第8回:PostgreSQLを使い切るためのノウハウを徹底解説する その2 (3/3)

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第8回:PostgreSQLを使い切るためのノウハウを徹底解説する その2
著者:SRA OSS  石井 達夫   2006/5/16
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pgpool

   筆者が開発しているPostgreSQL用のシンプルなレプリケーションサーバだ。2台のPostgreSQLサーバに同じ問合わせを投げることで、DBの内容を同期させる。リアルタイムに同期するので、同期レプリケーションの一種ということになる。

   検索処理の負荷分散をサポートしているので、検索処理性能は通常のPostgreSQLの最大2倍にまでなる。一方、気になる更新処理でも、性能低下はSlony-IやPGClusterほどは大きくない。

   またpgpoolでは、2台のDBサーバのうち、1台が故障すると自動的にそのサーバを切り放し、DBシステムを止めることなく運用を続けることができる。このように、可用性は高いといえるだろう。

   ただし、故障したサーバを復旧させるには、一度システムを止めてDBの内容を事前に一致させておく必要がある。その他、一部のSQLで制限があるものがある。詳細はドキュメントを見てほしい。

   HAやレプリケーションはそれぞれアーキテクチャがまったく異なり、またそれぞれに得意不得意がある(表1)。

  PostgreSQL HA Slony-I PGCluste pgpool
可用性 ×
費用 × ×
実績
移行性
検索性能
更新性能 ×
フェールオーバー × ×
負荷分散 × × ×
耐ディスク障害 × ×

表1:レプリケーションソフトの機能・性能比較


開発への参加こそOSSの究極の活用法

   PostgreSQLの究極の活用方法は、その開発自体に参加することだ。そうすれば、必要な機能を追加していくこともできるし、何よりベンダに頼らず自社でPostgreSQLをメンテナンスできるようになる。

   もちろん、PostgreSQLをカスタマイズすることも可能だ。また、PostgreSQLの開発者が増えれば、PostgreSQL自体の進歩も加速され、自分達のメリットになる。

   製造業などでは、DBに限らず、動いているソフトウェアをなかなか入れ替えることができない。例えば、やむを得ずOSをバージョンアップしたとする。するとその上で稼働しているソフトもバージョンアップが必要になる場合が多い。

   その点OSSなら、再コンパイルだけで移行できる。仮にコンパイルできなくても、PostgreSQLの内部構造に対する知識があれば容易に対応できる。また、バージョンアップのリスクや、再テストの工数を最小限に抑えることも可能だ。

   要員の育成のハードルが高いが、長い目でみれば大きなメリットがあるだろう。

   できるだけ多くの方がPostgre-SQLの開発に参加して「究極のメリット」を享受できるようになることを期待したい。

参考文献

オープンソースソフトウェアのTCOガイド(2005年):日本OSS推進フォーラム
http://www.ipa.go.jp/software/open/forum/business/download/oss_tcoguide.pdf

ビジネスユースにおけるオープンソースソフトウェアの法的リスクに関する調査(2004年):日本OSS推進フォーラム
http://www.ipa.go.jp/software/open/forum/business/download/oss_risk.pdf

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SRA OSS 石井 達夫
著者プロフィール
SRA OSS,Inc.  石井 達夫
SRAを経て、現在はSRA OSS,Incの日本支社長として、日本でのOSSビジネスを推進する立場にある。個人的にもPostgreSQLの開発、普及活動に取り組んでおり、名実ともにPostgreSQLを最強OSSDBにするのが夢。主な著書は「PostgreSQL完全攻略ガイド」など。

INDEX
第8回:PostgreSQLを使い切るためのノウハウを徹底解説する その2
  ミッションクリティカルな用途にPostgreSQLを適用する
  Slony-I
pgpool
オープンソースの適用可能性を示す
第1回 ユーザ企業におけるOSS浸透のカギはメインフレーム世代のSE
第2回 DB管理ツールを例にOSSの現在の実力を診断する
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第4回 OSSはビジネスになるのか?「魔法のお鍋」を読み直す その2
第5回 OSSはビジネスになるのか?「魔法のお鍋」を読み直す その3
第6回 OSSはビジネスになるのか?「魔法のお鍋」を読み直す その4
第7回 PostgreSQLを使い切るためのノウハウを徹底解説する その1
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第10回 PostgreSQL vs MySQL2つのDBMSを検証する(後編)
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