シャーディング

データを一定の規則で分割し、複数のサーバに分散して格納する手法。1台当たりのデータ量と負荷を下げてスケールアウトできるが、分割をまたぐ結合や集計、再分割の運用が難しくなる。

データを水平に分割し、複数のデータベースサーバ（シャード）に分散配置する手法。各シャードはデータの一部を担当し、全体として大規模なデータを処理する。スケーラビリティの向上に寄与するが、トランザクション管理が複雑になる。

1つのデータベースのデータを、シャードキー（顧客IDなど）の値の範囲やハッシュ値で複数のサーバ（シャード）に水平分割して格納すること。書込みも含めて処理をサーバ間に分散でき、サーバを増やして性能と容量を伸ばせる。複数のシャードにまたがる結合やトランザクションは難しくなり、データの偏り（ホットスポット）やシャードの追加時の再配置にも対処が要る。

データベースのデータを、キーの値の範囲やハッシュ値などで分割し、複数のサーバ（シャード）に分散して格納する方式。1台のサーバの容量や処理能力の限界を超えて規模を拡張できる（スケールアウト）。複数のシャードにまたがる結合やトランザクションは扱いにくく、データの偏りがあると特定のシャードに負荷が集中する。

データを、キーの値の範囲やハッシュ値などの規則で分割し、複数のデータベースサーバ（シャード）に分散して格納する手法。1台当たりのデータ量と負荷を減らして、台数を増やすことで性能を伸ばせる（スケールアウト）。シャードをまたぐ結合や集計、データの再配置が難しくなる。

分散データベースで、1つの表を列の単位で分割し、別々のサイトに配置する表の分散の方法。分割した各表に主キーを残しておき、主キーで結合すれば元の表に戻せる。サイトごとに使う列が異なるときに使う。

将来の業務量や利用者数の変化を予測し、システムに求められる性能を満たすために必要なCPU、メモリ、ストレージ、回線などの資源の量を見積もって計画すること。現状の資源の使用状況を監視して傾向を把握し、サイジングやスケールアウト・スケールアップの判断に生かす。

分散データベースや分散ファイルシステムで、サーバから取得したデータの複製をクライアントの側に一時的に保持しておく仕組み。同じデータへの再アクセスを手元で処理できるので、応答が速くなり、通信量とサーバの負荷も減る。サーバの側でデータが更新されたときに、複製との一貫性をどう保つかが課題となる。

分散データベースのシステムの構成で、対等な関係にある複数のサイトがそれぞれデータベースを持ち、互いのデータを利用し合う形態。特定のサイトに依存しないので一部のサイトの障害に強いが、全サイトでデータの整合性を保つ制御が複雑になる。

分散データベースのシステムの構成で、本社と支店のように上位と下位の階層関係にある複数のサイトにデータベースを置き、役割を分担させる形態。下位のサイトは自分の業務のデータを持ち、上位のサイトは全体の集計や管理に必要なデータを持つ。

分散データベースで、1つの表を行の単位で分割し、別々のサイトに配置する表の分散の方法。例えば顧客の表を地域ごとの行に分けて、各地域のサイトに置く。各サイトは自分の担当のデータを速く処理でき、分割した表の和をとれば元の表に戻せる。