--- sidebar_position: 1 sidebar_label: ストレージとコンピュートの分離 slug: /ja/guides/separation-storage-compute --- import BucketDetails from '@site/docs/ja/_snippets/_S3_authentication_and_bucket.md'; # ストレージとコンピュートの分離 ## 概要 このガイドは、ClickHouseとS3を使用して、ストレージとコンピュートを分離したアーキテクチャを実装する方法を探ります。 ストレージとコンピュートの分離とは、コンピューティングリソースとストレージリソースを独立して管理することを意味します。ClickHouseでは、スケーラビリティ、コスト効率、柔軟性を向上させることができます。必要に応じてストレージとコンピュートリソースを別々にスケールし、パフォーマンスとコストを最適化できます。 ClickHouseにS3をバックエンドとして使用することは、特に「コールド」データのクエリパフォーマンスがあまり重要でないユースケースにおいて有用です。ClickHouseは`S3BackedMergeTree`を使用して、`MergeTree`エンジンのストレージとしてS3をサポートします。このテーブルエンジンは、S3のスケーラビリティとコストの利点を活用しながら、`MergeTree`エンジンのインサートとクエリのパフォーマンスを維持することができます。 ストレージとコンピュートの分離アーキテクチャの実装と管理は、標準のClickHouseデプロイと比較してより複雑であることに注意してください。このガイドで説明するように、セルフマネージド型のClickHouseはストレージとコンピュートの分離を可能にしますが、設定なしでこのアーキテクチャを使用できる[ClickHouse Cloud](https://clickhouse.com/cloud)の利用をお勧めします。これには[`SharedMergeTree`テーブルエンジン](/ja/cloud/reference/shared-merge-tree)を使用してください。 *このガイドは、ClickHouseバージョン22.8以上を使用していることを前提としています。* :::warning AWS/GCSライフサイクルポリシーを設定しないでください。これはサポートされておらず、テーブルが破損する可能性があります。 ::: ## 1. ClickHouseディスクとしてS3を使用する ### ディスクの作成 ストレージ構成を保存するためにClickHouseの`config.d`ディレクトリに新しいファイルを作成します: ```bash vim /etc/clickhouse-server/config.d/storage_config.xml ``` 次のXMLを新しく作成したファイルにコピーし、データを保存したいAWSのバケット詳細に応じて`BUCKET`、`ACCESS_KEY_ID`、`SECRET_ACCESS_KEY`を置き換えます: ```xml s3 $BUCKET $ACCESS_KEY_ID $SECRET_ACCESS_KEY /var/lib/clickhouse/disks/s3_disk/ cache s3_disk /var/lib/clickhouse/disks/s3_cache/ 10Gi
s3_disk
``` S3ディスクの設定をさらに詳細に指定する必要がある場合、例えば`region`を指定したりカスタムHTTP`header`を送信したりする必要がある場合は、関連する設定の一覧を[こちら](/docs/ja/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md/#table_engine-mergetree-s3)で確認できます。 また、`access_key_id`と`secret_access_key`を以下に置き換えることで、環境変数やAmazon EC2メタデータから資格情報を取得しようとすることもできます: ```bash true ``` 設定ファイルを作成した後、ファイルの所有者をclickhouseユーザーとグループに更新する必要があります: ```bash chown clickhouse:clickhouse /etc/clickhouse-server/config.d/storage_config.xml ``` クリックハウスサーバーを再起動して変更を適用することができます: ```bash service clickhouse-server restart ``` ## 2. S3をバックエンドにしたテーブルを作成 S3ディスクが正しく設定されていることをテストするために、テーブルを作成してクエリを試みます。 新しいS3ストレージポリシーを指定してテーブルを作成します: ```sql CREATE TABLE my_s3_table ( `id` UInt64, `column1` String ) ENGINE = MergeTree ORDER BY id SETTINGS storage_policy = 's3_main'; ``` エンジンを`S3BackedMergeTree`として指定する必要がないことを注意してください。ClickHouseは、テーブルがストレージにS3を使用していると検出すると、エンジンタイプを内部的に自動で変換します。 テーブルが正しいポリシーで作成されたことを確認します: ```sql SHOW CREATE TABLE my_s3_table; ``` 次の結果が表示されるはずです: ```response ┌─statement──────────────────────────────────────────────────── │ CREATE TABLE default.my_s3_table ( `id` UInt64, `column1` String ) ENGINE = MergeTree ORDER BY id SETTINGS storage_policy = 's3_main', index_granularity = 8192 └────────────────────────────────────────────────────────────── ``` 新しいテーブルに行を挿入しましょう: ```sql INSERT INTO my_s3_table (id, column1) VALUES (1, 'abc'), (2, 'xyz'); ``` 行が挿入されたことを確認しましょう: ```sql SELECT * FROM my_s3_table; ``` ```response ┌─id─┬─column1─┐ │ 1 │ abc │ │ 2 │ xyz │ └────┴─────────┘ 2 rows in set. Elapsed: 0.284 sec. ``` AWSコンソールにて、データがS3に正常に挿入された場合、指定されたバケットにClickHouseが新しいファイルを作成したことが確認できるはずです。 すべてが正常に動作した場合、ストレージとコンピュートが分離された状態でClickHouseを使用していることになります! ![コンピュートとストレージの分離を使ったS3バケットの例](./images/s3_bucket_example.png) ## 3. フォールトトレランスのためのレプリケーションの実装 (オプション) :::warning AWS/GCSライフサイクルポリシーを設定しないでください。これはサポートされておらず、テーブルが破損する可能性があります。 ::: フォールトトレランスを確保するために、複数のAWSリージョンに分散された複数のClickHouseサーバーノードと、それぞれのノードに対するS3バケットを使用することができます。 S3ディスクを用いたレプリケーションは、`ReplicatedMergeTree`テーブルエンジンを使用することで実現できます。詳細は次のガイドを参照してください: - [S3オブジェクトストレージを使用した2つのAWSリージョン間での単一シャードのレプリケーション](/ja/integrations/s3#s3-multi-region). ## 参考文献 - [SharedMergeTreeテーブルエンジン](/ja/cloud/reference/shared-merge-tree) - [SharedMergeTree発表ブログ](https://clickhouse.com/blog/clickhouse-cloud-boosts-performance-with-sharedmergetree-and-lightweight-updates)