カラム指向型データベース（HBase、Hypertable、Cassandra）編：知らないなんて言えないNoSQLまとめ（3）（2/3 ページ）

LSM-Treeで永続化しつつ高速に書き込み

　HBaseはLSM-Treeを採用しています。リージョンサーバが書き込み要求を受け取ると、HDFS上のHLog（BigtableのCommit Logに相当）ファイルに先行書き込みログを書き、続いて、メモリ上のMemStore（BigtableのMemtableに相当）にデータを格納します。MemStoreのサイズが設定値を越えると、HDFS上のHFile（BigtableのSS Tableに相当）にデータを移します。HFileの世代数が増えると読み込み性能が低下するため、定期的に複数の世代を1つのファイルにマージします。

　この動作により、ハードディスク内のHDFSへの書き込みは、データの先頭から順番に行うシーケンシャルなものだけとなるため、書き込み性能が高くなります。

Apache ZooKeeperで障害検知

　HBaseはApache ZooKeeper（以下、ZooKeeper）を用いてノードの死活監視を行い、障害ノードをクラスタから切り離します。なお、リージョンサーバには行ロック^*4の機能がありますが、これはリージョンサーバ単独で実現されており、ZooKeeperのロック機能は使用していません。

MapReduce処理に対応

　HBaseは、単体ではMapReduce処理の機能を持っていませんが、Hadoop MapReduceを利用できます。Hadoop MapReduceでHBaseテーブルにアクセスするためのライブラリが用意されており、さらに、高いパフォーマンスを得るために、MapReduceジョブから直接HFileに書き込むこともできます。

複数データセンターへ複製

　バージョン 0.90では、HBaseクラスタ間のデータ複製機能が追加されました。この機能を使うと、遠隔地に配置されたHBaseクラスタにデータをバックアップしたり、高い応答性能が要求されるオンライン処理クラスタと、MapReduceを多用するバッチ処理やデータ分析向けのクラスタを分離したりできます。なお、データの複製処理は、性能面への影響を最小限に抑えるために非同期で実行されるので、クラスタ間のデータの整合性は結果整合性となります。

コ・プロセッサ機能を追加

　バージョン0.92では、コ・プロセッサ機能が追加されます。これは簡単にいうと、従来のRDBMSのトリガ^*5やストアドプロシージャ^*6のようなものであり、Javaで記述します。現在、この機能を活用し、セカンダリインデックス^*7のサポートや、暗号による認証方式の1つであるKerberosを用いたクライアント認証機能の開発が進められています。

書き込み速度が速いHypertable

　Hypertableも、Bigtableに触発され開発されました。Zventsの社内ソフトウェアとして開発された後、オープンソースとしてリリースされました。中国の百度^*8もHypertableのスポンサーとなっています。

　HBaseと同様、稼働に際しては分散ファイルシステムが必須となり、Hadoopの分散ファイルシステムであるHDFSがよく使われています。

「Apache HBaseよりも高性能」とうたう

　Hypertableの商用サポートを提供するHypertable Incは、性能比較試験の結果として「HypertableはHBaseよりも性能が高い」と公表しています（図1）^*9。

図1 HypertableとApache HBaseの書き込み性能比較