ホワイトペーパー
データベースのスケーラビリティ
データベースのスケーラビリティとその課題、そしてCouchbaseがどのようにスケーリングするのかを探ります。
多次元スケーリングとは何か？
Couchbase MDSは、クエリ、インデックス、データサービスを別々にスケールさせることで、パフォーマンスを向上させ、コストを削減します。この分離により、リソースの競合、無駄なハードウェア、不必要なリバランシングがなくなります。さらに、クエリにはCPU、インデックスにはSSD、データにはRAMと、それぞれのサービスに最適なハードウェアを割り当てることができます。アプリケーションはより高速に実行され、顧客はより良いエクスペリエンスを得ることができ、システムはより簡単に管理できます。
データベース・サービスは分離することでどのようなメリットがあるのでしょうか？
クエリ用高速プロセッサ
クエリーは専用ノードで高速に実行され、CPUを占有することで読み込みや書き込みが遅くなることはない。
高性能SSD
専用ノード上のインデックスは高速に検索され、ディスクI/Oに過負荷をかけて書き込みを遅くすることもない。
データ分布
ノードが増えればデータ容量も増える。分離されたデータノードにより、メモリ使用量は増加し、CPU/ディスクの必要量は減少し、読み取り/書き込み速度は一定に保たれます。
効率性
Couchbaseでは、特定のノードにサービスを割り当てることができ、効率的なリソース配分によりCPUとRAMの使用量を最大化できます。
独立系サービス
これらのCouchbaseサービスはそれぞれ独立して拡張でき、すべてのノードですべてのサービスを実行する必要はありません。
干渉のないスピード
専用のクエリノードは、読み取りや書き込みの速度を落とすことなく、高速な処理を保証します。クエリ操作を分離することで、他のサービスとのCPU競合を回避し、データのバランスを調整することなくクエリノードを拡張できます。これにより、高負荷時でも常に高速なクエリーが実現します。
高速ルックアップ、ボトルネックゼロ
インデックス・サービスはSSDの恩恵を受け、分離された状態で最適に動作する。ディスクI/Oが他のサービスと共有されないため、書き込みが高速に保たれます。インデックス作成は独立して拡張でき、データ分散や書き込みパフォーマンスに影響を与えることなく、必要な数のインデックスを作成できます。
規模に応じた一貫した読み取りと書き込み
データノードがクエリやインデックスのワークロードから分離されている場合、読み取りと書き込みは高速で予測可能です。データレイヤーを拡張するためにクエリーやインデックスのバランスを調整する必要はなく、CPUやディスクのリソースを節約しながらメモリーを優先できます。
お客様の声
“Switching to Couchbase increased performance while lowering database and operational costs.”
95%
更新時間の短縮
20%
インシデント・レポートの削減
“What we value a lot is that Couchbase was able to embrace with us our vision to the cloud.”
20M
オペレーション/秒
<2.5ms
応答時間
