目次

第1章　データベースがないと何が困るのか

1-1　技術者として求められるスキルセット

• データベース技術の重要性
• 本書の対象読者
  • データベースの必要性がわからないという方
  • データベース技術の知識を整理したい方や、全体像をおさえたい方

1-2　データベースがないと何が困るのか

• 大量データの中から必要なものを高速に返せない
• 大量データはメモリ内だけでは扱えない
• 障害が起きたときの迅速な復旧が難しい
• 並列性の制御が難しい
• データの整合性を保証することが難しい

1-3　本書では何を扱っていくのか

第2章　インデックスで高速アクセスを実現する

2-1　「キーと値のペア」を管理したい

• 全件検索は大量データに向かない
• 目的の位置まで一瞬でたどり付ける方法を考える
• インデックス構造を導入する
• ハッシュインデックス
  • ハッシュインデックスは万能ではない

2-2　インデックスのデファクト「B+Treeインデックス」

• B+Treeインデックスとは
• 多分木と二分木
• B+TreeとB-Tree

2-3　RDBMSではどのように最適化を実現しているのか

• 一意性の保証
• マルチカラムインデックス
• インデックスだけを読む検索
• インデックスマージ

2-4　更新コスト削減のための取り組み

• ディスクへのまとめ書き
• 並列更新性能を高める

第3章　テーブル設計とリレーション

3-1　データモデリング技術の重要性

3-2　例題を使って考えてみよう

• データ項目と関連性の意識
• オーソドックスにテーブルを作ってみよう

3-3　ポイント①「テーブル関連」を導入する

• 参照整合性制約

3-4　ポイント②テーブル設計の妥当性を検証する

• 連番の列を導入する
• 1:N関連を2個導入する
  • 主キーの値がよく変わる
  • レコード数が多くなる

3-5　正規化理論の基本をおさえよう

• 第1正規形
• 第2正規形
• 第3正規形
• 正規形はどこまで理解しておくべきか

第4章　SQL文の特徴とその使いこなし方

4-1　テーブルを操作する

• テーブルを作成する
  • データベース製品間の互換性確保は難しい
  • 一度作ったテーブルは簡単に変えられない
• INSERT／SELECT／UPDATE／DELETEによるデータ操作
  • INSERT文
  • SELECT文
  • UPDATE文
  • DELETE文
• ジョイン
  • 分散データベース環境とジョインの相性

4-2　SQL文の実行効率を意識する

• 適切なインデックスが使われていることの確認
  • EXPLAIN
  • クエリ分析ツール
• 管理系コマンド

4-3　SQLの長所と短所

• SQLは習得が容易
  • SQLは奥が深い
• 機能面

第5章　可用性とデータの複製

5-1　データベースはどういうときに落ちるのか

• 典型的な障害シナリオ
  • ソフトウェア障害
  • OS障害
  • ハードウェア障害
  • 操作ミス
• ディスク冗長化によってデータ消失を防ぐ
  • RAID
  • サーバの冗長化によってダウンタイムを減らす

5-2　レプリケーション

• 片方向レプリケーション
  • 片方向／非同期
  • 片方向／準同期
  • 片方向／同期
• 双方向レプリケーション
  • 双方向レプリケーションは技術的に難しい
• 障害からの復旧方法
• 人為的ミスへの対処
• バックアップを戻した後どうすればよいのか
• 故意に遅延させたレプリケーション

第6章　トランザクションと整合性・耐障害性

6-1　トランザクションの大切さを理解する

• 中途半端な状態を防ぐ
• SQL文レベルでのロールバック
• 耐障害性を確保する
  • REDOログの役割
  • 二重書き込みのコスト

6-2　ロック機構による排他制御

• ロックの範囲
• ロックの期間

6-3　レプリケーションとトランザクション

• 「アトミックなレプリケーション」の重要性
• ユーザはアトミックなレプリケーションにどう対処しているのか

第7章　ストレージ技術の変遷とデータベースへの影響

7-1　ハードウェアの性能改善の歴史

• HDDによる処理の限界
• メモリ価格の下落による64ビット環境の充実
  • メモリ上での処理の実行
  • 64ビット時代のメモリ搭載量
• シングルスレッド処理のパフォーマンス問題
• SATA SSDによるパフォーマンス改善
• PCI-Express SSDの効果
  • PCI-Expressとは
  • PCI-Express SSDの効率的な使い方

7-2　データベース改善の歴史

• CPUスケーラビリティの改善
• ディスクI/O並列性の改善
• バックグラウンド処理の分割／並列化

7-3　今後のデータベースに求められるもの

• ネットワークやCPUの利用効率がより重要になる
• 性能以外の重要性が高まる

第8章　データベース運用技術の勘どころ

8-1　データベース運用の苦労を知ろう

8-2　問題を予防する

• よく知っている技術を使う
• 実績のある技術を使う
  • 新しい技術のほうが不具合が多い
  • 1年後にはまた新しい技術が登場する
• アーキテクチャを複雑にしない

8-3　問題の認知

• 監視すべき項目
  • レスポンスタイム
  • CPU使用率
  • 同時接続数とストール
  • 秒間のSQL文実行回数
  • 接続可否およびデータベース内部の状態
  • ハードウェア障害
  • 空き領域

8-4　問題の解決

• 性能問題への対処
  • アプリケーションの修正
  • Webサーバの増設
  • キャッシュサーバの増設
  • スレーブサーバの増設
  • よりスペックの高いサーバへの移行・サーバの分割
• 「突然死」への対処
  • 定型的な障害
  • 非定型的な障害

第9章　MySQLに学ぶデータベース管理

9-1　MySQL導入のポイント

• MySQLのインストールと基本設定
  • MySQLのダウンロード
  • ①専用ユーザの作成
  • ②データディレクトリの決定
  • ③mysqlデータベースの作成
  • ④設定ファイルmy.cnfの作成
  • ⑤MySQLの起動／接続／停止
• ストレージエンジン
  • InnoDBストレージエンジン
  • ファイル構成

9-2　MySQL運用に必要なファイルの基礎知識

• ログファイルの種類
  • エラーログファイル
  • スロークエリログファイル
  • 一般ログファイル
  • バイナリログファイル
• my.cnfの設定項目
  • basedir／datadir
  • port／socket
  • default-storage-engine
  • log-bin
  • slow-query-log
  • long-query-time
  • max_connections
  • innodb_buffer_pool_size
  • innodb_flush_method
  • innodb_data_file_path
  • innodb_autoextend_increment
  • innodb_log_file_size

9-3　MySQLバックアップの基礎

• 何のために何をバックアップするのか
• バックアップの種類
  • コールドバックアップとオンラインバックアップ
  • 論理バックアップと物理バックアップ
• リカバリの方法

9-4　MySQLによるバックアップ／リカバリ

• コールドバックアップの手順
• バイナリログによるポイントインタイムリカバリ
  • バイナリログの有効化
  • バイナリログによるリカバリ
  • バイナリログのフォーマット
  • バイナリログの配置場所
• mysqldumpによるオンラインバックアップ
  • ロックをかけないバックアップ
  • バイナリログの削除
• LVMスナップショット機能によるオンラインバックアップ

第10章　MySQLのソースコードを追ってみよう

10-1　ソースコードを知ることに意味はあるのか

• 障害が起きたときに原因を突き止めることができる
• 自分でバグフィックスができる
• 自分に必要な機能を実装できる
• MySQLのソースコードを入手する

10-2　ソースコードの構造を見てみよう

• sql
• include
• mysys
• storage
• strings
• mysql-test
• client

10-3　ソースコードを解析してみよう

• 静的解析のアプローチ
• 動的解析アプローチとMySQLのビルド方法
  • configure
  • cmake
  • makeおよびmake install
  • デバッグ起動
  • 動的解析をしてみよう

10-4　MySQLの設計思想を知ろう

• プラグイン化を強力に推し進めている
• 外部ライブラリには極力依存しない
• デバッグ用の機能
• エンディアンフリー
• 関数ポインタ、サブクラスを多用し汎用性を上げる
• プラグイン開発とは何か
  • MySQLのプラグイン開発の流れ
  • 本体の開発も当然ながら可能

10-5　ソースハッキングのケーススタディ

• [ケース1]コアファイルから問題個所を特定する
  • バグの原因を突き止める
  • MySQLのクラッシュバグ
  • パッチの作成
• [ケース2]スタックトレースから問題個所を特定する
  • 原因究明の考え方
  • スタックトレースを取るシェルスクリプト
  • スタックトレースの分析
  • 問題個所のソースコード
  • 待たされているsql_parse.ccのソースコード
• [ケース3]新機能を追加してみる
  • ソースコード上の変更個所を特定する
  • どの条件を満たしたらヒープソートを行うのかを決める
  • ヒープソート処理を実装する
  • EXPLAINの結果出力を制御する
  • テストケースを作成する
• パッチの実行例

10-6　MySQLの開発コミュニティ

• バグレポート
• WorkLogで新機能を登録
• パッチの投稿／レビュー／議論
  • パッチのレビュー

第11章　データベース技術の現在と未来

11-1　データベース技術のトレンド

• データモデリングとSQL
• オンラインでの定義変更
  • トリガーを使って変更履歴を記録し、あとでまとめて反映
  • レプリケーション構成を活用
• スキーマレスのデータベース

11-2　大量データを高速に扱う技術

• インデックス性能の劣化要因
• レンジパーティショニング
• B+Tree以外のインデックス
• 高速なSSDの利用
• トランザクション
  • 整合性のあるレプリケーションを実現
  • 一貫性のあるバックアップを保証

11-3　分析系処理と列指向データベース

• 分析系の処理は何が難しいのか
  • DWH型のテーブル設計やSQL文を知ろう
  • DWH型のテーブル
  • DWH型のSQL文
  • レコード数およびデータサイズが大きい
• 従来型RDBMSにおける課題
  • 処理対象ではない列にもアクセスが行われる
  • インデックス設計がきわめて難しい
  • 範囲検索で大量のレコードにマッチする
• 列指向データベースとは何か
• 列指向データベースのメリット
  • 必要な列だけがアクセスされるのでI/O効率が高い
  • 圧縮効率が良い
  • ロード処理が高速
• 列指向データベースのデメリット
  • 主キー検索などの狭い範囲の処理が遅い
  • 製品としての成熟度が低い

11-4　NoSQLデータベース

• インメモリの処理が生み出した新たな課題
• SQLデータベースの課題
• NoSQLとは何か
• テーブル／ファイルを開きっぱなしにする
• 一般的なNoSQLの欠点
  • トランザクションをサポートしていない
  • 「スキーマ」がない
  • 主キー以外のインデックスを使えない
• NoSQLの用途
  • キャッシュ
  • セッションデータ
• RDBMSとNoSQLのハイブリッド構成
  • MySQL Cluster（NDB）
  • myCached/HandlerSocket
• 分散データベース

11-5　その他のトピック

• Write Onceのデータベース
• Write Scaling
  • マルチマスタ構成
  • 自動Shard編成

第12章　ビッグデータ時代のデータベース設計

12-1　Webサービスのためのデータベース概論

• データベースの選定基準
• ソーシャルゲームの主な特徴
  • ユーザ数が基本的に多く一気に増えることもある
  • 主な情報はすべてサーバ側で持つ
  • ユーザIDをキーにした処理が多い
  • 構造化されたデータ項目が多い
  • 永続的に必要とされるデータと期間限定のデータがある
  • 可用性や整合性に関する要求が意外と高い
• 大規模Webサービス向けのデータベースに求められる機能
  • オンライン（無停止）でのスキーマ変更
  • 水平分散（Sharding）の容易さ
  • 安定性
  • 単一障害点の除去
  • 2ヵ所以上のデータセンター
  • 単体性能の高さ
  • 局所的な超高速化
• 規模が違えば選定基準も変わる

12-2　Mobageにおけるデータベースの活用事例

• 大規模サービスとデータベース
• クラウドとリアルサーバ
  • トラフィック増加／減少への対応
  • 性能改善
  • 性能分析
  • 運用体制の整備
  • DeNAおよび子会社での経験
• データベースの製品選定
  • 性能が高いこと
  • 時系列／履歴系データの扱いに長けていること
  • トランザクション／耐障害機能が充実していること
  • 良質のドキュメント／品質／普及度を満たしている

12-3　Webサービスとデータモデリング

• データモデリングの重要性を知ろう
• データの分類
  • マスタ系のテーブル
  • トランザクション系のテーブル
• テーブル関連
  • 1対多関係
  • 派生関係
  • 階層関係
  • 「階層型部品表」タイプ

12-4　データ量増加対策と高速化手法

• テーブルサイズと負荷対策
  • INSERT主体のテーブル
  • INSERTの性能指標
  • 時系列処理の高速化アプローチ
• DELETEのチューニング
  • データの保持期間を確認する
  • データ削除のやり方によっても成果は変わる
  • スレーブ遅延を防ぐには
• UPDATE主体のテーブル
• 負荷傾向をモニタリングする

12-5　MySQLにおける性能改善テクニック

• クエリを改善する
  • 遅いクエリを洗い出す
  • ソートの実行効率に注意する
  • 実行頻度の多いクエリを洗い出す
• 遅いトランザクションを改善する
  • MySlowTranCaptureによる遅いトランザクションの洗い出し
• ロック競合への配慮
  • タイムアウト設定
  • ロックを長時間かけない
  • 異なるサーバ間でのデッドロックに注意する