データベースの冗長化構成、構築するのも運用するのも大変な話

2025年3月30日

こんばんは！IT業界で働くアライグマです！

データベースはシステムの中核を担う重要なコンポーネントです。万が一、障害が発生してデータベースがダウンすると、業務に大きな影響を与えてしまいます。そのため、多くの企業ではデータの可用性を高めるために「冗長化構成」を採用します。

しかし、データベースの冗長化は一筋縄ではいきません。設計の難しさ、コストの増大、運用の複雑さなど、多くの課題が伴います。また、冗長化したからといって、すべての問題が解決するわけではなく、慎重な運用が求められます。

本記事では、データベースの冗長化構成の基本から、構築・運用時の苦労、そして冗長化の効果を最大化するためのポイントについて解説します。

Contents

データベースの冗長化とは？

データベースの冗長化とは、データの可用性を高めるために、複数のサーバーにデータを分散して配置することを指します。主な目的は以下のとおりです。

データベースの冗長化には、さまざまな構成があります。代表的なものを見ていきましょう。

1台のマスター（プライマリ）データベースが書き込みを担当し、スレーブ（セカンダリ）が読み込みを担当する構成です。障害時にはセカンダリを昇格させることで対応します。

複数のデータベースが書き込みを受け付ける構成です。負荷分散が可能ですが、データの整合性を維持するのが難しくなります。

データを複数のデータベースに分割し、それぞれを独立して運用する方式です。大量のデータを扱う場合に適していますが、設計が難しくなります。

データベースの冗長化を設計する際は、アプリケーションの要件、データの一貫性、可用性、パフォーマンスのバランスを取る必要があります。

これらを慎重に検討しないと、逆にシステムが不安定になってしまいます。

冗長化構成では、障害発生時に自動でフェイルオーバーする仕組みが必要ですが、誤検知による切り替えや、フェイルオーバー後の整合性維持など、細かい管理が求められます。

フェイルオーバーの仕組みを適切にテストし、本番環境で想定外の事態が発生しないようにすることが重要です。

データベースの冗長化は、構築するだけでなく、その後の運用も大変です。

特に、データ量が増えるとレプリケーションの負荷が大きくなり、パフォーマンスが低下することがあります。

データベースの冗長化は、システムの可用性向上に欠かせません。しかし、設計・構築・運用のすべてのフェーズで高い技術力が求められ、単に「冗長化すれば安心」とは言えません。

冗長化を成功させるには、技術的な理解とともに、バランスの取れた運用設計が不可欠です。慎重に検討しながら、最適な冗長化構成を実現していきましょう。