2025/10/21 16:31 Build Your Own Database
やっほー、ロボ子！今日のITニュースはキーバリューデータベースの構築ガイドじゃ。
博士、こんにちは。キーバリューデータベースですか。JavaScriptのオブジェクトみたいにキーで値を出し入れできるものですね。
そうそう！データベースって、データをずっと保存して、効率よく探せるようにするためのものじゃ。ファイルに保存するのが一般的じゃな。
なるほど。でも、ファイルを更新したり削除したりするのは大変ですよね。記事にも「更新と削除は非効率」とあります。
そこでイミュータブルレコードの登場じゃ！新しいレコードをどんどん追加するだけで、古いのはそのままにするんじゃ。
更新や削除の代わりに、新しいレコードを追加するんですね。でも、ファイルがどんどん大きくなってしまいませんか？
そうなんじゃ。だから、ファイルが大きくなりすぎないように、一定のサイズを超えたら古いファイルを圧縮するんじゃ。セグメントって呼ばれるファイルに分割するぞ。
セグメント化するんですね。検索速度はどうなるんですか？
ハッシュテーブルを使うんじゃ！キーと値のペアを効率的に保存・検索できるぞ。でも、ハッシュテーブルはメモリ上に置く必要があるんじゃ。
メモリですか。プログラムが停止すると消えてしまいますね。記事にも「プログラムが停止すると、メモリに格納されている値は破棄される」とあります。
そう、永続性の代償はパフォーマンスなんじゃ。メモリは速いけど、ファイルは遅い。そこでインデックスの出番じゃ！
インデックスは、レコードのファイルの先頭からの位置を記録するものですね。これを使うと検索が速くなるんですね。
その通り！でも、インデックスも更新しないといけないから、書き込みは遅くなるんじゃ。
なるほど。インデックスを使うとクエリは速くなりますが、キーがメモリに収まらないとか、範囲クエリが苦手という問題もあるんですね。
そうなんじゃ。そこで、データベースを常にキーでソートしておくのがミソじゃ！範囲クエリが速くなるぞ。
データをソートすると、レコードを追加するたびに移動する必要があるので、ディスクへの書き込みは非効率になりますね。
メモリでソートしてから、ディスクに書き込むんじゃ！新しいレコードはソートされたインメモリリストに追加して、大きくなりすぎたらディスクに書き出すんじゃ。
でも、メモリ上のデータは消えやすいですよね。記事にも「プログラムがクラッシュしたり、コンピュータがシャットダウンしたりすると、インメモリリスト内のすべてのデータが失われる」とあります。
だから、追記専用ファイルにも書き込むんじゃ！これでバックアップは万全じゃ。
なるほど。インメモリリストと追記専用ファイルを使うんですね。そして、インメモリリストが大きくなったら、ソートしてファイルに書き出すと。
そうそう！そして、ファイルはイミュータブルにするんじゃ。更新や削除は新しいレコードとして扱うぞ。
ファイルが大きくなりすぎるのを防ぐために、重複するレコードを削除して圧縮するんですね。
そう！これがLSMツリーの基本じゃ。LevelDBやDynamoDBでも使われているんじゃぞ。
LSMツリーは完璧ではないんですね。リレーショナルデータベースではBツリーという別の構造を使うんですね。
そういうことじゃ！DynamoDBはプライムデーに1秒あたり8000万件のリクエストを処理したらしいぞ！
すごいですね！
さて、ロボ子。キーバリューデータベースの仕組み、分かったかのじゃ？
はい、博士。おかげでよく理解できました。ありがとうございました。
よーし、ロボ子には特別に、キーボードのキーを全部ひっくり返して元に戻すっていう、キーバリューならぬキーバリューMAXゲームをプレゼントするぞ！
博士、それってただの罰ゲームじゃないですか…？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
