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元ドキュメント: データ高圧縮率

高圧縮率ストレージ ​

従来の MySQL InnoDB エンジンと比較して、TDSQL Boundless は最大 3.81 倍の圧縮率を提供します。本ドキュメントでは、データベース移行や製品選定を検討しているユーザー向けに、ディスク容量の見積もり方法を説明します。

コアとなる優位性：TDSQL Boundless が高い圧縮率を実現できる理由 ​

TDSQL Boundless は LSM 構造でデータを格納しています。LSM の Append-only 特性により、B+ ツリーのインプレース更新に起因する頻繁なランダム書き込みによるデータページのフラグメンテーションを回避しています。また、LSM のバックグラウンドコンパクション特性により、書き込みのたびにデータを圧縮するオーバーヘッドを回避し、圧縮がパフォーマンスに与える影響を大幅に低減しています。このため、TDSQL Boundless は MySQL InnoDB と同等のパフォーマンスを維持しながら、最大 3.81 倍のデータ圧縮率を達成できます。

カーネルの仕組みを理解したところで、次に実測データを確認します。TDSQL Boundless データベースと MySQL が同一データを格納した際のストレージ使用量を定量的に比較し、OLTP データモデルにおける高圧縮率の有効性を検証します。これにより、MySQL からの移行ユーザーに科学的なディスク容量計画のガイダンスを提供します。

テスト概要 ​

テスト環境 ​

項目説明
クラウドプラットフォームTencent Cloud
インスタンススペック16 コア CPU / 32GB メモリ / Enhanced SSD クラウドディスク 300GB

比較対象データベース ​

  • コントロール群：MySQL 8.0（InnoDB ストレージエンジン、デフォルト設定）
  • 実験群：TDSQL Boundless（高効率データ圧縮エンジン内蔵）

主要な設定 ​

MySQL 8.0 InnoDB エンジンのデフォルト設定：

# MySQL InnoDB デフォルトパラメータ設定
innodb_file_per_table=ON
innodb_page_size=16K
# innodb_page_compression を有効化していない（大多数の本番環境のデフォルト状態を再現）
innodb_page_compression=OFF

テストデータセット ​

  • Sysbench ベンチマークテスト
  • TPC-C ベンチマークテスト

テスト計画 ​

テストデータの準備

  • Sysbench ベンチマークテスト：Sysbench テストを参考に、32 テーブルを初期化し、各テーブルに1,000万件のレコードを挿入。
  • TPC-C ベンチマークテスト：TPC-C テストを参考に、1,000 Warehouses で初期化。

テスト結果とデータ分析 ​

ストレージ使用量の比較（単位：GB） ​

データセットMySQL 8.0 (InnoDB)TDSQL Boundless
Sysbench72.6GB36.77GB
TPC-C（1000 Warehouses）77.8GB43.5GB

データ圧縮率の比較（MySQL を基準 100%） ​

データセットMySQL 8.0 (InnoDB)TDSQL Boundless
Sysbench100%約 50.64%
TPC-C（1000 Warehouses）100%約 55.91%

移行ガイド：ディスク容量計画の推奨事項 ​

MySQL から TDSQL Boundless への移行を検討し、移行先データベースのディスク容量を見積もる場合は、以下のガイドラインに従ってください。

ステップ1：MySQL のディスク使用状況を確認する ​

MySQL インスタンスにログインし、以下のコマンドで合計データサイズを確認します：

sql
SELECT table_schema AS 'Database',
       ROUND(SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 / 1024, 2) AS 'Size(GB)'
FROM information_schema.TABLES
GROUP BY table_schema;

ステップ2：業務シナリオに基づいて圧縮係数を選択する ​

MySQL のソース側の業務データタイプ推奨計画係数
一般的な OLTP 業務（注文、ユーザーなど）MySQL 容量の 50% で計画
ログ、監視、時系列データMySQL 容量の 30% で計画
データウェアハウス、レポート分析（AP）MySQL 容量の 30% で計画

ステップ3：目標ディスク容量を計算する ​

必要なディスク容量 ≒ ソース側の MySQL 容量 × 計画係数

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