データベースって何？ストレージとの関係は？①
RESTをはじめとした最近のフレームワークや実装では、データベース(DB)やストレージはシステムの中の実装オプションの一例というレベルではなく非常に存在感を増した技術になってきている。一方で、DBやストレージはデータを破損させないように非常に多岐に渡る技術が蓄積されているため、なかなか理解するのにハードルが高い。そこでDBとストレージを勉強する上での入り口になるように概要を説明してみたい。厳密には正しくない部分があるが、分かりやすさ重視のため、その点はご了承頂きたい。 システム開発のフレームワークとデータの関係 突き詰めるとプログラムとは何か？システムとは何か？というと、与えられた 情報 を元に、定められた ロジック によって、問題を解決するもの、である。最初は暗号解読や天気予報など特定の問題を解決するために使われてきたが、段々プログラム言語が開発されプログラムが汎用化されたり、ハードウェアの性能が上がって問題解決のパワーが増したことで、解決できる問題のバリエーションも量も激増してきた。その結果、システム開発の定石(フレームワーク)も変わってきた。 システム開発のフレームワークには様々な評価軸があるが、ここでは問題解決のスケールとして、データ量と処理量に着目してみたい。初期のプログラムはテープにデータとルーティン処理が記録された専用計算機だったものが、プログラムの汎用化とハードウェアの高性能化によって、①扱うデータが増えたことでデータベース化する流れと、②処理量が増えたことに対するマルチプロセス化という2つの流れができる。その結果、一昔前の典型的なフレームワークとしては、データは全てストレージ＋データーベスへ格納しデータの管理に特化したプログラムと、そのデータを加工する処理ロジックに特化したプログラムに分離する流れができた。 しかし、このアーキテクチャは、ストレージのサイズやDBの性能にボトルネックが来たり、処理ロジックが変更になった時に他のロジックへの影響も含めて見直しが必要だったりして、問題(＝要件)の変化に追従し続けるメンテナンスも大変だった。特にデータ量を拡張したり処理量を拡張する場合は、大型サーバのスケールアップ(CPUやメモリやディスクを増やす)が主な方法となっておりコストも増加した。そこで、データとロジックを一つのオブジェクトとして隠蔽し、オブジェクト...
