スケールアップとも呼ばれる垂直スケーリングでは、既存のサーバーにさらに能力を追加します。同じデータベース ノードを維持しながら、CPU、メモリ、ストレージを増やして処理能力を向上させます。

これは、リレーショナル データベースをスケーリングする従来の方法としてよく見られます。すべてのデータが 1 か所に保存されるため、アーキテクチャがシンプルになります。

メリット

• シンプルさ: データベースはアプリケーションにとって単一のマシンのように見えるため、コードは同じままです。
• メンテナンスが容易: 管理と更新が必要なサーバーは 1 台のみ
• 整合性: 複数のサーバー間でデータを同期する必要がない

課題

• ハードリミット: すべてのマシンには最大容量があります。最終的には、1 台のサーバーにハードウェアを追加できなくなります。
• ダウンタイム: ハードウェアのアップグレードを行うには、データベースを一時的にオフラインにする必要がある場合が多い
• 単一障害点: 1 台のサーバーがダウンすると、アプリケーション全体がダウンする可能性があります。

Cloud SQL などのマネージド データベース サービスを使用すると、数回クリックするだけでマシンサイズを変更できるため、垂直スケーリングが容易になりますが、物理ハードウェアの制限に達する可能性があることを覚えておくことが重要です。

小規模: 急成長中のスタートアップが、単一のデータベースでウェブアプリを運用しているとします。トラフィックが増加し始めたら、より大きなインスタンスに移行できます。これにより、アプリケーション コードを書き換えることなく、より多くのコンピューティング能力で追加の訪問者を処理できます。

エンタープライズ規模: レガシー システムを使用する大企業も、垂直スケーリングを使用する可能性があります。これらのシステムは通常、データ間の複雑な関係に依存しています。コードが単一のデータベース向けに構築されているため、分散システムに移行しようとするのではなく、1 台のマシンにさらに処理能力を追加することでスケールアップできます。

社内ニーズ: 社内レポートに垂直スケーリングを使用している企業もあります。プライマリ データベース サーバーに RAM を追加して、リソースを大量に消費する大規模なクエリを高速に処理できるようにすることで、一般ユーザーのエクスペリエンスを低下させないようにするかもしれません。

水平スケーリング（スケールアウト）とは、1 台のマシンの性能を上げるのではなく、データベース システムにマシンを追加して、サーバーのグループ全体に作業を分散させることです。これは、最新のクラウド コンピューティングと分散システムのコアコンセプトです。

エンジニアは、データを複数のサーバーに分割するシャーディングや、データを複数のノードにコピーするレプリケーションなどの手法を使用して、これを実現しています。

メリット

• 無限の成長: ニーズの増大に応じてマシンを追加し続けることが可能です
• 高可用性: 複数のサーバーがあるため、1 つのノードに障害が発生してもシステムはオンラインのままです
• 費用対効果: 1 台の巨大で高価なサーバーを購入する代わりに、より安価な標準ハードウェアを使用できます

課題

• 複雑さ: アプリケーションは複数のサーバーと通信する方法を認識する必要があるため、設計上の課題が増えます
• データの整合性: 多くの異なるマシン間でデータを同期させるのは管理が困難です
• コードの変更: 分散データベース環境を処理するために、アプリケーション コードの変更が必要になる場合があります

Spanner のような分散 SQL データベースは、これらの課題を管理することに役立ちます。Spanner は、複数のマシンにわたるデータの同期という難しい作業を自動的に処理するため、手動でデータを分割する必要や、リレーショナル データベースの安全性を犠牲にする必要はありません。これにより、システムを複雑にしすぎることなくスケールアウトできます。

容量: グローバルな e コマース プラットフォームでは、大規模なセールイベント中に水平スケーリングを使用する場合があります。何百万人ものユーザーが一度にサイトにアクセスすると、システムは新しいノード間でデータを自動的に再バランス化してトラフィックを処理し、単一のサーバーが過負荷にならないようにします。

冗長性: ミッション クリティカルな金融アプリケーションでは、水平スケーリングも使用されることがあります。データベースをアベイラビリティ ゾーンと呼ばれる複数の物理的な場所に分散できます。この設定により、1 つのデータセンターで問題が発生した場合でも、アプリケーションは稼働し続け、データの整合性という約束を守ることができます。

近接性: グローバルなゲーム会社は、世界各地にデータベース ノードをデプロイする可能性があります。データベース ノードをプレーヤーの近くに配置することで、ラグが非常に少ない、高速でスムーズなエクスペリエンスを提供できます。たとえば、プレーヤーが東京に住んでいる場合、そのプロフィール データは東京のデータベース ノードに保存され、超高速で読み取りと書き込みが行われます。

水平スケーリングと垂直スケーリングの主な違いは、システムにリソースを追加する方法です。垂直スケーリングでは 1 台のマシンの処理能力を向上させますが、水平スケーリングではネットワークにマシンを追加します。

データベースのスケーリング方法を決定する際、多くの場合、予算、データ量、必要な稼働時間によって選択肢が決まります。一般的なアドバイスは次のとおりです。

• トラフィック量が予測可能で、それほど多くない場合は、垂直スケーリングから始めるのが簡単です。設定がシンプルで、すぐに完了するためです。
• グローバル スケールで構築する場合や、常に稼働している必要がある場合は、最初から水平スケーリングを計画することをおすすめします。設計には手間がかかりますが、後で大きな問題が発生するのを防ぐことができます。