Amazon DocumentDB で MongoDB ワークロードをマネージドに運用 - ドキュメントモデルとクエリ設計

DocumentDB による MongoDB 互換データベースの運用、インデックス設計、グローバルクラスターの活用を解説します。

DocumentDB の概要

DocumentDB は MongoDB 互換のマネージドドキュメントデータベースサービスです。JSON ライクなドキュメントを柔軟なスキーマで格納し、MongoDB ドライバーとツールでアクセスします。コンテンツ管理、カタログ、ユーザープロファイルなどスキーマが頻繁に変化するワークロードに適しています。

この分野について体系的に学びたい方は、関連書籍 (Amazon) も参考になります。

Elastic Clusters とグローバルクラスター

Elastic Clusters はドキュメントのシャードキーに基づいてデータを自動分散し、数百万の読み書き/秒にスケールします。シャードの追加・削除は自動で、アプリケーションコードの変更は不要です。グローバルクラスターは最大 5 リージョンにデータをレプリケーションし、レプリケーションレイテンシは通常 1 秒未満です。プライマリリージョンの障害時にセカンダリリージョンを昇格し、RPO 1 秒未満、RTO 1 分未満の DR を実現します。変更ストリームはコレクションの変更をリアルタイムに取得し、Lambda トリガーでイベント駆動処理を実装します。

さらに詳しく知りたい方は、関連書籍 (Amazon) で理解を深められます。

まとめ

DocumentDB は MongoDB 互換のマネージドドキュメントデータベースです。Elastic Clusters で自動シャーディング、グローバルクラスターでマルチリージョン DR を実現します。

AWS の優位点

  • MongoDB 3.6/4.0/5.0 互換の API でドキュメントの CRUD 操作、集約パイプライン、インデックスを使用できる
  • ストレージが自動的に最大 128 TiB まで拡張し、容量計画が不要
  • 最大 15 のリードレプリカで読み取りスループットをスケールし、フェイルオーバーは通常 30 秒以内
  • Elastic Clusters でシャーディングを自動管理し、数百万の読み書き/秒にスケールする
  • グローバルクラスターで最大 5 リージョンにレプリケーションし、リージョン障害時の DR を実現する

同じテーマの記事

Amazon Aurora Global Database で実現するマルチリージョン構成 - DR とグローバル読み取りの設計 Aurora Global Database によるクロスリージョンレプリケーション、1 秒未満の RPO での DR 設計、グローバル読み取りの活用法を解説します。 Cassandra 互換データベース - Amazon Keyspaces で実現するサーバーレスな分散データベース Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra) と DynamoDB を活用した分散データベースの設計・運用方法を解説します。 Amazon DynamoDB Accelerator (DAX) でマイクロ秒レイテンシを実現 - インメモリキャッシュの設計 DAX によるDynamoDB の読み取り高速化、キャッシュ戦略、クラスタ設計を解説します。 ドキュメントデータベース活用 - Amazon DocumentDB と DynamoDB で実現する柔軟なデータモデリング Amazon DocumentDB と DynamoDB を活用したドキュメントデータベースの設計・運用方法を解説します。 Amazon DocumentDB の Change Streams で構築するイベント駆動アーキテクチャ DocumentDB の Change Streams による変更データキャプチャ、Lambda トリガーとの統合、リアルタイムデータ同期パターンを解説します。 Amazon DocumentDB で運用する MongoDB 互換データベース - 設計パターンとスケーリング DocumentDB の MongoDB 互換性、インスタンスクラスの選定、Elastic Clusters によるシャーディング、バックアップ戦略を解説します。 Amazon DynamoDB のテーブル設計パターン - シングルテーブル設計と GSI の活用 DynamoDB のパーティションキー設計、シングルテーブルデザイン、GSI によるアクセスパターンの実現を解説します。 DynamoDB Global Tables でマルチリージョンデータベースを構築 - アクティブ-アクティブレプリケーション Global Tables によるマルチリージョンレプリケーション、コンフリクト解決、DR 設計を解説します。 Amazon ElastiCache のキャッシュ設計 - Redis と Memcached の選定とキャッシュ戦略 ElastiCache の Redis と Memcached の選定基準、Lazy Loading・Write-Through のキャッシュ戦略、Serverless モードの活用法を解説します。 グラフデータベース - Amazon Neptune で実現する高度な関係性データの分析と活用 Amazon Neptune によるグラフデータベースの構築と、複雑な関係性データの分析手法を解説します。ソーシャルネットワーク、不正検知、ナレッジグラフなど、グラフモデルが威力を発揮するユースケースと設計パターンを紹介します。 Amazon Keyspaces で運用する Apache Cassandra 互換データベース - サーバーレスで始める広域分散DB Amazon Keyspaces の Cassandra 互換性、オンデマンドとプロビジョンドのキャパシティ選定、パーティションキー設計を解説します。 Amazon Keyspaces で Cassandra ワークロードをマネージドに運用 - CQL 互換とサーバーレス Keyspaces による Cassandra 互換データベースの運用、CQL の活用、オンデマンドキャパシティの設計を解説します。 台帳データベース - Amazon QLDB で実現する改ざん不可能なデータ記録と監査証跡 Amazon QLDB (Quantum Ledger Database) による改ざん不可能な台帳データベースの構築と、DynamoDB との組み合わせによるハイブリッドデータアーキテクチャを解説します。金融取引、規制コンプライアンス、サプライチェーンでの活用パターンを紹介します。 Amazon Managed Blockchain で構築するプライベートブロックチェーン - Hyperledger Fabric の運用 Managed Blockchain による Hyperledger Fabric ネットワークの構築、チェーンコードの開発、メンバー管理とガバナンスを解説します。 Amazon MemoryDB for Redis - 耐久性を備えたインメモリデータベースの設計と活用 MemoryDB の Multi-AZ 耐久性、ElastiCache との使い分け、プライマリデータベースとしての活用パターンを解説します。 Amazon MemoryDB for Redis で耐久性のあるインメモリデータベースを構築 - キャッシュとプライマリデータストアの統合 MemoryDB による Redis 互換インメモリデータベースの運用、耐久性の仕組み、ElastiCache との使い分けを解説します。 Amazon Neptune でグラフデータベースを構築 - ナレッジグラフとソーシャルネットワーク分析 Neptune によるグラフデータベースの構築、Gremlin/SPARQL クエリ、Neptune Analytics の活用を解説します。 Amazon RDS で運用するマネージドデータベース - Multi-AZ とリードレプリカの設計 RDS による Multi-AZ 構成、リードレプリカ、自動バックアップ、Performance Insights の活用を解説します。 Redis 互換データベース - Amazon MemoryDB と ElastiCache で実現する高速インメモリデータストア Amazon MemoryDB for Redis による耐久性のあるインメモリデータベースと、Amazon ElastiCache によるキャッシュレイヤーの構築方法を解説します。マイクロ秒レベルの読み取りレイテンシと高可用性を両立する設計パターンを紹介します。 リレーショナルデータベース - Amazon RDS と Aurora で実現する高可用性データベース Amazon RDS と Aurora を活用したリレーショナルデータベースの構築方法を解説します。 サーバーレスデータベース - DynamoDB で実現するスケーラブルなデータ管理 AWS DynamoDB を中心としたサーバーレスデータベースの活用方法を解説します。 時系列データベース - Amazon Timestream で IoT・メトリクスデータを効率管理する Amazon Timestream を使った時系列データの管理・クエリ・分析を解説。IoT センサーデータやアプリケーションメトリクスの格納、自動階層化ストレージ、SQL クエリによる分析を紹介します。 Amazon Timestream で構築する時系列データ分析基盤 - IoT データの格納とクエリ最適化 Timestream による時系列データの格納、メモリストアとマグネティックストアの使い分け、SQL クエリの最適化を解説します。