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プロダクト分析サービスの超高速集計レイヤーとしてのTiDB
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株式会社プレイド / Takuya Ogawa
最終更新日投稿日
| 利用プラン | ツールの利用規模 | ツールの利用開始時期 | 事業形態 |
|---|---|---|---|
Standard ~ Enterprise相当 | 10名以下 | 2023年6月 | B to B |
| 利用プラン | Standard ~ Enterprise相当 |
|---|---|
| ツールの利用規模 | 10名以下 |
| ツールの利用開始時期 | 2023年6月 |
| 事業形態 | B to B |
導入の背景・解決したかった問題
導入背景
ツール導入前の課題
- 大量のユーザー行動データによる高度な分析サービスを提供する中で、クエリの高速な実行と可視化が分析機能の価値に直結する。そのため常日頃より高速化できる方法を模索していた。
- DWHを中心として構築しているが、よりUser facing層にマッチするDBの探索も行なっていた
- immutableデータのみで考えればOLAP特化型のDBが候補だが、mutableデータも単独で扱いやすいHTAP DBがマッチすればシンプルな構成にもなると考えていた
どのような状態を目指していたか
- 0.x秒以内で分析処理を捌ける状態
- 複雑なデータパイプライン(ETL/ELT)は構築しない
比較検討したサービス
それぞれ特性が大きく異なるが、多角的に検討/検証
- AlloyDB
- ClickHouse / Druid / Pinot
- BigQuery
比較した軸
- パフォーマンス
- スケーラビリティ
- 組み込んだ時にどれだけアーキテクチャをシンプルにできるか
- コスト
選定理由
- OSSである
- TiDB各コンポーネントは独立的に開発されていて、選択的に導入し拡張できる構成ながらシンプルなオペレーションで実現できるモダンな作り
- TiDBを通して、TiKV/TiFlashを透過的に使える
- 水平スケール性が重視されていて、多様なお客さまの大量のデータを扱うマルチテナント型サービスのDBとしても十分使える可能性をアーキテクチャに感じた
- PingCAP社によるフルマネージド型サービス・サポートの存在
- 当初JSON_EXTRACTなど使用したいJSON関数がTiFlashでサポートが無くFeature requestとなったがその次のverで対応された開発サイクルの速さ
導入の成果
検討から検証の実行、結果それぞれについて、詳細はこちらのスライドをご参照下さい。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
特になし
活用方法
よく使う機能
- TiDB Cloud
- TiKV/TiFlash
ツールの良い点
- パフォーマンス・スケーラビリティ
- TiFlashは期待値に近い性能
- nodeを増やすことでデータ量/QPSの増大に対して柔軟にスケールさせることができる
- 運用の容易性
- 行指向/列指向を透過的に扱うことができ、アーキテクチャがハマればかなりシンプルな構成で運用できる
- フルマネージドサービスを利用すれば管理コストを大きく下げることができることができ、トラブルシューティングや深いチューニングが必要な時は具体までサポートしてくれるプロフェッショナルサービスもとても良いポイントだった
ツールの課題点
- コスト効率
- 割と投機的にサーバーリソースをあらかじめ設置しておく必要もあるため、TiFlashまで利用する場合の費用は大きくなりがち（Serverlessの場合はまた異なるとは思われるが）
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