Topic 05: データストレージと運用

データストレージと運用とは

データの物理的な格納・保護・管理と、データベースの取得・保守に関する活動。

🛡️

安全・効率的格納

データを安全かつ効率的に格納・管理する

⚡

可用性・パフォーマンス

データの可用性・パフォーマンス・信頼性を確保

🔄

ライフサイクル管理

データのライフサイクル全体を通じた管理

RDBMS vs NoSQL vs NewSQL 比較

種別	データモデル	スケーラビリティ	ACID保証	代表例
RDBMS	表形式（テーブル）/ SQL	垂直スケール主体	完全保証	PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server
NoSQL ドキュメント型	JSON / BSON形式	水平スケール可	結果整合性	MongoDB, Couchbase
NoSQL キーバリュー型	シンプルなKVストア	超高速・水平スケール	結果整合性	Redis, DynamoDB
NoSQL カラム型	カラムファミリー形式	大規模分散	結果整合性	Cassandra, HBase
NoSQL グラフ型	ノード・エッジ構造	関係データに最適	結果整合性	Neo4j, Amazon Neptune
NewSQL	SQL互換	水平スケール（分散）	完全保証	Google Spanner, CockroachDB, TiDB

💡 NewSQL = RDBMSのACID特性 + NoSQLの水平スケーラビリティを両立した次世代DB

ACID特性（最重要）

Atomicity
原子性

全部成功か全部失敗（中間状態なし）

Consistency
一貫性

トランザクション前後でデータの整合性が保たれる

Isolation
独立性

並行トランザクションが互いに影響しない

Durability
耐久性

コミット済みデータは障害後も失われない

CAP定理（分散システム）

分散システムは以下の3つを同時に満たせない（2つまで）

Consistency

一貫性

Availability

可用性

Partition
Tolerance

分断耐性

3つ同時には満たせない！分散システムは必ず2つを選択する

データベースライフサイクル

設計・作成

→

実装・テスト

→

本番運用

→

チューニング・維持

→

廃棄・移行

バックアップ種別の比較

種類	対象データ	所要時間	復元複雑さ	特徴
フルバックアップ	全データ	最長	最も簡単	完全なコピー。単独で復元可能
増分バックアップ	前回バックアップ以降の変更分	最短	複雑（連鎖が必要）	前回差分のみ。バックアップチェーン必要
差分バックアップ	フルバックアップ以降の全変更	中間	簡単（フル＋差分のみ）	フルと差分の2セットで復元可能

⚠️ 試験頻出：「前回バックアップ以降」= 増分、「フルバックアップ以降」= 差分

可用性・リカバリ指標

RTO

Recovery Time Objective

障害から業務を復旧するまでの目標時間

例: 「4時間以内に復旧」

RPO

Recovery Point Objective

障害時に失ってよいデータの最大量（時間）

例: 「1時間前のデータまで許容」

指標	説明
MTTR	Mean Time To Recover — 平均復旧時間
MTBF	Mean Time Between Failures — 平均故障間隔

データ保持とアーカイブ階層

🔥 ホット

頻繁にアクセス・高速SSD

↓ アクセス頻度低下

🌡️ ウォーム

時々アクセス・低コストHDD

↓ さらに低頻度

❄️ コールド

ほぼアクセスなし・最低コスト

↓ 保持期間終了

🗂️ アーカイブ

規制要件・長期保存

ストレージ技術

技術	説明
SAN	Storage Area Network 高速・専用ネットワーク経由のブロックストレージ
NAS	Network Attached Storage ファイル共有型のネットワークストレージ
Object Storage	S3等のスケーラブルなオブジェクト格納クラウドでの非構造化データ保存
In-Memory DB	RAM上でデータを保持（超高速） Redis, SAP HANA

DBAの主要な役割

⚙️ パフォーマンスチューニング（クエリ最適化・インデックス設計）
💾 バックアップ・リカバリ計画
📊 容量計画（ストレージ使用量の予測・管理）
🔒 セキュリティ管理（アクセス権限）
🔄 高可用性設計（フェイルオーバー・レプリケーション）

⚡ 試験直前ポイント

ACID = Atomicity / Consistency / Isolation / Durability（4つ全て言える）
CAP定理 = 分散システムは3つ同時に満たせない（2つまで）
「前回バックアップ以降」=増分 / 「フルバックアップ以降」=差分を混同しない！
RTO = 復旧までの時間 / RPO = 失ってよいデータ量（時間単位）
NoSQLのグラフ型（Neo4j）= 関係データ（ソーシャルネットワーク等）に最適
データアーカイブ（低コスト移動） ≠ データパージ（完全削除）

ACID特性

文字	名称	意味
A	Atomicity（原子性）	全部成功か全部失敗
C	Consistency（一貫性）	整合性保持
I	Isolation（独立性）	並行処理の独立性
D	Durability（耐久性）	コミット後の永続性

CAP定理

文字	内容
C	Consistency（一貫性）
A	Availability（可用性）
P	Partition Tolerance（分断耐性）

→ 分散システムは 3つ同時に満たせない

バックアップ種類

種類	対象	特徴
フル	全データ	単独復元可能
差分	フル以降の全変更	フル+差分で復元
増分	前回以降の変更	最小サイズ・連鎖必要

RTO vs RPO

指標	定義
RTO	復旧するまでの時間（目標）
RPO	失ってよいデータ量（時間）
MTTR	平均復旧時間
MTBF	平均故障間隔

NoSQL 4種類まとめ

📄 ドキュメント型

JSON/BSON形式。フレキシブルなスキーマ

MongoDB, Couchbase

🔑 キーバリュー型

シンプルなKVストア。超高速キャッシュ

Redis, DynamoDB

📊 カラム型

カラムファミリー形式。大規模分散

Cassandra, HBase

🕸️ グラフ型

ノード・エッジ構造。関係性データに最適

Neo4j, Amazon Neptune

スコア: 0 / 6 問正解

Q1.ACID特性のうち「コミット済みトランザクションは障害後も失われない」ことを保証するのはどれか？

✅ D) Durability（耐久性） — コミット後の永続性保証。コミット済みデータは障害が発生しても失われない。

Q2.「前回のフルバックアップ以降に変更されたデータのみをバックアップする」方式はどれか？

✅ C) 差分バックアップ — 増分は「前回バックアップ以降」、差分は「フルバックアップ以降の全変更」。ひっかけ問題として頻出！

Q3.RTO（Recovery Time Objective）の定義として正しいのはどれか？

✅ B) 障害から業務を復旧するまでの目標時間 — RPO（Recovery Point Objective）は「失ってよいデータ量（時間単位）」。RTOは時間、RPOはデータ量。

Q4.NoSQLのグラフデータベースが最も適している用途はどれか？

✅ B) 複雑な関係データ — グラフDBはノード・エッジ構造で関係性を効率的に処理。ソーシャルネットワーク・不正検知・推薦システムに最適。

Q5.CAP定理において、分散システムが同時に満たすことができないのは次のうちどれか？

✅ B) 一貫性・可用性・分断耐性の3つすべて — CAP定理: 分散システムはこの3つを同時に保証できない。常に2つを選択する。

Q6.アクセス頻度が非常に低くなったデータを低コストのストレージ層に移動することを何と呼ぶか？

✅ B) データアーカイブ — データパージは完全削除。アーカイブは低コストストレージへの移動（データは保持）。