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Amazon DocumentDB のエラスティッククラスター

このセクションのトピックでは、Amazon DocumentDB エラスティッククラスターを支えているメカニズムと機能について説明します。

Amazon DocumentDB エラスティッククラスターのシャーディング

Amazon DocumentDB エラスティッククラスターは、ハッシュベースのシャーディングを使用して、分散型ストレージシステム全体にデータをパーティショニングします。シャーディングはパーティショニングとも呼ばれ、大きなデータセットを複数のノードにまたがる小さなデータセットに分割し、垂直スケーリングの限界を超えてデータベースをスケールアウトできるようにします。エラスティッククラスターでは、Amazon DocumentDB のコンピューティングとストレージを分離、つまり「デカップリング」することで、互いを別々にスケーリングできます。エラスティッククラスターは、コンピューティングノード間で小さなデータを移動してコレクションを再分割するのではなく、分散型ストレージシステム内でデータを効率的にコピーします。

シャードの定義

以下はシャード命名法の定義です。

設定された複数のシャードに対するデータの分散

多数の一意の値を持つシャードキーを作成します。シャードキーが適切であると、その土台のシャード間でデータが均等にパーティショニングされ、ワークロードに最高のスループットとパフォーマンスを提供されます。次の例は、「user_id」という名前のシャードキーを使用する従業員名のデータです。

DocumentDB はハッシュシャーディングを使用して、土台のシャードの間でデータをパーティショニングします。追加データも同じ方法で挿入および分散されます。

シャードが追加されてデータベースがスケールアウトされると、Amazon DocumentDB はデータを自動的に再分散します。

エラスティッククラスターの移行

Amazon DocumentDB では、シャードされた MongoDB のデータをエラスティッククラスターに移行することができます。オフライン、オンライン、ハイブリッドの移行方法がサポートされています。詳細については、「Amazon DocumentDB への移行」を参照してください。

エラスティッククラスターのスケーリング

Amazon DocumentDB エラスティッククラスターでは、エラスティッククラスター内のシャードの数を増やしたり (スケールアウト)、各シャードに適用される vCPU の数を増やしたり (スケールアップ) することができます。必要に応じてシャードの数とコンピューティング能力 (vCPU) を減らすこともできます。

スケーリングのベストプラクティスについては、「エラスティッククラスターのスケーリング」を参照してください。

エラスティッククラスターの信頼性

Amazon DocumentDB は、信頼性、耐久性、および耐障害性を持つように設計されています。可用性を向上させるため、エラスティッククラスターは異なるアベイラビリティーゾーンに配置されたシャードごとに 2 つのノードを展開します。Amazon DocumentDB には、信頼性の高いデータベースソリューションとなるいくつかの自動機能も含まれています。詳細については、「Amazon DocumentDB の信頼性」を参照してください。

エラスティッククラスターのストレージと可用性

Amazon DocumentDB のデータは クラスターボリューム に保存されます。これは、SSD (Solid State Drive) を使用する単一の仮想ボリュームです。1 つのクラスターボリュームはお客様のデータの 6 つのコピーで構成されます。これらのデータは、単一の AWS リージョンの複数のアベイラビリティーゾーン間で自動的にレプリケートされます。このレプリケーションにより、データの高い耐久性が保証され、データ損失の可能性が低くなります。また、データのコピーが他のアベイラビリティーゾーンにすでに存在するため、フェイルオーバー中のクラスターの可用性が高まります。ストレージ、高可用性、レプリケーションの詳細については、「Amazon DocumentDB の 仕組み」を参照してください。

Amazon DocumentDB 4.0 と Elastic クラスター の機能上の違い

Amazon DocumentDB 4.0 と エラスティッククラスターの間には、次のような機能上の違いがあります。

db.foo.insert(
[
    {a: {b: 5}},
    {a: {b: [5]}},
    {a: {b: [3, 7]}},
    {a: [{b: 5}]},
    {a: [{b: 3}, {b: 7}]},
    {a: [{b: [5]}]},
    {a: [{b: [3, 7]}]},
    {a: [[{b: 5}]]},
    {a: [[{b: 3}, {b: 7}]]},
    {a: [[{b: [5]}]]},
    {a: [[{b: [3, 7]}]]}
]);
// Elastic Clusters
> db.foo.find({a: {$elemMatch: {b: {$elemMatch: {$lt: 6, $gt: 4}}}}}, {_id: 0})
{ "a" : [ { "b" : [ 5 ] } ] }

// Docdb 4.0: traverse more than one level deep
> db.foo.find({a: {$elemMatch: {b: {$elemMatch: {$lt: 6, $gt: 4}}}}}, {_id: 0})
{ "a" : [ { "b" : [ 5 ] } ] }
{ "a" : [ [ { "b" : [ 5 ] } ] ] }