shardingとは？データを分割して高速化するしくみをやさしく解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

shardingとは？

shardingとはデータベースの「分割」を指す考え方です。1つの巨大なデータベースを、そのまま運用し続けると、読む人が増えると遅くなったり、書き込みが詰まったりします。このような問題を解決するために、データを複数の小さなデータベース（シャード）に分けて管理する技術がshardingです。分割された各シャードは独立して動くため、同時に処理できる量が増え、全体としての性能が向上します。

たとえば、SNSのようにユーザーが多く、投稿やコメントの量が日々増えるサービスを考えましょう。1つのデータベースで全ての投稿を管理すると、特定の時期にアクセスが集中して応答が遅くなりがちです。 sharding を使うと、投稿データをユーザーIDの範囲や地域、あるいはハッシュで割り振って複数のシャードに分けられます。こうすることで、複数のサーバーが並行してリクエストを処理でき、待ち時間を減らせます。

どうやって分けるのか

主に3つの方法があります。

範囲ベースのシャーディングは、データを値の範囲で割り当てる方法です。例として「ユーザーIDが1,000,000未満はシャードA、それ以上はシャードB」というイメージです。範囲を決めやすい一方で、あるシャードに過度な負荷が集中すると再分割が必要になります。

ハッシュベースのシャーディングは、データをハッシュ関数で均等に割り振ります。つまり user_id をハッシュして何番目のシャードに入れるか決めます。これにより負荷の偏りを減らしやすい半面、あるデータをまた別のシャードに移動するのが難しく、跨る検索が増えると遅くなることがあります。

ディレクトリベースのシャーディングは、アプリ側や専用の「ディレクトリ」がどのデータがどのシャードにあるかを管理します。利点は柔軟性ですが、ディレクトリ自体がボトルネックになる可能性があり、運用が複雑になります。

メリットとデメリット

メリット	データ量が増えても処理能力を水平に増やせるため、スケーラビリティが高くなる。複数のサーバーで同時に処理できるので、ピーク時の応答も安定します。
デメリット	設計と運用が複雑になります。特に跨 shard の結合や検索、データの再配置（リバランス）が難しくなること、シャードの追加・削除時の整合性を保つ工夫が必要です。

実務のヒント

小さな規模のサービスでは、最初はハッシュベースのシャーディングを採用すると失敗が少なく導入しやすいです。シャードの再配置は定期的に計画し、データ移行の影響を最小化するために、バックアップとリハーサルを行いましょう。ログを細かく分割して保存すれば、問題が起きても原因を追いやすくなります。場合によっては、シャーディングを段階的に導入する「段階的移行」が現実的です。

まとめと注意点

shardingは大規模なデータを扱う場合の強力な解決策です。ただし、導入前にアクセスパターンや運用コストをよく検討し、適切な戦略を選ぶことが重要です。

実務での設計例や運用のコツについて詳しく知りたい場合は、具体的な用途を教えてください。あなたの課題に合わせたシャーディングの設計ポイントをさらに詳しく解説します。

shardingの同意語

シャーディング: データを複数のノードやデータベースに分割して格納する設計。大規模データの処理に対して、スケールアウトと性能向上を目的とする手法。
シャード: 分割されたデータの一部。複数のシャードで全体データを構成する単位。
シャード化: データをシャーディングのように分割して格納する処理・設計のこと。
パーティショニング: データを規則に従って分割すること。水平分割・垂直分割を含む総称。
水平分割: 行（レコード）単位でデータを分割する手法。たとえばユーザーIDの範囲で分けるなど。
垂直分割: 列（カラム）単位でデータを分割する手法。よく使うカラムを別のテーブルへ分離することでアクセス性能を改善。
データ分割: データ全体を複数の場所へ分けて格納すること。シャーディングの基本的な考え方。
分割データベース: データを複数のデータベースに分割して管理する構成。各シャードが独立して動作することが多い。
水平パーティショニング: 水平分割の別表現。行ベースで分割する手法。
垂直パーティショニング: 垂直分割の別表現。列ベースで分割する手法。

shardingの対義語・反対語

モノリシック: シャーディングを使わず、1つのデータベースやアプリケーションで全データを扱う設計。分散させず、統合的に運用するイメージ。
単一データベース: データを1つのデータベースに集約して管理する設計。シャーディングの対義語としてよく使われる。
ノーシャーディング: シャーディングを使わない設計・構成。複数ノードに分割せずに運用する状態。
非シャーディング: シャーディングなし。データを分割せず一本化して扱う意味合い。
単一シャード: データが1つのシャードのみで管理される状態。実質的にシャーディングが機能していない状況。
モノリシックアーキテクチャ: アプリケーションとデータベースを分割せず、1つの大きな構成で動かす設計。
中央集権化: データと機能が中央のサーバ・データベースに集約され、分散・分割していない状態。
データ統合/集約データベース: データを1箇所に集約して管理するデザイン。分散を前提としない構成として理解されやすい。
垂直スケーリング: ハードウェアを強化して1ノードの容量・性能を上げる設計。水平スケーリング（シャーディング）とは異なるアプローチ。

shardingの共起語

水平分割: データを行（レコード）単位で分割し、複数のシャードに分散して格納する手法。特定の行が特定のノードに割り当てられ、クエリは必要に応じて複数シャードを横断します。
垂直分割: テーブルの列を分割して別々のシャードに格納する手法。頻繁に使われる列を分離して特定のノードの負荷を軽減します。
パーティショニング: データを分割して複数のパーティションに分散する一般的な概念。シャーディングはこの一種です。
シャードキー: データをどのシャードへ割り当てるかを決める基準となるキー。例: ユーザーID、地域コードなど。
シャード: 分散配置されたデータの一部。実際には独立したデータベースやストレージユニットとして動作します。
シャーディング戦略: データをどの基準で分割するかの設計方針（ハッシュ、レンジ、リストなど）。
跨シャードクエリ: 複数のシャードを横断してデータを取得・集計・結合するクエリのこと。
スケールアウト: 新しいノードを追加して容量・性能を拡張する方法。シャーディングの目的の一つです。
負荷分散: クエリやトラフィックを複数のノードへ均等に分散して、特定ノードの過負荷を回避します。
バランシング: シャード間でデータ量や負荷を均等化する作業。再配置や再分散を伴います。
リシャーディング: シャード構成を変更するためにデータを再配置する作業。運用中に発生することがあります。
シャードマップ: シャードとデータ割り当ての対応関係を記録した地図。ルーティングの基盤になります。
ルーティング: クエリを適切なシャードへ導く判断処理。高速なデータ取得に重要です。
ルーティングテーブル: シャード割り当て情報を保持するデータ構造。クエリ実行時に参照されます。
分散データベース: 複数のノードにまたがってデータを格納・管理するデータベースの総称。
分散トランザクション: 複数シャードにまたがるトランザクションを一貫性を保って実行する仕組み。
整合性: データの正確さと一貫性を保つ性質。分散環境では遅延や競合の管理が課題になります。
最終的整合性: 分散システムで遅延を許容しつつ最終的に整合性を達成するモデル（BASE寄りの考え方）。
二相コミット: 分散トランザクションを確実に完結させるための協調プロトコルの一つ（2PC）。
レプリケーション: データを複数ノードに複製して可用性と耐障害性を高める技術。
レプリカ: レプリケーションによって作られたデータのコピー。

shardingの関連用語

シャーディング: 大量データや高トラフィックを複数の小さなデータセット（シャード）に分割して保存・処理する手法。スケーラビリティとパフォーマンスの向上を目的とします。
シャード: 分割されたデータの各部分。1つのノードに格納され、全体として元データを構成します。
水平分割: 行（レコード）単位でデータを分割する方式。同じテーブルの異なる行が異なるシャードに格納されます。
垂直分割: 列（カラム）単位でデータを分割する方式。よく使われる列を別シャードへ分離してクエリ性能を最適化します。
パーティショニング: データを複数の区分（パーティション）に分ける考え方。シャーディングはこの一形態です。
シャードキー: データをどのシャードに割り当てるかを決定する属性。適切なキー選びが性能の鍵になります。
パーティショニングキー: シャードキーと同義で使われることが多い用語。データ分割の基準となる値。
ハッシュ型シャーディング: シャードを決定する際にシャードキーの値のハッシュを使う方式。データを均等に分散しやすいのが特徴です。
レンジ型シャーディング: 値の範囲に基づいてシャードを決定する方式。連続するデータの分布に向いています。
ディレクトリ型シャーディング: 中央のディレクトリ（マッピング表）を参照してデータの格納先シャードを決定する方式。管理がやや複雑になることがあります。
ルーティング: クエリや更新を適切なシャードへ振り分ける仕組み。シャードキーに基づくルーティングが一般的です。
分散データベース: データが複数のノードに分散して格納・処理されるデータベースの総称。高可用性とスケーラビリティを狙います。
一貫性モデル: 分散環境でデータの整合性をどのように保つかの方針。強い整合性、最終的整合性などがあります。
強い整合性: 読み取りが常に最新の書き込みを反映するよう保証するモデル。
最終的整合性: 書き込み後に時間をかけて段階的に整合性が揃うモデル。読み取り時に一時的な不整合が生じることがあります。
可用性: システムが常時利用可能である状態。障害時にもサービスを継続することを指します。
スケーラビリティ: データ量やトラフィックの増加に応じて、容量や性能をしなやかに拡張できる能力。
負荷分散: アクセスを複数のシャードに均等に分散させ、特定のシャードへ負荷が集中しないようにする仕組み。
再分割 / 再シャーディング: データ量の変化に合わせてシャードの数や配置を見直すこと。
シャード再配置: 負荷分散のためにシャード間でデータを動かす作業。
レプリカセット: 各シャードのデータを別ノードに複製して耐障害性を高める構成要素（主にMongoDBなどで使われます）。
グローバルインデックス: 複数のシャードに跨る検索インデックス。跨シャード検索を可能にします。
分散トランザクション: 複数のシャードにまたがるトランザクションを安全に実行する仕組み。パフォーマンスや複雑性のトレードオフがあります。
トランザクション: データの一連の操作を「全て完了する」または「全て取り消す」ことを保証する処理。
CAP定理: 分散システムにおける整合性（Consistency）、可用性（Availability）、分断耐性（Partition tolerance）の3つの性質のトレードオフ。
クエリプランニング: どのシャードにどの処理を割り当てるかを決定する計画作成。効率的な実行計画を立てます。
クエリルーティング: 実際にクエリを適切なシャードへ送る動作。応答性に直結します。
バランシング: シャード間のデータ量・負荷を均等化するメンテナンス作業。
データ移動: シャード間でデータを物理的に移す作業。
MongoDBシャーディング: MongoDBで提供されているシャーディング機能。データを複数シャードに分散します。
PostgreSQLシャーディング: PostgreSQLにおけるシャーディングの実装手法（例: Citus などの拡張を用いるケース）。
MySQLシャーディング: MySQLにおける水平分割の実装・運用方法。