de:code 2018 (2018/05/22-23) https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2018/ [DA19] 次世代データベース サービス「Azure Cosmos DB」を使いこなそう ～ Azure Cosmos DB Deep Dive ～ https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2018/sessions.aspx#DA19 de:code 2018「Azure Cosmos DB」「Azure Service Fabric」「Azure データ アーキテクチャ ガイド」セッション https://satonaoki.wordpress.com/2018/05/28/decode18/

1. 次世代データベース サービス
「Azure Cosmos DB」を使いこなそう
～ Azure Cosmos DB Deep Dive ～
#DA19 #decode18

2. https://twitter.com/satonaoki
https://satonaoki.wordpress.com
http://aka.ms/weeklyazure
スピーカー

3. http://www.shuwasystem.co.jp/
products/7980html/4573.html
https://www.oreilly.co.jp/
books/9784873117140/

4. https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2018/sessions.aspx#DA19
セッション概要

5. アジェンダ

6. Azure Cosmos DB 概要

7. Azure Cosmos DB
SQL
MongoDB
Table API
ターンキー
グローバル分散
ストレージ、スループットの
エラスティック スケール アウト
99 パーセンタイルでの
低レイテンシ保証
包括的な SLA
5 つの明確に定義された
整合性モデル
ドキュメント列ファミリ
キー/値 グラフ

8. キー/値
Key Value
Key1 $3.05
Key2 9/22/1974
Key3 $4.99 Profile1.jpg

9. 列指向

10. ドキュメント

11. グラフ

12. Azure Cosmos DB
SQL
MongoDB
Table API
ターンキー
グローバル分散
ストレージ、スループットの
エラスティック スケール アウト
99 パーセンタイルでの
低レイテンシ保証
包括的な SLA
5 つの明確に定義された
整合性モデル
ドキュメント列ファミリ
キー/値 グラフ

13. Azure Cosmos DB
ユースケース

14. ミッション クリティカルなアプリケーションを世界中に分散

15. IoT

16. パーソナライズ

17. 小売業と E コマース

18. ゲーム

19. サーバーレス アプリ

20. Jet.com 在庫処理システム「Panther」
Event streams
(CosmosDB)
Raw sellable
inventory
(Kafka)
Commands
(Kafka)
Process command
Events
(Kafka)
Change Feed
Snapshot event
stream
Map raw sellable
inventory
Process command
(reservations only)
Commands
(HTTP)
Customer
front-end
checkout
Event stream
snapshots
(CosmosDB)
Inventory & order
updates (Kafka)
Marts
(Walmart.com,
Jet.com)
Filter available
inventory per mart
External to
Panther system
Communication
channel
Panther μs
Data
store
Map msg to
command
https://satonaoki.wordpress.com/2018/05/18/
azure-cosmos-db-customer-profile-jet-com/

21. Azure Cosmos DB
リソース モデル

22. リソース モデル
Account
DatabaseDatabaseDatabase
DatabaseDatabaseContainer
DatabaseDatabaseItem

23. Account
DatabaseDatabaseDatabase
DatabaseDatabaseContainer
DatabaseDatabaseItem
アカウント URI と資格情報
********.azure.com
IGeAvVUp …

24. アカウントの作成
Account
DatabaseDatabaseDatabase
DatabaseDatabaseContainer
DatabaseDatabaseItem

25. データベース
Account
DatabaseDatabaseDatabase
DatabaseDatabaseContainer
DatabaseDatabaseItem
DatabaseDatabaseContainer
DatabaseDatabaseItem

26. コンテナー
Account
DatabaseDatabaseDatabase
DatabaseDatabaseContainer
DatabaseDatabaseItem
=Collection Graph Table

27. コレクションの作成 - SQL API
Account
DatabaseDatabaseDatabase
DatabaseDatabaseContainer
DatabaseDatabaseItem

28. コンテナー レベルのリソース
Account
DatabaseDatabaseDatabase
DatabaseDatabaseContainer
DatabaseDatabaseItem ConflictSproc Trigger UDF

29. Atom-Record-Sequence (ARS)
Atom-Record-Sequence (ARS)

30. Atom-Record-Sequence (ARS)
コンテナー
Atom-Record-Sequence (ARS)

31. Atom-Record-Sequence (ARS)
コンテナー
コレクション テーブル グラフ
プロジェクション

32. Atom-Record-Sequence (ARS)
アイテム
Projection

33. システム トポロジ
Resource
Manager
Language
Runtime(s)
Hosts
Query
Processor
RSM
Index Manager
Bw-tree++/LLAMA++
Log Manager
IO Manager
Resource Governor
Transport
Database engine
Admission control
…
…
地球 Azureリージョン データセンター スタンプ 障害ドメイン
クラスター マシン レプリカ データベース エンジン
Container
Various agents

34. リソース階層
コンテナー
リソース パーティション
コレクションテーブル グラフ
テナント
リーダー
フォロワー
フォロワー
フォワーダー
レプリカ セット
リモートのリソース
パーティションへ

35. Azure Cosmos DB
Graph APIによる
フライト データの処理

37. C# からの Gremlin クエリの実行
g.V('{from}').union(outE().inV().hasId('{to}'),
outE().inV().outE().inV().hasId('{to}')).path()

39. 要求ユニット (RU)

40. 要求ユニット (RU)
% IOPS% CPU% メモリ

41. 要求ユニット (RU)
GET
POST
PUT
Query
…
=
=
=
=

42. 要求ユニット (RU)
最小 RU/秒
最大 RU/秒
入力リクエスト
レプリカが
休止状態
レート制限
レート制限なし

43. New 一連のコンテナーに対するRU/秒のプロビジョニング
コンテナー レベルで
スループットを
プロビジョニング
データベース レベルで
スループットを
プロビジョニング
テナント
テーブル コンテナー グラフ
コンテナー
データベース内の
一連のコンテナー
リソース パーティション リソース パーティション
データベース レベルでのスループットのプロビジョニング

44. スケール アウト

45. ストレージとスループットのエラスティックなスケール アウト

46. ストレージとスループットのエラスティックなスケール アウト

47. パーティション
Cosmos DB コンテナー
(コレクション)
パーティション キー:
ユーザー ID
論理パーティション
分割の抽象化
背後にある物理
パーティション セット
ハッシュ (ユーザー ID)
ハッシュ値の範囲にわたる疑似ランダムなデータ分散

48. パーティション
…
パーティション 1 パーティション 2 パーティション n
実際のストレージ、スループットのニーズを基にした少ないパーティション数
(低い TCO でスケーラビリティを実現)
ハッシュ (ユーザー ID)
ハッシュ値の範囲にわたる疑似ランダムなデータ分散
Andrew
Mike
…
Bob
Dharma
Shireesh
Karthik
Rimma
Alice
Carol
…

49. パーティション
…
パーティション1 パーティション2 パーティションn
パーティションが増大する必要があるとき、何が起こるか?
ハッシュ (ユーザー ID)
ハッシュ値の範囲にわたる疑似ランダムなデータ分散
Andrew
Mike
…
Bob
Dharma
Shireesh
Karthik
Rimma
Alice
Carol
…

50. パーティション
+
パーティ
ション x
パーティ
ション x1
パーティ
ション x2
ハッシュ (ユーザー ID)
ハッシュ値の範囲にわたる疑似ランダムなデータ分散
Rimma
Karthik
…
Dharma
Shireesh
Karthik
Rimma
Alice
Carol
…
Dharma
Shireesh
…

51. パーティション

52. パーティション

53. New Bulk Executor Library

54. レプリケーション

55. ターンキー グローバル分散

56. ターンキー グローバル分散
Writes/
Reads
Reads
"airport" : “AMS" "airport" : “MEL"
West US
Container
"airport" : "LAX"
Local Distribution (via horizontal partitioning)
GlobalDistribution(ofresourcepartitions)
Reads
30K transactions/sec
Writes/
ReadsReads
Reads
West Europe
30K transactions/sec
Partition-key = "airport"

57. グローバルなデータ レプリケーション

58. グローバルなデータ レプリケーション

59. グローバルなデータ レプリケーション

60. 自動フェールオーバー

61. 自動フェールオーバー

62. 手動フェールオーバー

63. Strong Bounded-staleness Session Consistent prefix Eventual
5 つの明確に定義された整合性モデル

64. Azure Cosmos DB の整合性レベル

65. New グローバル スケールのマルチ マスター (プレビュー)

66. マルチ マスターでの競合解決モデル

67. Azure Cosmos DB PxDraw https://pxdraw.azure.com/

68. スキーマ非依存の
インデックス作成

69. スキーマなし、インデックス作成なしで、あらゆるデータを処理
Item Color
Microwave
safe
Liquid
capacity
CPU Memory Storage
Geek
mug
Graphite Yes 16ox ??? ??? ???
Coffee
Bean
mug
Tan No 12oz ??? ??? ???
Surface
book
Gray ??? ??? 3.4 GHz
Intel
Skylake
Core i7-
6600U
16GB 1 TB SSD
GEEK

70. JSON ドキュメントのインデックス作成
{
"locations": [
{
"country": "Germany",
"city": "Berlin"
},
{
"country": "France",
"city": "Paris"
}
],
"headquarter": "Belgium",
"exports": [
{ "city": "Moscow" },
{ "city": "Athens" }
]
}
locations headquarter exports
0
country city
Germany Berlin
1
country city
France Paris
0 1
city
Athens
city
Moscow
Belgium

71. JSON ドキュメントのインデックス作成
{
"locations": [
{
"country": "Germany",
"city": "Bonn",
"revenue": 200
}
],
"headquarter": "Italy",
"exports": [
{
"city": "Berlin",
"dealers": [
{ "name": "Hans" }
]
},
{ "city": "Athens" }
]
}
locations headquarter exports
0
country city
Germany Bonn
revenue
200
0 1
citycity
Berlin
Italy
dealers
0
name
Hans

72. JSON ドキュメントのインデックス作成
Athens
locations headquarter exports
0
country city
Germany Bonn
revenue
200
0 1
citycity
Berlin
Italy
dealers
0
name
Hans
locations headquarter exports
0
country city
Germany Berlin
1
country city
France Paris
0 1
city
Athens
city
Moscow
Belgium

73. 転置インデックス
locations headquarter exports
0
country city
Germany
Berlin
revenue
200
0 1
city
Athens
city
Berlin
Italy
dealers
0
name
Hans
Bonn
1
country city
France Paris
Belgium
Moscow

74. インデックス ポリシー
{
"automatic": true,
"indexingMode": "Consistent",
"includedPaths": [{
"path": "/*",
"indexes": [{
"kind": "Hash",
"dataType": "String",
"precision": -1
}, {
"kind": "Range",
"dataType": "Number",
"precision": -1
}, {
"kind": "Spatial",
"dataType": "Point"
}]
}],
"excludedPaths": [{
"path": "/nonIndexedContent/*"
}]
}

75. Build 2018 での新機能

76. 一連のコンテナーに対するRU/秒のプロビジョニング
コンテナー レベルで
スループットを
プロビジョニング
データベース レベルで
スループットを
プロビジョニング
テナント
テーブル コンテナー グラフ
コンテナー
データベース内の
一連のコンテナー
リソース パーティション リソース パーティション
データベース レベルでのスループットのプロビジョニング

77. Bulk Executor Library

78. グローバル スケールのマルチ マスター (プレビュー)

79. VNET サービス エンドポイント

80. SQL API 向けの Java 非同期ライブラリ

81. まとめ

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