データエンジニアリング必読：データシステムにおける「一貫性」とは何か？

「あなたのシステムは強い一貫性を実現できますか？」
ストリーム処理システムを数年間開発してきた実務者として、この質問を頻繁に受けます。自信を持って自社製品をアピールしたくなる一方で、現実的にはこの質問に答えるのは簡単ではありません。問題は質問そのものではなく、「一貫性」という概念が人々の技術的背景によって異なる意味を持つことにあります。

実際に、「一貫性」は以下のような異なる背景を持つ人々によって、それぞれ独自の解釈がなされています：

• データベース
• 分散システム
• ストリーミングシステム

これらの背景を考慮せずに答えると、誤解を招く可能性があります。本記事では、これら異なるデータシステムにおける「一貫性」が実際に何を意味するのかを明確にします。

データベースにおける一貫性

伝統的なデータベースでは、一貫性はACID特性（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability）の中核に位置しています。この原則は、各トランザクションがデータベースを1つの有効な状態から別の有効な状態へと遷移させることを保証します。たとえば、銀行取引で1つの口座から引き出しが行われ、別の口座に入金される場合、一貫性は総残高が変わらないことを保証します。これは、トランザクションの「原子性」とは異なります。原子性は、トランザクション内のすべての操作が成功するか、または一切行われないかのいずれかであることを保証し、不完全なトランザクションがデータベースに残ることを防ぎます。

要するに、データベースの一貫性は、トランザクションを通じてデータの正確性と有効性を維持することに重点を置いています。

分散システムにおける一貫性

分散システムの議論において頻繁に取り上げられる基本概念の1つが、カリフォルニア大学バークレー校の研究者によって最初に提唱された、よく知られたCAP定理の「一貫性」要素です。この定理は、学術コースや分散システムに関する専門的な対話において主要なテーマとなっています。

CAP定理における「一貫性」は、異なるノードに分散された複数のレプリカ間でデータが一貫していることを特に指します。分散システムでこの一貫性を維持することは特に難しい課題です。この定理は、一貫性、可用性、分断耐性という3つの重要な属性の間のトレードオフを強調しています。CAP定理によれば、分散システムはこれら3つの属性のうち同時に2つしか達成できません。

この文脈での一貫性は、ネットワーク障害や遅延が発生するシナリオにおいても、異なるノードのデータレプリカが常に同じ情報を表示することを保証します。このような一貫性を維持することは、データの整合性を確保する上で極めて重要です。この定理は、複数ノード間でデータを同期する際の内在的な困難を浮き彫りにし、頑健な分散システムの設計と維持における競合する3つの要求のバランスを取ることの難しさを明らかにしています。

ストリーミングシステムにおける一貫性

ストリーミングシステムに関しては、一貫性に関する議論はデータベースや分散システムとは異なり、固有の要件と課題を反映した内容になります。たとえば、「Consistency and Completeness: Rethinking Distributed Stream Processing in Apache Kafka」（https://www.confluent.io/blog/rethinking-distributed-stream-processing-in-kafka/）という記事では、「ちょうど一度（exactly-once）」のセマンティクスがストリーミング環境における一貫性の重要な要素として言及されています。

ストリーミングシステムでは、一貫性の維持はデータを複製することではなく、すべてのデータイベントがシステム障害が発生した場合でも正確に一度だけ処理されることを保証することに重点を置いています。たとえば、リアルタイムで処理される金融取引を考えてみましょう。この処理中にシステムがクラッシュした場合、復旧後にその取引が重複しないようにすることが重要です。この「ちょうど一度」の処理要件は、ストリーミングデータの整合性と一貫性を維持するために不可欠であり、システムの中断に関係なく、各取引が正確かつ一度だけ処理されることを保証します。

人々が本当に求めるものは何か？

さまざまなシステムにおける一貫性の要件の違いを強調するため、以下の表を考えてみましょう：

システムタイプ	一貫性のニーズ	例
データベース	トランザクションの整合性	銀行取引は常に口座残高が正確でなければならない
分散システム	ノード間のデータの一貫性	ソーシャルメディアのプロフィール更新はどの場所でも一貫していなければならない
ストリーミングシステム	順序と処理保証	各金融取引はリアルタイムで一度だけ処理される必要がある

実際には、ユーザーや企業が本当に求めているのは、信頼性とデータ整合性です。これらは標準的な教科書に記載されている一貫性の定義を超えています。彼らは、堅牢で信頼性が高く、現実世界の複雑さを効果的に管理できるシステムを必要としています。成功の究極的な指標は、システムが理論的に正しく、機能的に信頼できる方法で誤りなく一貫して正しい結果を提供できる能力です。

分散型ストリーミングデータベースにおける一貫性

さて、より興味深い話に移りましょう：分散型ストリーミングデータベースにおける一貫性です。ストリーミングデータベースが何かをご存じない場合、KsqlDB や PipelineDB のような伝統的なシステムを想像してください。基本的には、ストリーム処理に特化したデータベースのことです。興味のある読者は、私の以前の記事を参照してください。RisingWaveでは、ストリーム処理のコストと複雑さを軽減することを目指した分散型ストリーミングデータベースを開発しています。

分散型ストリーミングデータベースは、データベース、分散システム、およびストリーミングシステムが組み合わさったものです。それでは、その一貫性はどのようなものなのでしょうか？理想的には、ストリーミングデータベースはすべての文脈で一貫性を達成できますが、これは特定のシステム実装にも依存します。すべての分散型ストリーミングデータベースの一貫性モデルをここで説明することはできませんが、RisingWaveに焦点を当てて説明します。一貫性を3つの観点から探ってみましょう。

データベース文脈での「一貫性」

結論から言うと、はい、RisingWaveは内部状態をシームレスに有効な状態から別の有効な状態へと遷移させることができます。ただし、RisingWaveは読み取り専用のトランザクションをサポートしているものの、異なるテーブル間での読み書きトランザクションには対応していません。そのため、複雑なトランザクションワークロードを管理するOLTPデータベースが必要な場合は、MySQL、Postgres、CockroachDB、または TiDB のようなソリューションを検討すべきです。この設計上の決定には2つの主な要因が影響しています：

• ストリーミングデータへの特化：RisingWaveはストリーミングデータの処理を最適化するよう設計されています。完全なトランザクション機能を組み込むと、システムの複雑さが大幅に増す可能性があります。
• 従来型OLTPデータベースとの統合：通常、従来型のOLTPデータベースが上流でトランザクションの直列化を処理します。RisingWaveは下流システムとしてリアルタイム分析に集中しています。重いトランザクション処理を統合すると、特に現実の運用条件下ではパフォーマンスが大幅に低下する可能性があります。

さらに、RisingWaveは金融などの分野のクライアントにとって重要な機能である、上流OLTPデータベースからのトランザクションセマンティクスを理解し、処理するよう設計されています。

分散システム文脈での「一貫性」

回答は「はい」です。RisingWaveは、さまざまなリージョン間で高可用性を実現できます。RisingWaveは、PaxosやRaftなどの複雑なコンセンサスプロトコルを実装してレプリカ間の一貫性を確保しているわけではありませんが、S3をデータストレージに活用しています。S3はデータベーステーブルだけでなく、ストリーム処理の内部状態も保存し、データを複数のレプリカ間で効果的に複製して一貫性を維持します。

ストリーミングシステム文脈での「一貫性」

回答は「はい」です。RisingWaveは「ちょうど一度」のセマンティクスを確実に実現し、順不同データ処理を巧みに管理します。この機能により、データストリームの中断や混乱にかかわらず、各データイベントが正確に一度だけ処理されることを保証し、ストリーミングデータの高い一貫性を維持します。

まとめ

データシステムにおける一貫性は、データベース、分散システム、ストリーミングシステムの間で大きく異なります：

• データベースはトランザクションの整合性に焦点を当てています。
• 分散システムはノード間のデータの一貫性を重視します。
• ストリーミングシステムは「ちょうど一度」のセマンティクスのような処理保証を優先します。

RisingWaveは、これら多様なニーズに対応する堅牢で適応性のある分散型ストリーミングデータベースを提供します。当社のアプローチは、理論的な一貫性の基準を遵守するだけでなく、実世界のアプリケーションでも卓越した性能を発揮し、進化するデータ一貫性の分野において信頼性の高いソリューションとなっています。