トランザクションデータベースとは何ですか？

トランザクションデータベースは、データの読み書きを伴う大量の短いリアルタイム操作を処理するように設計されたデータベースです。これらの操作は、顧客注文の処理、口座残高の更新、支払い処理、顧客レコードの変更など、日常のビジネス活動を支える、小さくても重要なインタラクションを表します。各インタラクションはシステムの状態を変更するため、トランザクションデータベースは、すべての更新が正確、完全、かつ安全に記録されることを保証するように構築されています。

この信頼性の核心はACID準拠にあり、これは多数のユーザーやアプリケーションが同時にデータベースにアクセスしている場合でも、各トランザクションが予測どおりに動作することを保証する一連のプロパティです。これにより、トランザクションデータベースは、速度、正確さ、一貫性が不可欠なオンライン・トランザクション処理（OLTP）ワークロードの基盤となります。

トランザクションデータベースは通常、行指向のストレージモデルを使用し、データを完全なレコードとして整理します。このレイアウトは、個々の行を頻繁に挿入、更新、または取得するワークロードに最適化されており、アプリケーションは最小限のオーバーヘッドで必要なデータを正確に取得できます。

これらの特性を組み合わせることで、トランザクションデータベースは、ビジネスの現在の状態をいつでも反映する必要があるシステムにとって、信頼性の高い選択肢となります。小売購入から銀行システム、高速で正確かつ一貫したデータ変更に依存する運用アプリケーションまで、あらゆるものをサポートします。

トランザクションデータベースの仕組み

トランザクションのライフサイクル

トランザクションは、最初から最後まで確実に処理されなければならない単一の論理的な作業単位を表します。トランザクションに複数のステップが含まれていても、データベースはシーケンス全体を1つの操作として扱います。ライフサイクルは通常、3つのステージを含みます。

1. 開始：アプリケーションが新しいトランザクションの開始を通知します。
2. 操作の実行：トランザクションは、INSERT、UPDATE、またはDELETEなどの1つ以上のデータ変更ステートメントを実行します。
3. コミットまたはロールバック：すべての操作が正常に完了した場合、トランザクションはコミットされ、変更は永続化されます。いずれかのステップでエラーが発生した場合、データベースはトランザクション全体を以前の状態にロールバックします。

このオール・オア・ナッシングの動作により、データに不整合が生じる可能性のある部分的な更新を防ぎます。たとえば、銀行振込は、1つのトランザクションの一部として2つの口座を一緒に更新します。データベースは、作業の半分しか適用されない状態にならないことを保証します。

行ベースのストレージ

トランザクションデータベースは通常、各行に単一レコードのすべてのフィールドが含まれる行指向のストレージモデルを使用します。このレイアウトは、個々のレコードを頻繁に読み書きするワークロードに最適化されています。なぜなら、データベースは単一の操作で完全な行を取得または更新できるからです。

この設計は、列ごとにデータを整理し、少数の属性にわたる大量のデータをスキャンする分析ワークロードに最適化された列指向ストレージとは対照的です。列指向システムは集計や大規模クエリに優れていますが、トランザクションシステムで一般的な小さく頻繁な読み書き操作には効率が劣ります。

行ベースのストレージは、OLTPパターンと自然に一致します。たとえば、アプリケーションは、注文、顧客プロファイル、口座など、完全なレコードを迅速に取得または更新する必要があることがよくあります。データを完全な行として格納することにより、トランザクションデータベースはI/Oを最小限に抑え、リアルタイム操作で高速なパフォーマンスを提供します。

ACIDプロパティの説明

トランザクションデータベースは、原子性、一貫性、分離性、永続性という4つの保証に依存しており、これらは総称してACIDプロパティと呼ばれます。これらの保証は、多数の同時実行やシステム障害が発生している場合でも、各トランザクションが安全かつ予測どおりに処理されることを保証します。

原子性

原子性は、トランザクションが単一の不可分な作業単位として扱われることを保証します。トランザクションに複数のステップが含まれていても、データベースはそれらすべてを適用するか、何も適用しないかのいずれかです。一部の変更が成功し、他の変更が失敗するというシナリオはありません。トランザクション内のいずれかの操作でエラーが発生した場合、データベースは一貫した状態を維持するために変更セット全体をロールバックします。

たとえば、注文の作成と在庫の更新は一緒に行われる必要があります。システムは、アイテム数を減らすことなく注文を記録することはありません。

一貫性

一貫性は、各トランザクションがデータベースを有効な状態から別の有効な状態へ移行させることを保証します。トランザクションがコミットされる前に、すべてのルール、制約、およびデータ整合性要件が満たされている必要があります。トランザクションが制約（重複する主キーの挿入や外部キー関係の違反など）に違反した場合、データベースはトランザクションを拒否し、変更をロールバックします。

これにより、データベースは常に、定義された構造とビジネスルールに準拠したデータを反映することが保証されます。無効または矛盾した情報を導入するトランザクションは許可されません。

分離性

分離性は、同時実行トランザクションが互いに干渉しないことを保証します。多数のトランザクションが同時に実行されている場合でも、各トランザクションは単独で実行されているかのように動作する必要があります。あるトランザクションによって行われた未コミットの変更は、トランザクションがコミットされるまで、他のトランザクションからは見えないままです。

これにより、ダーティリード、更新の消失、または一貫性のない中間状態などの問題が防止されます。さまざまなデータベースがさまざまなメカニズムと分離レベルを通じて分離を実装しますが、中心的な考え方は同じです。同時実行アクティビティが正確性を損なうべきではありません。

永続性

永続性は、トランザクションがコミットされると、その変更が永続的であることを保証します。システム障害、停電、またはクラッシュが発生した場合でも、データは永続化されなければなりません。データベースは、ライトアヘッドロギング、チェックポイント、冗長ストレージなどの技術を通じて永続性を実現します。トランザクションがコミットされたと確認されると、システムはその影響がいかなる後続の障害からも生き残ることを保証します。

同時実行制御とリカバリ

トランザクションデータベースは、同時に発生する多数の操作を処理しながら、データの破損や損失からデータを保護する必要があります。同時実行制御は、同時読み書きが互いに干渉しないようにし、リカバリメカニズムは、システムがクラッシュした場合でもデータがそのまま残るようにします。これらを組み合わせることで、高トラフィックのアプリケーションが現実世界の条件下で安全に動作できるようになります。

同時アクセス管理

複数のユーザーまたはプロセスが同時にデータベースにアクセスする場合、それらの操作が競合しないようにする必要があります。データベースは、ロック戦略と分離レベルを使用して共有データへのアクセスを調整します。ロックは、一度に1つのトランザクションのみがデータの断片を変更できることを保証し、分離レベルは、コミットされていない変更が他のトランザクションからどの程度見えるかを決定します。

これらの制御がないと、いくつかの問題が発生する可能性があります。ダーティリードは、トランザクションが別のトランザクションの未コミットデータを見た場合に発生します。更新の消失は、2つのトランザクションが互いの変更を上書きした場合に発生します。ファントムリードは、クエリ中に別のトランザクションによって新しい行が挿入または削除された場合に発生し、結果が予期せず変動します。

実際には、同時実行制御は、高トラフィックのeコマースチェックアウトが顧客に二重請求するのを防いだり、銀行アプリで一貫性のない口座残高が表示されるのを防いだりするものです。共有データへのアクセスを調整することにより、データベースは、各トランザクションが重い負荷の下でも予測どおりに動作することを保証します。

クラッシュリカバリ

設計が優れたシステムでも障害は発生する可能性があるため、トランザクションデータベースにはクラッシュ後に整合した状態を復元するためのメカニズムが含まれています。最も一般的なアプローチはライトアヘッドロギング（WAL）であり、すべての変更はデータベースに適用される前にログに記録されます。これにより、システムは常に何が起こるべきだったかの信頼できる記録を持つことができます。

障害が発生した場合、データベースはログを再生してコミットされたトランザクションを回復し、完了しなかったトランザクションをロールバックします。このプロセスにより、データベースは完全に処理された有効な変更のみを反映することが保証されます。

トランザクションデータベースと分析データベース

トランザクションデータベースと分析データベースは、根本的に異なるワークロードのために設計されています。トランザクションシステムは、個々のレコードの高速で信頼性の高い更新に焦点を当てており、分析システムは、データをスキャンおよび集計する大規模なクエリに焦点を当てています。これらのシステムの違いを理解することは、ほとんどの組織が両方を使用する理由を明確にするのに役立ちます。一方はリアルタイムアクティビティをキャプチャし、もう一方は時間の経過に伴うトレンドを分析します。

トランザクションデータベース

トランザクションデータベースは、多数の短くリアルタイムな読み書き操作をサポートします。個々のレコードへの低遅延アクセスに最適化されており、ビジネスの現在の状態をいつでも反映する必要があるアプリケーションに最適です。OLTPシステムは通常、行指向のストレージを使用しており、これによりデータベースは完全なレコードを効率的に取得または更新できます。

これらのシステムはデータ速度を優先します。したがって、変更を可能な限り迅速かつ安全にキャプチャして適用することに優れています。例としては、注文処理、在庫更新、ユーザープロファイル変更、金融取引などがあります。

分析データベース

分析用データベースは、より少なく、より複雑なクエリが大規模データセットに対して実行されるように構築されています。個々のレコードに焦点を当てるのではなく、オンライン分析処理（OLAP）システムは、集計、トレンド分析、履歴レポートをサポートします。通常、列指向ストレージを使用しており、これによりエンジンは数百万、あるいは数十億行にわたる特定の属性を高いスループットでスキャンできます。

OLAPシステムはデータ量を優先します。したがって、その利点の1つは、大量の履歴データまたはバッチロードされたデータを効率的に処理できることです。通常、ダッシュボード、予測モデル、ビジネスインテリジェンスツール、および大規模な分析ワークロードを強化します。

OLTPおよびOLAPシステム間の関係

これらのシステムは相互に排他的ではありません。ほとんどの組織では、トランザクションデータは継続的または定期的に分析システムにレプリケートされます。この分離により、運用アプリケーションは高速かつ応答性の高い状態を維持でき、分析ワークロードはリアルタイムパフォーマンスに影響を与えることなく独立して実行されます。

以下の表は、OLTPおよびOLAPシステムが内部でどのように異なるか、そして組織が両方に依存する理由を、いくつかの次元で比較することによって示しています。これには、それぞれが処理するのに最も適したワークロードの種類と、いくつかの重要なアーキテクチャの違いが含まれます。

トランザクションデータベースとリレーショナルデータベース

リレーショナルデータベースとトランザクションデータベースはしばしば一緒に議論されますが、それらはシステムの異なる側面を表します。リレーショナルデータベースは、そのデータモデルによって定義されます。つまり、行と列で構成されるテーブル、関係を強制するキー、およびデータの保存方法を整理する構造化スキーマです。対照的に、トランザクションデータベースは、それが処理するように最適化されていること、すなわち、強力なACID保証を備えた高ボリュームのリアルタイム読み取り/書き込み操作を処理することによって定義されます。

中心的な違いは単純です。「リレーショナル」はデータの構造方法を説明し、「トランザクション」はデータベースの機能を説明します。システムは、トランザクションでなくてもリレーショナルである場合もあれば、リレーショナルでなくてもトランザクションである場合も、またはその両方である場合もあります。これは、その設計とワークロードによって異なります。

リレーショナルデータベース

リレーショナルデータベースは、データとその間の関係を表すためにテーブルモデルを使用します。この構造により、制約の適用、参照整合性の維持、およびSQLを使用したデータのクエリが容易になります。MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Serverなどのシステムはすべてリレーショナルであり、テーブルにデータを格納し、スキーマを使用してデータの整理方法を定義します。

ほとんどのリレーショナルデータベースはトランザクションワークロードもサポートしているため、これらの用語は混同されることがあります。しかし、リレーショナルであることは、システムが本質的にトランザクションであることを意味するのではなく、単にデータの構造を定義するだけです。

トランザクションデータベース

トランザクションデータベースは、多数の短くリアルタイムな操作を安全かつ効率的に処理するように構築されています。低レイテンシの読み取りと書き込みを優先し、ACIDプロパティを強制し、重い同時実行下でも各変更が予測どおりに適用されることを保証します。多くのトランザクションシステムはリレーショナルですが、このカテゴリはより広範です。

MongoDB、CockroachDB、ScyllaDBを含むいくつかのNoSQLデータベースもACIDトランザクションをサポートしています。これらのシステムはリレーショナルモデルを使用しないかもしれませんが、それでも信頼性の高いOLTPに必要な保証を提供します。

トランザクションデータベースの主な利点

トランザクションデータベースは、リアルタイムのビジネスオペレーションを安全かつ効率的にサポートするように設計されています。そのアーキテクチャと保証は、重い負荷の下で個々のレコードの一貫した信頼性の高い更新を必要とするアプリケーションに適しています。以下の利点は、これらのシステムがOLTPの基盤であり続けている理由を強調しています。

データ整合性

ACID準拠により、すべてのトランザクションが完全に正しく適用されることが保証されます。これにより、部分的な書き込み、競合する更新、およびその他のデータ破損が防止されます。ACIDプロパティを強制することにより、トランザクションデータベースはビジネスアクティビティの正確で信頼性の高い記録を維持します。

信頼性

組み込みのリカバリメカニズムにより、データベースシステムはクラッシュや予期しない障害からクリーンに回復できます。WALやトランザクションリプレイなどのこれらの機能は、コミットされたデータが保持され、不完全な操作がロールバックされることを保証し、データベースを一貫した状態に保ちます。

リアルタイムパフォーマンス

トランザクションデータベースは、個々の読み取りおよび書き込み操作におけるミリ秒レベルの応答時間に合わせて最適化されています。これにより、注文処理、アカウント更新、在庫変更など、最新の状態を即座に反映する必要があるアプリケーションに最適です。

同時アクセス

トランザクションシステムは、競合なしに数千の同時ユーザーをサポートするように設計されています。同時実行制御メカニズムは共有データへのアクセスを調整し、多くの操作が同時に発生しても各トランザクションが予測どおりに動作することを保証します。

監査可能性

包括的なトランザクションログは、変更の完全な履歴を提供します。これらのログは、コンプライアンス要件をサポートし、デバッグを簡素化し、予期しない動作やシステムの問題を調査する際のフォレンジック分析を可能にします。

一般的な制限事項

トランザクションデータベースはリアルタイム操作に最適化されていますが、ワークロードが分析、大規模な結合、または急速なスキーマ進化に向かうと、それらの設計上の選択が制約をもたらす可能性があります。これらのシステムは高速なポイントレベルの読み取りと書き込みのために構築されているため、大規模なデータセットをスキャンまたは集計する分析クエリに苦労します。数百万行の集計や広範な履歴分析などの操作は、ストレージエンジンを圧倒し、運用ワークロードを遅くする可能性があります。

それらの厳格なスキーマは、変更をコストのかかるものにもします。データ整合性を強制するテーブル、制約、および明確に定義された関係は、列の追加、制約の変更、または関係の再設計時に慎重な計画を必要とします。ダウンタイムや不整合を回避するために移行を調整する必要があり、データモデルが進化するにつれて俊敏性が制限される可能性があります。

クエリが結合に大きく依存する場合にもパフォーマンスの問題が発生します。トランザクションデータベースは結合を実行できますが、深いまたは頻繁な複数テーブル結合は、データセットが増加するにつれてI/Oとロック競合を増加させます。これにより、特にリアルタイム操作と競合する場合、大規模な結合を多用する分析ワークロードは実用的でなくなります。

スケーリングは別の制限をもたらします。ほとんどのトランザクションエンジンは、単一ノードにCPU、メモリ、またはストレージを追加することによって垂直スケーリングします。水平スケーリングは可能ですが、最初から分散操作用に設計されたNoSQLシステムよりも大幅に複雑です。トラフィックまたはデータセットサイズが増加するにつれて、このアーキテクチャ上の制約はより制限的になります。

組織がリードレプリカに分析をオフロードする場合でも、トランザクションエンジンは最終的にパフォーマンスの天井に達します。レプリカは依然として行指向ストレージとプライマリと同じ実行モデルに依存しているため、運用パフォーマンスに影響を与えることなく大規模な分析ワークロードを効率的に処理する能力が制限されます。

ユースケースとデータベースの例

一般的なユースケース

トランザクションデータベースは、精度、速度、一貫性が不可欠な幅広い運用システムを強化します。銀行および金融サービスでは、転送、支払い、リアルタイムアカウント更新をサポートし、すべての変更が確実に記録されるようにします。Eコマースプラットフォームは、注文処理、在庫管理、チェックアウトフローのためにそれらに依存しており、各アクションは即座に反映される必要があります。

ヘルスケアシステムは、患者記録、予約スケジュール、請求を管理するためにトランザクションデータベースを使用しており、これらすべてに厳格な整合性と最新の情報が必要です。航空会社、ホテル、イベントの予約および予約システムは、二重予約を防ぎ、正確な空き状況を維持するためにトランザクション保証に依存しています。通信プロバイダーは、通話記録の追跡、加入者データの管理、および大規模な請求業務のサポートに使用しています。

一般的なトランザクションデータベース

幅広いデータベースエンジンがトランザクションワークロードをサポートしています。リレーショナルシステムの中では、MySQL、PostgreSQL、Oracle Database、Microsoft SQL Server、IBM Db2は、成熟したACID実装と強力なエコシステムサポートで広く使用されています。MongoDB、CockroachDB、Amazon DynamoDB、ScyllaDBを含むいくつかのNoSQLデータベースもトランザクション保証を提供しており、データモデルの柔軟性を提供しながら、信頼性の高い複数操作更新をサポートします。

Amazon Aurora、Google Cloud SQL、Azure SQL Database、Cloud Spannerなどのクラウドマネージドサービスは、自動スケーリング、高可用性、マネージドオペレーションでこれらの機能を拡張し、基盤となるインフラストラクチャを維持することなくトランザクションワークロードを実行しやすくします。Databricksでアプリケーションを構築しているチームは、 DatabricksアプリのトランザクションデータレイヤーとしてLakebaseを使用する方法を参照してください。

ワークロードに適したデータベースの選択

トランザクションデータベースは、個々のレコードの高速かつ信頼性の高い更新を必要とするアプリケーションにとって引き続き不可欠です。ACIDトランザクション、リアルタイムパフォーマンス、および多数の同時ユーザーをサポートする機能により、さまざまな業界の運用システムのバックボーンとなっています。同時に、特に分析ワークロード、スキーマ進化、および水平スケーリングに関するアーキテクチャ上の制約は、組織がそれらを大規模分析用に設計されたシステムと組み合わせて使用する理由を浮き彫りにしています。リレーショナルモデルとトランザクションモデルの違い、およびトランザクションエンジンの特定の強みと制限を理解することは、チームが各ワークロードに適切なデータベースを選択し、整合性、パフォーマンス、および長期的なスケーラビリティのバランスをとるアーキテクチャを構築するのに役立ちます。統合データアーキテクチャ内でトランザクションワークロードを実行したいチームにとって、 Databricks Lakebase は Databricks Platform 内に運用データベースをもたらし、レイクハウスと統合されています。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事