1.
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RDBのDBAから見た
GCP Managed Database
(Cloud SQL / Big Query)
熊野 良(Ryo Kumano)
第21回 中国地方DB勉強会 in 山口 (2017/08/26)

2.
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- 本スライドは発表後、アップロードします。
- レイアウト崩れや明らかに間違った表現などは
修正後にアップロードをする場合があります。
- 基本的に自分で触って経験した内容を
発表させていただきます。
- H/W構成など、いわゆる「クラウドの向こう側」は
別途公開されている資料などを参照ください。
最初に

3.
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熊野 良 (Ryo Kumano)
Twitter: @ryok0607
2014/06 〜 株式会社グルーヴノーツ(福岡)
- 肩書:『サーバエンジニア・DBエンジニア』 -> 『クラウドエンジニア』
実務で触ったRDB(GCP Managed DB以外)
- Oracle Database: 7.3.4 / 8.1 / 9.0.1 / 9.2 / 10.1 / 10.2 / 11.2
- MySQL: 4.0 / 5.1 / 5.5 / 5.6
過去に携わったDB関連業務
- DBA (動画配信サイト・ブログ・ソシャゲ / 営業支援ツール・大学講義履修)
- Oracle Database サポートエンジニア
- SI (DB設計・構築・コンサル)
自己紹介

4.
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2点 宣伝させてください。
早速ですいませんが

5.
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宣伝 その1

6.
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GoogleCloudPlatform
略してGCP
使ってますか？？
宣伝 その1

7.
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情報収集
どうすればいいの？
GCP、興味あるし使いたいけど...

8.
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GCPUG
Google Cloud Platform User Group
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Slack: GCPUG Slack entry form (Google Forms)
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScYxAGwuosFFNvH-5yOj-_p-pAKdqZpmM2cgKh9Q8Zu6531Bw/viewform
GCPのユーザコミュニティがあるらしい

9.
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https://gcpug-hiroshima.connpass.com/
中国地方には広島にある！

10.
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https://plus.google.com/communities/115366422273280046817
そして、岡山にもある！

11.
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https://gcpugfukuoka.connpass.com/
福岡にもあるよ！

12.
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宣伝 その2

13.
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機械学習による様々な分析
- 需要予測
- 分類予測
- 画像解析
- 音声解析
- 言語翻訳
- 自然言語解析
もっと簡単に使いたいなぁ。。。
機械学習(ML)に興味あるんだけど

14.
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https://www.magellanic-clouds.com
MAGELLAN BLOCKS

15.
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ここから本題

16.
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GCP Managed Database
- RDBのDBAから見た Cloud SQL
- RDBのDBAから見た BigQuery
Agenda

17.
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RDBのDBAから見た
Cloud SQL

18.
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フルマネージドの
MySQL および PostgreSQL の
データベース サービス
(https://cloud.google.com/sql/?hl=ja より)
PostgreSQLは2017/8/26現在はbeta
Cloud SQL とは

19.
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レプリケーション、管理、バックアップで
ユーザーの操作が不要になり、デベロッパーは
他の作業に時間を充てることができます。
(https://cloud.google.com/sql/?hl=ja より)
ユーザーの操作？ 他の作業？
「フルマネージド」とは

20.
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操作が不要な訳ではない。
ALTER文やツール(mysqldump)ではなく
ブラウザベースの画面(CloudConsole)から
レプリケーション・管理・バックアップを
実施することが可能。
ユーザの操作が不要、とは

21.
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- スキーマ・テーブル設計/構築/メンテナンス
- DBチューニング
- セキュリティ
といった
DBA本来の業務に注力できる！
他の作業、とは

22.
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Instanceあたり
●vCPU:32core
●RAM:208GB
●SSD:10TB
まで搭載可能。
https://cloud.google.com/sql/pricing?hl=en#2nd-gen-instance-pricing
Machine Type(H/Wスペック)

23.
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db-n1-highmem16
(vCPU:16core / RAM:104GB)で測定。
パフォーマンスは？(sysbenchで測定)
Qiita: Amazon Auroraと同じbenchmark testをGoogle Cloud SQLでやってみた
http://qiita.com/kumanoryo/items/7141cbe4fe4d0a6f1de4

24.
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Read Replica
参照専用のCloud SQL Instance
いわゆるMySQLの Slave Database
Failover Replica
ホットスタンバイのCloud SQL Instance
MasterDB障害検知・コマンド発行で切り替え
Replication

25.
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Read Replica
Read Replicaを追加するケース
アクセス過多によるDB高負荷が発生している
QPSがサービス要件を満たせない
CPU(user)の高騰
コネクション数過多によるメモリ不足

26.
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Read Replica
ダメなRead Replica追加例
Read Replicaを1台だけ追加するのはダメ、絶対！
Masterの負荷は下がったがRead Replicaの負荷が増設前と同等
増設前のMasterと同等の負荷

27.
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Read Replica
理想のRead Replica追加例
readが分散されるようRead Replicaを
複数台構築。
Read Replicaが2台の場合
1台が応答不能になると
前述のダメな状態になるので
3台以上で構築する必要がある。

28.
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Failover Replica
Failover Replicaを追加するケース
サービスの停止が許されない環境
Master障害時にStandbyしているCloudSQLに切り替える
MasterがSPOF(単一障害点)

29.
https://gcpug.jp
Failover Replica
Failover Replicaの追加例
障害発生時やメンテナンス時にMasterが切り替わってくれる

30.
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昔はAPIでしかFailoverできなかったが
gcloudコマンドでfailoverを手動で実行できる。
手動でFailoverさせる方法
$ gcloud sql instances failover INSTANCE
https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/sql/instances/failover

31.
https://gcpug.jp
注意
オンプレミスのMySQLと
ここが違う！

32.
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rootにSUPER権限がないので
- sessionのkillができない。
- app用DBアカウントでログインしてkillする運用。
- change master コマンドが実行できない。
- 手動オペレーションによるslave設定不可。
- Cloud SQLをmaster / 他環境をslaveは可能。
- Auroraをmaster / Cloud SQLをslaveにしたい。
rootにSUPER権限がない

33.
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replication中に
select now() from dual
を実行し、応答有無を測定。
10回測定したところ
- replication直後
- 50-80secの間
にそれぞれ応答が無い時間帯
があることがわかった。
Failover時に応答できないタイミングがある
replication直後
20-30sec応答なし 5-10sec応答なし

34.
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RDBのDBAから見た
Big Query

35.
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フルマネージド の
エンタープライズ 向け
アナリティクス データ ウェアハウス
です。
(https://cloud.google.com/bigquery/?hl=ja) より
Big Query とは

36.
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- H/W障害対応作業
- オンプレだったら数百台規模のnodeやdiskを管理
- 毎月何かしらH/W交換するのしんどい
- H/W増設作業
- オンプレの場合、データが増えてくるとnodeやdiskの
増設作業が発生する場合がある
- サーバーラックに設置位置を決めるパズルは勘弁
フルマネージド・サーバーレスであることのメリット

37.
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BigQueryは大量のH/W管理作業から
解放される！
データサイズもGB・TBはもちろん
PBでもドンとこい！
フルマネージド・サーバーレスであることのメリット

38.
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SQL:2011に準拠しているので
DBAで培ったSQLスキルをBigQueryで使える。
機能(一部)
- with句
- select句やwhere句でのサブクエリ
- 相関サブクエリ(EXISTS)
- ユーザ定義関数
SQL:2011 に準拠している

39.
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BigQueryはサーバレスなのでH/Wリソースを管
理・監視する必要がない。
故に
「誰だよ本番マスタDBに重いクエリ流した奴！」
っていうDBA警察をやる必要がなくなる。
Replication遅延もないしシステムも止まらない。
クソクエリを流してもシステムが落ちることがない

40.
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注意
オンプレミス・クラウドの
RDBとここが違う！

41.
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料金体系はクエリとデータ量で課金される

42.
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複雑なクエリだとさらに費用がかかることも

43.
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非正規形にして一つのデータの中に複数行とか
BigQueryではよくある。
JOINを避けて料金を抑えるテクニック。
RDBに慣れてると非常に違和感を感じる。
あと取得用のSQLがパッと出てこない。
正規化をしないという選択

44.
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OLTP用途のDBではないので、チューニングで速
度を稼ぐ、という事はやらない。（できない）
同じクエリでも実行速度はバラバラで、
連続で実行しても10sec単位で違うこともある。
チューニングで速度をあげる概念がない

45.
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BigQueryのコンセプトが
H/Wを並べて力技（フルスキャン）
という理由からかIndexがない。
前述のとおり速度チューニングの概念がないので
そういうものだと割り切る。
tableにIndexがない

46.
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https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/data-manipulation-language#quotas
DML文の実行回数制限(quota)がある

47.
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オペミスしてもROLLBACKできないよ！
やるときは腹を括って実行しましょう。
transactionがない

48.
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GCPの無料トライアルを開始した時点で
BigQueryのサンプルデータも触れる状態になっています。
ぜひBigQueryを触ってみて体験してみてください。
無料トライアル ($300/最大12ヶ月有効)
https://cloud.google.com/free/?hl=ja
ウェブ UI を使用したクイックスタート
https://cloud.google.com/bigquery/quickstart-web-ui
BigQueryを触ってみよう

49.
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https://cloud.google.com/bigquery/sample-tables
BigQueryのサンプルテーブル一覧

50.
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サンプル:シェイクスピアの作品から単語と数を格納

51.
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Thank You!