Apache Cassandraとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

Apache Cassandraとは
Apache Cassandraのデータモデルとクエリ言語
Apache CassandraのColum Family型データモデル
Apache CassandraのCQL(Cassandra Query Language)
Apache Cassandraのセカンダリインデックス
Apache Cassandraの分散アーキテクチャ
Apache Cassandraのリングアーキテクチャ
Apache Cassandraのゴシッププロトコル
Apache Cassandraのコンシステンシーレベル
Apache Cassandraの用途と導入事例
Apache Cassandraの代表的な用途
Apache Cassandraの導入企業と活用事例
Apache Cassandraとその他のデータベースの使い分け
参考サイト

Apache Cassandraとは

Apache Cassandraは大規模なデータを高速かつ安定的に処理するための分散型NoSQLデータベースシステムです。CassandraはGoogleが発表したBigTableとAmazonが発表したDynamoの両方のアーキテクチャを組み合わせて設計されています。

Cassandraは複数のサーバーにデータを分散して保存し、高い可用性と耐障害性を実現します。各ノードが対等な関係で構成されるため、単一障害点が存在せず、ノード障害時でもシステム全体の可用性が維持されるのが特徴です。

Cassandraはワイドカラム型のデータモデルを採用しており、RDBMSのようなテーブル構造ではなく、行と列から構成される柔軟なスキーマを持ちます。これにより、データ構造の変更に強く、スケーラビリティに優れたデータベースとなっています。

CassandraはWrite性能に優れており、大量のデータを高速に書き込むことができます。一方、Read性能はWrite性能ほどではありませんが、適切なデータモデル設計によって高速なクエリ処理が可能です。

CassandraはJava言語で実装されており、LinuxやWindowsなどの様々なプラットフォームで動作します。オープンソースソフトウェアとして公開されているため、自由に利用することができます。

Apache Cassandraのデータモデルとクエリ言語

Apache Cassandraのデータモデルとクエリ言語に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

Apache CassandraのColum Family型データモデル
Apache CassandraのCQL(Cassandra Query Language)
Apache Cassandraのセカンダリインデックス

Apache CassandraのColum Family型データモデル

CassandraはColum Family(列ファミリー)と呼ばれる独自のデータモデルを採用しています。Colum FamilyモデルはRDBMSのようなテーブル構造ではなく、行と列から構成される柔軟なスキーマを持ちます。

Colum Familyモデルでは行キーと列名の組み合わせでデータが一意に識別されます。各行は異なる列を持つことができ、スパースな構造を実現できるため、データ構造の変更に強いという特徴があります。

Colum Familyモデルは列指向ストレージとも呼ばれ、同じ列のデータが物理的に近い場所に格納されます。これにより、特定の列に対する高速なアクセスが可能となり、大規模データの処理に適しています。

Apache CassandraのCQL(Cassandra Query Language)

Cassandraのクエリ言語であるCQL(Cassandra Query Language)はSQLに似た構文を持つ宣言型のクエリ言語です。CQLを使用することで、Cassandraに対してデータの読み書きや定義などの操作を行うことができます。

CQLはSELECT、INSERT、UPDATE、DELETEなどの基本的な操作をサポートしており、条件指定やソート、集計なども可能です。ただし、CQLはSQLとは完全に互換ではなく、Cassandraのデータモデルに合わせた独自の機能も提供されています。

CQLを使用する際はCassandraのデータモデルを理解し、適切なクエリを記述する必要があります。効率的なクエリを実行するためにはパーティションキーやクラスタリングキーの設計が重要となります。

Apache Cassandraのセカンダリインデックス

Cassandraはセカンダリインデックスと呼ばれるインデックス機能を提供しています。セカンダリインデックスを使用することで、行キー以外の列に対しても高速な検索が可能となります。

セカンダリインデックスは指定した列の値に対してインデックスを作成し、その列の値で検索できるようにします。これにより、特定の条件を満たすデータを効率的に取得することができます。

ただし、セカンダリインデックスの使用には注意が必要です。インデックスの作成はオーバーヘッドがあり、読み取り性能に影響を与える可能性があります。また、インデックスを効果的に活用するには適切なデータモデル設計が求められます。

Apache Cassandraの分散アーキテクチャ

Apache Cassandraの分散アーキテクチャに関して、以下3つを簡単に解説していきます。

Apache Cassandraのリングアーキテクチャ
Apache Cassandraのゴシッププロトコル
Apache Cassandraのコンシステンシーレベル

Apache Cassandraのリングアーキテクチャ

Cassandraはリングアーキテクチャと呼ばれる分散システムアーキテクチャを採用しています。リングアーキテクチャでは各ノードが対等な関係で構成され、データがノード間で分散して保存されます。

リングアーキテクチャでは各ノードが保持するデータの範囲がトークンと呼ばれる値によって決定されます。データはトークン値に基づいてノード間で分散され、各ノードは担当するトークンの範囲のデータを保持します。

リングアーキテクチャにより、Cassandraは高い可用性と耐障害性を実現しています。ノード障害時には他のノードがデータの複製を保持しているため、システム全体の可用性が維持されます。また、ノードの追加や削除もシームレスに行うことができます。

Apache Cassandraのゴシッププロトコル

Cassandraはゴシッププロトコルと呼ばれる分散システムプロトコルを使用して、ノード間の情報共有を行っています。ゴシッププロトコルは各ノードが定期的に他のノードと情報を交換することで、クラスタ内のノードの状態を把握します。

ゴシッププロトコルでは各ノードが持つ情報(ノードの状態、負荷、データの状態など)を他のノードにランダムに伝播していきます。これにより、クラスタ内の全てのノードが最新の情報を共有し、協調動作を実現します。

ゴシッププロトコルは分散システムにおける情報伝播の効率性と耐障害性に優れています。ノード数が増えても、情報伝播のオーバーヘッドが抑えられ、スケーラビリティを維持することができます。

Apache Cassandraのコンシステンシーレベル

Cassandraはコンシステンシーレベルと呼ばれる一貫性の制御機能を提供しています。コンシステンシーレベルはクライアントが読み込みや書き込み操作を行う際に、どの程度の一貫性を要求するかを指定するものです。

Cassandraでは複数のコンシステンシーレベルが用意されており、用途に応じて選択することができます。代表的なコンシステンシーレベルとして、ONE、QUORUM、ALLなどがあります。

コンシステンシーレベルを適切に設定することで、読み込み性能と一貫性のトレードオフを制御できます。高い一貫性を求める場合はコンシステンシーレベルを上げる必要がありますが、その分、読み込み性能が低下する可能性があります。逆に、一貫性よりも性能を重視する場合はコンシステンシーレベルを下げることができます。

Apache Cassandraの用途と導入事例

Apache Cassandraの用途と導入事例に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

Apache Cassandraの代表的な用途
Apache Cassandraの導入企業と活用事例
Apache Cassandraとその他のデータベースの使い分け

Apache Cassandraの代表的な用途

Cassandraは大規模なデータを高速に処理する必要があるアプリケーションに適しています。代表的な用途として、IoTデータの収集や分析、ログデータの管理、リアルタイム処理などが挙げられます。

また、Cassandraは時系列データの管理にも適しています。センサーデータや監視データなど、時間とともに大量に生成されるデータを効率的に保存し、分析することができます。

さらに、Cassandraは大規模なウェブアプリケーションのバックエンドデータベースとしても利用されています。ユーザー情報や商品情報など、大量のデータを高速に読み書きする必要があるアプリケーションに適しています。

Apache Cassandraの導入企業と活用事例

Cassandraは多くの大企業で導入され、様々な用途で活用されています。代表的な導入企業として、Netflix、Apple、Instagram、Spotifyなどが挙げられます。

NetflixではCassandraを使用して、ユーザーの視聴履歴データを管理しています。膨大な量の視聴履歴データを高速に処理することで、パーソナライズされた推奨コンテンツを提供しています。

InstagramではCassandraを使用して、ユーザーの投稿やフォロー関係のデータを管理しています。大量のユーザーデータを効率的に処理することで、リアルタイムな情報の更新を実現しています。

Apache Cassandraとその他のデータベースの使い分け

Cassandraは大規模なデータを高速に処理する必要がある場合に適したデータベースですが、全ての用途に適しているわけではありません。他のデータベースとの使い分けが重要となります。

RDBMSはトランザクション処理や複雑なクエリ、リレーショナルデータモデルが必要な場合に適しています。一方、Cassandraはスキーマの柔軟性や高い書き込み性能、スケーラビリティが求められる場合に適しています。

また、他のNoSQLデータベースとの比較も重要です。例えば、MongoDBはドキュメント指向のデータモデルを採用しており、柔軟なスキーマとリッチなクエリ機能を提供します。Redisはインメモリデータベースとして高速なアクセスが可能ですが、データ量が大きくなるとメモリ消費が課題となります。用途や要件に応じて、適切なデータベースを選択する必要があります。