータ分散を積極的に監視し、ターゲットルーティングを活用するためにクエリを最適化することで、大規模なデータセットを処理できる、非常に回復力があり高性能な分散データベースシステムを構築できます。