独自のデータベースの構築 - パート 1

1. 今日の技術情勢におけるカスタム データベースの必要性

近年、開発コミュニティはフロントエンド フレームワークの爆発的な増加を目の当たりにしています。新しいフレームワークが定期的に登場し、それぞれがより優れたパフォーマンス、より多くの機能、または強化された開発者エクスペリエンスを約束するため、選択肢は無限にあるように見えます。この急増は、動的で応答性の高いユーザー インターフェースの作成に業界が注力していることを強調しています。

しかし、バックエンドはどうでしょうか? Express.js (実証済みのオプション)、Fastify、Hono (個人的なお気に入り) などの注目すべきバックエンド フレームワークもありますが、その多様性はフロントエンドほど圧倒的ではないようです。この違いにより、バックエンド開発の重要なコンポーネントであり、舞台裏で動作することが多いデータベースについて検討するようになりました。

驚くべきことに、市場にはフロントエンド フレームワークよりも多くのデータベースが存在します。この豊富さはすぐには明らかではありませんが、さまざまな組織の固有のニーズを考慮すると明らかになります。多くの企業は、既存のソリューションでは効率的に解決できなかった特定の課題に対処するために独自のデータベースを開発しました。

例:

• Apache Cassandra を使用した Facebook: 単一障害点を発生させずに、複数のサーバーにわたる大量のデータを処理するために開発されました。
• Google with Bigtable: ペタバイト規模のデータ ストレージと高速アクセス向けに設計されており、Google 検索や Google Analytics などのサービスを支えます。
• Amazon with DynamoDB: 高スループットのワークロードと低レイテンシのパフォーマンス向けに最適化されたスケーラブルな NoSQL データベース サービス。
• LinkedIn with Voldemort: 高いスケーラビリティとフォールト トレランスを目的とした分散キーバリュー ストレージ システム。
• Apple with FoundationDB: ACID トランザクションと水平スケーラビリティに焦点を当てた分散データベースで、iCloud などのサービスに強固な基盤を提供します。

これらの大手テクノロジー企業は、独自のパフォーマンス要件やスケーラビリティのニーズを満たし、データ ストレージ ソリューションを最適化することで競争力を高めるためにカスタム データベースを作成しました。

それほど大規模な企業を経営していなくても、これらの企業が独自のデータベースを構築した理由と方法を理解することは、非常に有益な洞察を得ることができます。これは、アプリケーションの特定のニーズに合わせて調整されたデータ ストレージ ソリューションを用意することの重要性を強調しています。

独自のデータベースを構築するというアイデアに興味がある場合、最初のステップは、データベースがマシン上にデータを保存する方法を理解することです。基本的なレベルでは、データベースは、ストレージ メディアへのデータの書き込みと読み取りの方法、データが内部でどのように編成されるか、データを効率的に取得して操作する方法を管理します。

データベース ストレージのアプローチには主に 2 つのタイプがあります:

• ネイティブ データベース: MySQL や PostgreSQL などのスタンドアロン システム。これらは別個のサーバー プロセスとして実行され、アプリケーションはネットワーク経由でそれらに接続します。ネイティブ データベースは、複数の同時接続と大量のデータを処理できるように設計されています。トランザクション管理、同時実行制御、データ セキュリティのための広範な機能を提供します。
• 組み込みデータベース: 例には、SQLite、LevelDB、RocksDB などがあります。これらのデータベースはアプリケーション内に直接組み込まれ、同じプロセス空間で実行されます。これらは軽量で、セットアップが最小限で済むため、別のデータベース サーバーのオーバーヘッドを発生させずに、データを保存するためのシンプル、高速、信頼性の高い方法を必要とするアプリケーションに最適です。

これらの概念を検討することで、データベース アーキテクチャの構成要素を理解し始めます。大規模なアプリケーション用のデータベースの構築を目的とする場合でも、単に好奇心を満たすことを目的とする場合でも、データベースの仕組みを深く掘り下げることで、開発スキルが大幅に向上し、アプリケーションを最適化するための新たな可能性が開かれます。

2. ネイティブ データベースと埋め込みデータベースの選択: 既存のライブラリ上に構築する

ここでの質問は次のとおりです: ネイティブと組み込みのどちらのタイプのデータベースを使用する必要がありますか?

B ツリー、ハッシュ テーブル、LSM ツリーなどのデータ構造を実装してハードウェア レベルでコードを記述するのは膨大な作業であり、ほとんどのプロジェクトの範囲を超えています。代わりに、既存のライブラリの上に構築して、ニーズに合わせたソリューションを作成することが目標です。

このアプローチを考慮すると、組み込みデータベースが最適な選択肢として浮上します。 MySQL、PostgreSQL などのネイティブ データベース、または AWS RDS、PlanetScale、Neon DB などのマネージド サービスは堅牢であり、大規模なスケーリングの問題を解決するように設計されています。ただし、アプリケーションには不要なセットアップ、メンテナンス、ネットワーク構成などの複雑さが伴います。

組み込みデータベースを選択すると、次のことが可能になります。

• 既存のライブラリの活用: 車輪の再発明をせずに、確立されたデータベース ライブラリを利用します。
• 展開の簡素化: データベースをアプリケーション内に直接埋め込み、個別のサーバーや複雑な構成の必要性を排除します。
• 効率的なカスタマイズ: 本格的なネイティブ データベースのオーバーヘッドに対処することなく、アプリケーションに固有の機能の構築に集中します。
• パフォーマンスの向上: アプリケーションとデータベース間のネットワーク通信を排除することで、待機時間を短縮します。
• 不必要な複雑さを回避する: ネイティブ データベースが対応するスケーリング ソリューションの複雑さを回避します。これは、現在のニーズには過剰である可能性があります。

このアプローチにより、効率的で管理が容易で、アプリケーションの特定の要件に完全に適合したデータベース ソリューションを開発できます。

パート 2 の結論と次の内容

この最初のパートでは、カスタム データベースを構築する理由を確立し、ネイティブ データベースと組み込みデータベースの違いを検討しました。組み込みデータベースと既存のライブラリに基づいて構築することを選択すると、低レベルのデータ構造の実装を深く掘り下げることなく、カスタマイズされたソリューションを作成できます。

パート 2 では、使用する特定のデータベース ライブラリの選択と、構築するものの範囲の定義について詳しく説明します。 SQLite、LevelDB、RocksDB などのオプションを検討し、それぞれの強みとさまざまなユースケースへの適合性について説明します。さらに、これらのライブラリをアプリケーションに統合し、独自の要件を満たすようにカスタマイズする方法についても概説します。

概念的な理解から実際の実装に移行し、現在のニーズを満たすだけでなく、将来の課題にも適応できるデータベースを構築するための準備を整えていきますので、ご期待ください。

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パート 2 の次のステップ:

• データベース ライブラリの選択: さまざまな組み込みデータベース ライブラリを評価して、最適なものを見つけます。
• プロジェクトの範囲の定義: 構築する目的と必要な機能の概要を明確にします。
• 統合戦略: 選択したデータベースをアプリケーションにシームレスに統合する方法について話し合います。
• カスタマイズ手法: アプリケーションのニーズに合わせてデータベース ライブラリをカスタマイズする方法を検討します。
• パフォーマンスに関する考慮事項: 特定のコンテキスト内で速度と効率を最適化する方法を確認します。

パート 2 が終わるまでに、カスタム データベース ソリューションを実装するための強固な基盤が確立され、データ ストレージと管理戦略を制御できるようになります。

以上が独自のデータベースの構築 - パート 1の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。