この連載では，OSSコンソーシアム データベース部会のメンバーが，さまざまなオープンソースデータベースの毎月の出来事をお伝えしています。今回は8進数で数えれば第“⁠100⁠”回の記念回です。今後ともよろしくお願いします。

OSSコンソーシアムのセミナー発表など

今回はOSSコンソーシアムが関与したイベントやセミナーの新しい報告はありませんが，過去にオープンソースカンファレンスなどで行ったセミナーの一部はYouTubeで公開しています。OSSコンソーシアムのYouTubeチャンネル「OSSCons.JP」に整理して掲載してありますのでご活用ください。今後もコンテンツを増やしていく予定ですので，チャンネル登録していただけるとありがたいです。

［MySQL］2020年11月の主な出来事

MySQLをベースとしたクラウドデータベースMySQL Database Serviceに，新たなる機能として分析処理を高速化するMySQL Analytics Engine（正式名称MySQL Database Service Analytics Engine）が追加されました。MySQL Analytics Engineはオラクルの研究開発部門Oracle Labsでの大規模データ分析インメモリ基板を開発するProject RAPIDの成果をMySQL Database Serviceに統合した機能です。

MySQL Analytics Engineは，Oracle Cloud Infrastructure（OCI）上のMySQLサーバーに分析エンジンサーバー群となる分析クラスターを追加した構成です。アプリケーションからはMySQLサーバーに通常のSQL文を実行すると，MySQLサーバー内のオプティマイザーが「重い」と判断した処理を分析クラスターに自動的に渡して処理をさせます。処理結果はMySQLの結果セットとしてアプリケーションに返されるため，アプリケーション目線では分析クラスターが存在するかを意識する必要は一切ありません。トランザクションの変更点は自動的に分析クラスターに同期されて，参照時のデータの一貫性が保たれています。

2019年のOracle OpenWorldではメルカリでの性能検証が発表され，開発中のMySQL Analytics EngineでもGoogle BigQueryに対しても数十倍，同社がオンプレで利用しているMySQLに対して数千倍の性能改善を見せたことが公表されていました。

多くのMySQLユーザーはレプリケーションを利用しており，そのうちの1台をMySQL Analytics Engineを組み合わせたMySQL Database Serviceにすることで，レポーティング処理や分析処理を大幅に性能改善することが期待できます。この場合でもアプリケーション側ではSQL文は変更せず接続先を切り替えるだけで済み，もとの環境に戻すことも簡単です。

またすべての処理をMySQL Analytics Engineに集約することで，更新処理も参照処理も同一のデータストアで処理でき，これまで以上に高速な性能が期待できます。

• MySQL Analytics Engineユーザーガイド
• OCIドキュメント - MySQL Analytics Engine

［PostgreSQL］2020年11月の主な出来事

会場での集合開催が実現したPostgreSQL Conference Japan 2020の状況をお知らせします。また，全バージョンが対象になる脆弱性情報とその修正バージョンがリリースされていますのでそちらにもご注意ください。

PostgreSQL Conference Japan 2020開催

日本PostgreSQLユーザ会主催の秋の恒例イベント「PostgreSQL Conference Japan」が今年も開催されました。COVID-19の対策を取り，会場での集合開催が実現しました。スタッフのみなさまの入念なご準備に感謝します。今回は恒例の懇親会はさすがに開催無しとなりましたが，来年は懇親会を含めてフルスペックでの開催を願っています。

カンファレンスの構成は，午前は基調講演，午後はチュートリアルトラックと2トラックでの各種発表です。今回も先進的な取り組みを紹介する技術発表や，DBエンジニア目線での興味深い話が多数発表されました。ここでは筆者が聴講したものからいくつかを報告します。

BDR: Advanced Clustering & Scaling for PostgreSQL

今年9月にEDB（旧EnterpriseDB）の一部門となった，2ndQuadrantのSimon Riggs氏によるPostgres-BDRの紹介講演です。BDRは“⁠Bi-Directional Replication⁠”の略で直訳すれば“⁠双方向レプリケーション⁠”ですが，複数台のDBサーバで更新処理を実行できることが可能になるので，マルチマスタレプリケーションのシステムと表現されることが多いようです。更新処理も含めた性能拡張性や，高い耐障害性が実現できます。マルチマスタを構成する各サーバノードでの更新は非同期で複製され，結果整合性（eventually consistent）と呼ばれる一貫性モデルによって整合性が確保されることになります。したがって，単一サーバや単一マスタ構成のものを，すべて単純に置き換えられるというわけではありません。しかし，大規模かつミッションクリティカル領域でのPostgreSQLクラスタ構成の選択肢のひとつとなっていくことが期待されます。講演後の質疑応答にて，32ノード構成での動作を確認していることや，オンプレミスとクラウドでのハイブリッド構成でも利用可能であることなどが補足されました。

なお，PostgreSQLエンタープライズコンソーシアム（PGECons）が2016年の成果の「レプリケーション調査編」の中でBDRを調査し報告しています。少々古い情報ではありますが，ストリーミングレプリケーションと並べて解説していますので，特徴を把握しやすいのではないでしょうか。

GPUが拓く地理情報分析の新たな地平 ～GPU版PostGISと位置ゲームを使った検証～

GPUを使ってPostgreSQLを高速化する拡張モジュールPG-Stromを開発されているHeteroDBの海外浩平さんによる発表です。GPUでDBエンジンを高速化するというだけでもエンジニアの好奇心がくすぐられますが，この発表はこれを使ってPostGISを高速化する話です。PostGISは地理情報システム（GIS：Geographic Information System）をPostgreSQLで実現するものです。GISが扱う地理情報（座標情報）では，多角形の包含や交差などの独特の演算が必要になりますが，多量のデータでこれらの演算を行うのは性能的にたいへんなことだそうです。1時間弱の講演の中で，GPUの特徴の活かし方から，地理情報の演算の面倒さや面白さなどをわかりやすく説明されていました。海外さんはオープンソースカンファレンスなどでも積極的に登壇されていますので，今回のカンファレンスに参加できなかった方も他の機会を探してみてください。

Pgpool-II徹底入門 ～クラウド時代のPgpool-IIの活用および新バージョン4.2のご紹介～

PostgreSQLサーバをクラスタ構成にする際の定番ツールである Pgpool-II についての SRA OSS, Inc.日本支社による講演です。石井達夫支社長からはPgpool-IIで実現できることの概要が説明されました。その後，Pgpool-IIの開発者あり，本連載前回に紹介した彭博（ペン・ボ）さんからAmazon Auroraでクラスタ構成にする際のPgpool-IIの使い方などについて紹介がありました。石井さんと彭さんの発表資料はSRA OSS, Inc.のWebサイトで公開されています。