
PlanetScaleの新データベースNekiが秒間1億1800万クエリを達成。512シャード構成の全容
PlanetScaleが新データベースサービスNekiで秒間1億1800万クエリを記録した。512シャード構成で1.22 PiBのデータを読み込み、読み取り中心のベンチマークで達成した数字だ。
シャード数を10倍にするとスループットもほぼ10倍になる線形スケーラビリティが確認されている。p99レイテンシはルータで6.06ms、エラー率は約180万クエリに1回という安定性も示した。
この記事ではベンチマークの条件と構成、結果の意味を初心者にも分かるように解説する。
秒間1億1800万クエリの衝撃

Nekiとは何か
NekiはPlanetScaleが9月10日にプラットフォームプレビューとして公開した新しいデータベースサービスだ。PostgreSQL互換で分散アーキテクチャを採用している。シャードとはデータを複数のサーバーに分割して保存する単位で、負荷を分散させるための基本構造である。
QPSとは1秒間に処理できるクエリ数のこと。データベースの性能を示す指標のひとつだ。例えばECサイトの商品検索やブログのコメント表示など、読み取り処理がどれだけ速く応答するかに関わってくる。
100万QPSから1億1800万QPSへの経緯
PlanetScaleが最初に設定した目標は100万QPSだった。5シャード構成でこの目標をすぐに達成した。その後、どこまで伸ばせるかを確認するため、50シャード、512シャードと段階的に拡大していった。
ベンチマークの条件を理解する

シンプルなクエリ構成
今回のベンチマークは非常に単純な構成で行われた。単一シャードのポイントセレクトと呼ばれる処理で、主キーを使って1行だけを取得する。書き込みはなく、テーブル結合もなく、複数シャードにまたがるクエリも含まれていない。
各シャードが受け取る作業は完全に独立している。つまり1つのクエリが複数のシャードにまたがることはない。負荷はシャードごとに分離され、それぞれが200k QPSを維持することを目標に設計された。
このデモはクエリの流れを示している。クライアントからの読み取り要求はNekiルータが受け取り、適切なPostgresシャードへ振り分けられる。各シャードは主キーで1行を取得して結果を返すだけだ。
ベンチマークの注意点
公開された数字を評価する際に注意すべき点がいくつかある。シャードはプライマリのみでレプリカを持たない。ワークロードは読み取り専用で、測定中にフェイルオーバーも発生していない。理想的に整えられた環境であることは押さえておきたい。
書き込みを含む実際のサービス運用では、この数字をそのまま期待できるわけではない。とはいえ、読み取り中心のワークロードにおいて分散データベースがどれだけ拡張できるかを示す実証データとして価値が高い。
線形スケーラビリティの実証

シャード数とスループットの相関
シャード数を増やした結果、スループットは驚くほどきれいに伸びた。5シャードで999,624 QPS、50シャードで9,923,900 QPS、512シャードで118,538,803 QPSだ。シャード数を10倍にすると、スループットもほぼ10倍になっている。
このデモはシャード拡大に伴うQPSの推移を示している。5シャードから50シャードではシャードあたりの処理速度が0.8%以内に収まった。512シャードでは各シャードにまだ余力があったため、負荷を上げてシャードあたり231,521 QPSに達した。
シャードあたりの安定性
線形スケーラビリティとは、サーバーを追加した分だけ性能が比例して伸びる性質を指す。通常はシャード数を増やすと管理オーバーヘッドやデータ再分散のコストが増え、性能の伸びが鈍っていくことが多い。
Nekiの場合は5シャードから50シャードへ拡大しても、シャードあたりのQPSが199,925から198,478とほぼ一定だった。この安定性が線形スケーラビリティを支えている。
118.5M QPS達成時の構成とレイテンシ

インスタンス構成
最大記録を達成した構成は512シャードで、各シャードにPostgreSQLプライマリが1台ずつ割り当てられた。インスタンスタイプはr8g.16xlargeだ。また480台のNekiルータが個別の8xlargeインスタンスで動作し、1.22 PiBのデータを扱った。
PiBはペビバイトと読み、1 PiBはおよそ1,125テラバイトに相当する。1.22 PiBは膨大なデータ量で、一般企業のデータベース規模を大きく超えている。
このデモは最大構成の主要スペックをまとめたものだ。512シャードと480ルータ、1.22 PiBのデータ量、そしてルータ側でp99 6.06msのレイテンシという結果になった。
レイテンシとエラー率
p99レイテンシとは、全リクエストの99%がその時間以内に処理されたという指標だ。平均値ではなく最悪に近い部分を見るため、体感速度に近い評価ができる。今回はルータで6.06ms、クライアントで13.95msだった。
エラーは毎秒67回で、約180万クエリに1回の割合だ。IOPSは1秒あたりの入出力操作回数のことで、今回の構成では全体で15.8M read IOPS、つまり毎秒1,580万回の読み取り操作を処理した。ネットワークは毎秒2 Tbを超える転送量を記録している。
この結果から見える実用性と今後の課題

書き込みを含まない点の評価
今回のベンチマークは読み取り専用であり、書き込みを含む実運用の性能を直接示すものではない。書き込み処理では複数の更新をまとめて確定させるトランザクション整合性や、データをディスクに確実に書き込む同期処理が必要になる。このため読み取りよりも時間がかかり、性能も出にくい。
それでも、検索、レコメンデーション、レポート、ダッシュボードなど読み取り中心のサービスでは、この数字が大きな参考になる。特にデータ量が増え続けるサービスで、シャード追加だけで性能を伸ばせることは運用面の負担を大きく減らす。
実サービスへの展開
線形スケーラビリティが確認されたことで、キャパシティプランニングが大幅に簡単になる。シャード数を10倍にすれば性能も10倍になるというシンプルな関係は、成長期のスタートアップにとって心強いデータだ。
PlanetScaleはこのベンチマークに至るまでのエンジニアリングと課題を将来記事で公開すると予告している。書き込みを含むテストやフェイルオーバー時の挙動も含め、実運用に近い条件での検証が今後重要になる。
この記事のポイント
- Nekiが512シャード構成で秒間1億1800万クエリを記録した
- シャード数を10倍にするとスループットもほぼ10倍になる線形スケーラビリティを確認
- ベンチマークは読み取り専用で、主キーによる1行取得という単純な構成
- p99レイテンシはルータで6.06ms、エラー率は約180万クエリに1回
- 書き込みを含む実運用環境での検証は今後必要

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