データベースストレージとは?

データをデータベースに保存して、後で検索して分析することができます。制御と柔軟性のトレードオフを伴うデータベースストレージオプションは多数あります。このガイドでは、AWS のさまざまなストレージモデルを検討し、特定のユースケースに最適なモデルを選択するためのガイダンスを提供します。

すべてのデジタルデータは、RAM、キャッシュ、レジスタ、ソリッドステートドライブ (SSD) またはハードディスクドライブ (HDD)、ネットワークアタッチドストレージ (NAS) やストレージエリアネットワーク (SAN)、その他の種類の物理ストレージなどの物理デバイスに保存する必要があります。クラウドデータストレージは、仮想化を利用して論理ストレージを実行する基盤となる物理デバイスに依存しています。

ほとんどの企業データを有効に活用するには、データベースに保存する必要があります。データベース管理システムは、保存されたデータの上にあるソフトウェアレイヤーです。このソフトウェアレイヤーでは、データベースの作成、データのクエリと分析、データの更新と削除などの操作を実行できます。データベースソフトウェアは、データ自体とは物理的に分離して保存できます。

リレーショナルデータベースは、行と列で構成されるテーブル形式でデータを格納します。各行はレコードを表し、そのレコード内の各列は属性です。データベーステーブルのデータ構造には、顧客の詳細や購入レコードなど、共通レコードや繰り返しレコード、関連レコードが格納されます。各テーブルはリレーションとして別のテーブルに関連付けることができます。購入レコードには、関連する顧客とのリレーションを設定できます。

これらのテーブル上で動作するリレーショナルデータベースソフトウェアは、主キーと外部キーを使用して関連付けを管理します。これにより、ユーザーは、Structured Query Language (SQL) を使用して、作成、読み取り、更新、削除、および書き込み操作を実行したり、テーブル内のデータをクエリしたりできます。

リレーショナルデータベースとその基盤となる構造化データの保存は、データベースの作成に使用されたリレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) によって異なります。これは、ソフトウェア製品によってデータストレージへのアプローチが異なるためです。例としては、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、Oracle、MariaDB などがあります。

マネージド型リレーショナルデータベースストレージ

AWS は、さまざまなリレーショナルデータベース管理システム用のマネージド型リレーショナルデータベースストレージとオペレーティングシステムを提供しています。マネージド型サービスを使用する利点には、インフラストラクチャの管理と保守に費やす時間の短縮、およびセキュリティの強化が含まれます。

Amazon Relational Database Service

Amazon Relational Database Service (RDS) は、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle、Db2 などのシステム向けのマネージド型サービスです。Amazon RDS は、プロビジョニング、パッチ適用、バックアップ、リカバリ、障害検出、修復などのデータベース管理タスクを処理し、セットアップとデプロイも簡単です。

ストレージについては、Amazon RDS では基盤となる Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) ボリュームタイプを 3 種類から選択できます。

• ほとんどのデータベースワークロードに対応する汎用 SSD ベースのストレージ
• ハイパフォーマンスなプロビジョンド IOPS SSD ベースのストレージ 
• 下位互換性を実現する磁気データストレージ

Amazon Aurora

Amazon Aurora は、PostgreSQL、MySQL、および DSQL リレーショナルデータベース向けのクラウドネイティブなマネージド型サービスです。Aurora は、クラスタリングや分散などのクラウド構成の利点を最大限に活用するように設計されており、従来のクラウドベースの RDBMS サービスと比較して、より高いパフォーマンス、高可用性、耐障害性を提供します。

ストレージについては、SSD を基盤とするカスタムの単一仮想ボリュームである Amazon Aurora データはクラスターボリュームに保存されます。このデータは AWS リージョン内の 3 つの異なるアベイラビリティーゾーンに複製され、データの整合性と冗長性を最大限に高めることができます。Amazon Aurora DSQL は、リージョンのエンドポイントが利用できない場合でもデータへのアクセスを維持するために、マルチリージョンの冗長性を備えています。Aurora ストレージは独自仕様であるため、完全自動スケーリングによるカスタム設定が可能で、AWS によって完全に管理されるため、ユーザーベースのストレージカスタマイズは不要です。

セルフマネージド型リレーショナルデータベースストレージ

AWS のセルフマネージド型 RDBMS とストレージには、従来のシステム管理とデータベース管理タスクが含まれます。これらのタスクを物理インフラストラクチャで実行する代わりに、クラウドインフラストラクチャでタスクを実行する必要があります。

Amazon EC2 では、あらゆるタイプのリレーショナルデータベース管理システムのインスタンスをセットアップして設定できます。EC2 インスタンスを設定して実行するには、セキュリティ管理、パフォーマンス設定、モニタリング、メンテナンスなどのタスクが必要です。 

基盤となるストレージについては、Amazon EBS、完全に伸縮自在なストレージ用の Amazon Elastic File System (EFS)、および一時的なインスタンスストアから選択できます。データベースのニーズに応じて、ストレージとして大容量と小容量を選択できます。

NoSQL データベースとも呼ばれる非リレーショナルデータベースは、異なるデータ構造を利用して、リレーショナルデータベースとは異なる方法でデータを格納、アクセス、モデル化します。さまざまな非リレーショナルデータベースがさまざまなユースケースをサポートしており、各データストアは異なるデータベース構造で設計されています。

非リレーショナルデータベースには、key-value ストアデータベース、ドキュメントデータベース、ワイドカラムデータベース、グラフデータベース、インメモリデータベース、検索データベースなどがあります。

マネージド型非リレーショナルデータベース

AWS では、各タイプの非リレーショナルデータベース向けにさまざまなマネージド型サービスを提供しています。

• Amazon DynamoDB は、カスタムの分散型 SSD ベースのストレージを内部で利用するマネージド型の key-value ストアおよびドキュメントデータベースサービスです。
• Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) は、カスタムの分散型 SSD ベースのストレージを使用するネイティブ JSON ドキュメントデータベースマネージド型サービスです。
• Amazon Keyspaces (Apache Cassandra 向け) は、Apache Cassandra と互換性のあるワイドカラムデータベースマネージド型サービスで、カスタムの分散型 SSD ベースのストレージを使用します。
• Amazon Neptune は、カスタムの分散型 SSD ベースのストレージを備えたグラフデータベースマネージド型サービスです。  
• Amazon MemoryDB は、Valkey および Redis OSS 互換のインメモリデータベースサービスで、カスタムの分散型 SSD ベースのストレージを備えています。 
• Amazon ElastiCache は、Valkey、Redis、および Memcached のインメモリキャッシュと互換性のあるインメモリキャッシュサービスで、RAM と EBS データストレージを基盤としています。  

Amazon DynamoDB、Amazon DocumentDB、Amazon Keyspaces、Amazon Neptune、Amazon MemoryDB はすべて、カスタムの独自の SSD ベースのストレージタイプを使用しています。

Amazon ElastiCache は EBS ストレージを活用していますが、ストレージベースの選択肢やファイルレベルのストレージへのユーザーアクセスは提供していません。ElastiCache はキャッシュタイプの非リレーショナルデータベースです。

セルフマネージド型非リレーショナルデータベース

AWS での非リレーショナルデータベースの設定と保存は、リレーショナルデータベースに使用されるものと同様のインフラストラクチャパターンに従います。 

EC2 インスタンスを使用して、MongoDB、Redis、HBase など、あらゆるタイプの NoSQL データベースを実行できます。基盤となるデータは、ユースケースに応じて Amazon EBS、完全に伸縮自在なストレージ用の Amazon Elastic File System (EFS)、および一時的なインスタンスストアに保存できます。

すべてのエンタープライズデータがリレーショナルデータベース形式または非リレーショナルデータベース形式にうまく適合するわけではなく、モダンアナリティクスでは、多くの場合、他の半構造化データタイプや非構造化データタイプにも対応できます。 

たとえば、半構造化データを Amazon S3 の Apache Avro データファイルに格納し、そのデータをそのまま分析できます。データベースに収まるようにデータを再構築する必要はありません。S3 はあらゆる種類のデータのストレージソリューションとして使用できます。

マネージド型データベースサービスとセルフマネージド型サービスのどちらを使用するかによって、データストレージの選択肢が決まります。

完全な環境制御

データベース環境を完全に制御したい組織は、AWS のセルフマネージド型データベースソリューションを選択する必要があります。セルフマネージド型データベースとストレージは、リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベースの両方に使用できます。EC2 セルフマネージド型ソリューションを使用すると、EBS、EFS、インスタンスストアのいずれに保存されているかにかかわらず、ファイルシステムストレージ内の基礎データに直接アクセスできます。

諸経費の削減

マネージド型サービスでは、データの保存場所と保存方法のカスタマイズはほとんど行われませんが、そのトレードオフはインフラストラクチャ管理に関連するオーバーヘッドの削減です。組織は通常、マネージド型サービスにアクセスするためにクラウドに移行し、インフラストラクチャの管理とメンテナンスの必要性を減らします。 

ただし、組織がデータベースの基礎データへのファイルレベルのアクセスを必要とするユースケースもあります。たとえば、既存のアプリケーションがファイルからデータに直接アクセスしたり、隔離されたシステムではこの構成が必要だったり、コンプライアンスデータインテグリティ義務によりファイルレベルのアクセスが要求されたりする場合があります。

マネージド型データベースサービスとセルフマネージド型データベース設定のどちらを選択するかは、各データベースの固有のユースケースによって異なります。既存の構成や要件を含め、組織内の各データベースを慎重に検討することが、意思決定プロセスの指針となります。 

ソリューションには、システム障害が発生した場合のデータ冗長要件を満たすバックアップシステムが含まれている必要があります。

マネージド型データベースサービスを選択すると、AWS のデータベースストレージはより簡単になります。各マネージド型サービスはユーザーに代わってストレージを管理し、管理者による追加の設定なしでデータを効率的に処理します。マネージド型サービスを使用すれば、AWS は手間いらずのストレージマネージャーになります。

AWS のデータベースに対してセルフマネージド型のアプローチを採用すれば、データの保存方法を自分で制御できます。セルフマネージド型のアプローチにより、物理ストレージから直接データにアクセスして取得できます。

MySQL の移行を実行する場合でも、新しい key-value ストアを作成する場合でも、AWS のデータベースオプションを調べてください。 

今すぐ AWS で無料アカウントを作成して、ニーズに合った最新のデータベースインフラストラクチャの構築を始めましょう。