「データベース設計は完璧です！」→ 本番で盛大に爆発した話
こんばんは！IT業界で働くアライグマです！
「データベース設計は完璧です！」と自信満々にリリースしたものの、 本番環境で予期せぬ問題が発生し、大惨事になった という経験をしたエンジニアは少なくないでしょう。
開発環境ではスムーズに動いていたのに、 負荷がかかる本番環境では遅延やデッドロックが頻発 し、最悪の場合システム全体が停止してしまうこともあります。
本記事では、 実際にデータベース設計で陥りがちな失敗例とその対策 について解説します。同じ轍を踏まないよう、事前にしっかりと準備をしましょう。
本番で爆発したデータベース設計の失敗例
インデックス設計ミスによるパフォーマンス低下
開発環境では快適に動作していたSQLクエリが、本番環境で 極端に遅くなる ケースはよくあります。その原因の一つが、 インデックス設計のミス です。
失敗例: 不適切なインデックス設計
- インデックスを作らなかった → フルスキャンが発生し、クエリが異常に遅くなる
- インデックスを作りすぎた → データ更新時の負荷が増大し、書き込み性能が低下
- 適切なカーディナリティを考慮しなかった → 効果のないインデックスでリソースを無駄に消費
解決策
- どのカラムにインデックスを作るべきか、事前にEXPLAINで検証する
- 不要なインデックスを増やさない（特に書き込み負荷の高いテーブル）
- カーディナリティ（値のユニーク性）を考慮して、適切なインデックスを選定する
データ量の増加を考慮しなかった
開発環境では 数千件のデータしか入っていなかった が、本番環境では 数百万件、数億件と増え、設計のボトルネックが露呈 することがあります。
失敗例: データ肥大化による問題
- JOINが激重になった → 小さなデータでは問題なかったが、大量データではパフォーマンスが低下
- データの削除・更新が遅くなった → トランザクションが肥大化し、ロック競合が発生
- テーブルの肥大化でストレージが圧迫 → ストレージ不足でサービス停止
解決策
- 定期的なアーカイブやパーティショニングを導入する
- データ量を想定し、大規模データでも動く設計にする
- 必要なデータだけを取得するよう、クエリを最適化する
外部キー制約によるデッドロック
データの整合性を保つために 外部キー制約を設定 したが、意図せずデッドロックを引き起こしてしまうことがあります。
失敗例: 外部キーが原因でデッドロック
- 削除時に関連テーブルがロックされ、他の処理が待機
- トランザクションの順序が競合し、デッドロックが発生
- 特定のレコードの更新待ちで、システム全体が遅延
解決策
- 外部キーを利用するかどうか、慎重に判断する
- 論理削除（フラグ管理）を採用し、不要な制約を回避する
- トランザクションの順序を統一し、デッドロックを防ぐ
誤ったデータ型の選択
データ型の選択ミスは、 パフォーマンス劣化やデータの欠損 を引き起こす可能性があります。
失敗例: データ型の選択ミス
- VARCHAR(255) の乱用 → インデックスサイズが肥大化し、検索が遅くなる
- 整数型の桁数を考慮しなかった → 想定以上のデータが入り、桁あふれが発生
- 日時の扱いミス → タイムゾーンの違いでデータがずれる
解決策
- 必要以上に大きなVARCHARは避け、適切なデータ型を選ぶ
- データの最大値を考慮し、INTEGER, BIGINTを適切に使い分ける
- タイムゾーンを統一し、一貫した時間管理を行う
本番で爆発しないためのデータベース設計のポイント
負荷テストを徹底する
本番環境の負荷を想定し、 事前にパフォーマンステストを実施する ことが重要です。
- 数百万件のデータを投入し、クエリの速度を測定する
- 実際のアクセスパターンをシミュレートし、負荷分散を検討する
- ボトルネックになりそうな箇所を事前に特定し、最適化する
モニタリングとアラートを設定
- CPU、メモリ、ディスクI/Oの監視を強化する
- クエリの実行時間をログに記録し、異常を検知する
- しきい値を超えた場合、自動でアラートを通知する
運用しやすいデータベース設計を意識する
- スキーマの変更が容易な設計にする
- バックアップとリストアの手順を明確にする
- 障害発生時に迅速に対応できるよう、運用フローを整備する
まとめ
「データベース設計は完璧！」と自信を持っていたのに、 本番環境で予期せぬ問題が発生し、大惨事になった というケースは珍しくありません。
- インデックスの最適化を怠ると、パフォーマンスが低下する
- データ量の増加を考慮しないと、システムがスケールしない
- 外部キー制約やデータ型の選択ミスが、致命的な問題を引き起こす
本番で爆発しないためには、 負荷テストやモニタリングを徹底し、事前に問題を洗い出すことが重要 です。
データベース設計は 「完璧」と思ったときこそ疑え という意識を持ち、堅実な設計と運用を心がけましょう。