トヨタの工場停止で考える「データベース管理」が“甘くない”理由

データベース管理は何が難しいのか。適切に管理するにはどのようなポイントに注意すべきなのか。トヨタ自動車で発生したシステムエラー事例を基に、考察を交えて解説する。

公開 2023年11月21日 07時00分

著者

Antony Adshead

[TechTarget]

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　2023年8月29日、トヨタ自動車の部品発注システムでエラーが発生し、一時は国内における同社の全14工場が稼働停止する事態に陥った。同社の部品発注処理を担うサーバ複数台のうち一部が、容量不足で利用できなくなった。その背景には、キャパシティープランニング（必要なストレージ容量を継続的に配備するプロセス）に失敗し、十分な容量を用意できなかった問題があると推察できる。

　データベース管理者にとって、データベースのキャパシティープランニングやサイジング（必要なストレージ容量の予測）は必須のスキルだ。ただしキャパシティープランニングは単にデータベースファイルのサイズを拡大や縮小するだけではなく、求められるスキルがかなり複雑だ。データベース管理者は、具体的にどのようなポイントに注意すべきなのか。

データベース管理はなぜ甘くない？

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　一般的にデータベースは、行と列、複数のテーブル（行と列の組み合わせ）から成り立つデータベースファイルで構成される。データベースファイルにはバックアップファイルの他、Microsoftのデータベース管理システム「SQL Server」の一時領域である「TempDB」といった一時ファイルや、頻繁に使用する特定行に素早くアクセスできるようにするインデックスファイル、データベースにおける操作を記録するログファイルなどが存在する。

　このようなデータベースを構成する要素の実装方法はベンダーによって異なる。そのため公称サイズが同じでも、ストレージ容量が実際に占有するボリューム（記憶領域の単位）数は異なる場合もある。

　他にもデータベースの保守中は、トランザクション（一連の処理）が急増してファイルサイズが突然大きくなったり、レプリカ（複製）やスナップショットを作成することで必要なストレージ容量が増えたりする可能性もある。複数のHDDを組み合わせて1台のHDDのように運用する「RAID」（Redundant Array of Inexpensive Disks）構成を採用するとストレージボリュームがさらに増える可能性があるし、ディスク使用率が増加するとデータベースへのアクセスに掛かる時間が長くなる可能性がある。