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Hologres:インスタンスタイプの概要

最終更新日:Feb 05, 2026

Hologres は、さまざまなコア数およびメモリリソースを備えた複数のインスタンスタイプを提供しています。コンピュートとストレージが分離されたアーキテクチャを採用しているため、ストレージリソースはインスタンスタイプとは独立しています。本トピックでは、各インスタンスタイプのリソース仕様について説明します。必要に応じて、スペックアップ、スペックダウン、またはコンピュートおよびストレージリソースを個別にスケーリングすることで、インスタンスの仕様を動的に調整できます。

用語

Hologres のランタイムリソースには、データ管理のためのプロセスリソース、クエリサービスのための計算リソース、データ書き込みパスを最適化するためのリソース、およびキャッシュサービスが含まれます。すべてのサービスはクラウドネイティブなコンテナー技術に基づいており、複数の並列コンテナ計算ノードを使用して高性能な並列計算を実現しています。

Hologres は、インスタンスのリソース仕様に基づき、デフォルトの最大接続数および Shard Count を設定します。これらのデフォルト構成は、ほとんどのシナリオ向けにチューニングおよび最適化されています。最大接続数は変更できません。Shard Count は新しいテーブルグループを作成することで調整可能です。インスタンスをスケールアウトまたはスケールインした場合、最大接続数も自動的に調整されます。ただし、既存のデータベースのデフォルト Shard Count はスケーリング操作中には変更されず、手動で修正する必要があります。新規データベースは、新しい仕様に対応したデフォルト Shard Count を使用します

スケールアウト後、より多くのコアリソースによりクエリの同時実行性が向上します。ほとんどのシナリオでは、Shard Count を調整する必要はありません。書き込みスループットをさらに高める必要がある場合は、Shard Count を増やすことで同時書き込みスループットを改善できます。ただし、オンライン分析処理(OLAP)クエリの場合、Shard Count を増やしてもクエリパフォーマンスが大幅に向上することはなく、システムの同時スループットが低下する可能性さえあります。調整を行う前に、その基本原理を理解することが重要です。また、行指向テーブルでは、自然な分散特性により、Shard 数が多いほど読み取り性能が向上します。

推奨インスタンスタイプ

各シャードはデータの一部に対する読み取りおよび書き込みサービスリクエストを処理します。同一のテーブルグループ内では、各テーブルのデータの一部が同じシャードに分散されます。これらのテーブルがシャード内で結合できる場合、これは「ローカルジョイン」と呼ばれ、より効率的な結合方法です。データが同じシャードにない場合、データを再配置するためにリダイストリビューションオペレーターが必要となり、ネットワーク転送およびスケジューリングのオーバーヘッドが増加します。そのため、シャード設計時には、計算処理がシャード間で並列化可能か、あるいはシャード間でのデータ交換が必要かどうかを慎重に検討する必要があります。データの書き込みおよび更新シナリオでは、書き込みおよび更新はシャード間で並列化可能なため、シャード数が多いほどスループットが高くなります。ポイントクエリシナリオでは、各クエリが特定のシャードを正確にヒットできる場合(このプロセスは「シャードプルーニング」と呼ばれます)、シャード数が多いほど同時実行性が高くなります。一方、OLAP クエリでは複数のシャードが計算に参加する必要があり、必然的にデータ交換が発生します。シャード数が多すぎるとノード間のスケジューリングオーバーヘッドが増え、最終的にクエリの同時実行性が低下します。

Hologres インスタンスをご利用の際は、想定されるデータ量に最も適したインスタンスタイプおよび Shard Count を決定する必要があります。最適なインスタンスタイプおよび Shard Count は、データストレージ量だけでなく、アクセス頻度、実際のデータアクセス量、計算ペイロードの種類(ポイントクエリまたは分析など)、書き込みスループット、テーブルグループ内のテーブル数などの要因にも依存します。したがって、唯一の正解はありません。以下の表は、推定データ量に基づいた推奨 Shard Count およびインスタンスタイプを示しています。ご自身のニーズに合ったパラメーター設定をお選びください。

説明

以下の表に記載されている推奨 Shard Count およびインスタンスタイプは、あくまで参考情報です。たとえば、小規模データのテーブルは Shard Count が高いインスタンスに配置でき、大規模データのテーブルは単一シャードのインスタンスに配置することも可能です。ビジネスシナリオに応じて適切な Shard Count を選択してください。目標は、計算効率を高めるための高い同時実行性を実現しつつ、不要なシャッフルオーバーヘッドを回避するためにデータを集中させることです。

合計データサイズ

推奨仕様

推奨 Shard Count

注意事項

4,000 万行未満

32 コア以上

10 ~ 20

ストレステストには不向きです。開発環境向けに推奨されます。

4,000 万行 ~ 4 億行

64 コア以上

20 ~ 40

混合ペイロードのないシンプルなビジネスシナリオに適しています。

4 億行 ~ 40 億行

128 コア以上

40 ~ 80

書き込みとクエリの能力がバランスよく調整されています。本番システムのデフォルト開始構成として推奨されます。

40億~400億行

256 コア以上

80 ~ 240

複数のテーブルグループの使用を検討してください。異なるビジネス属性の凝集性またはデータ量に基づいてテーブルグループを分割し、それぞれのテーブルグループに対して異なるシャードを設計し、テーブル作成時に明示的にテーブルグループを指定してください。

400 億行 ~ 4,000 億行

512 コア以上

160 ~ 400

複数のテーブルグループの使用を検討してください。異なるビジネス属性の凝集性またはデータ量に基づいてテーブルグループを分割し、それぞれのテーブルグループに対して異なるシャードを設計し、テーブル作成時に明示的にテーブルグループを指定してください。非常に大規模なテーブルに対してのみ、より多くのシャード数を割り当ててください。標準的なテーブルには、高い Shard Count は推奨されません。

デフォルトインスタンスリソース

Hologres は、インスタンスのリソース仕様に基づき、デフォルトの最大接続数および事前割り当て済みの Shard Count を提供します。デフォルト構成は以下の表のとおりです。

2022 年 4 月 25 日以降、汎用インスタンスは 512 CUs ~ 1,024 CUs の計算リソース仕様をサポートしています。それ以上の仕様をご希望の場合は、チケットを送信してください。より大きなリソース仕様にスペックアップする前に、インスタンスを V1.1.58 以降にアップグレードする必要があります。

計算グループインスタンスの場合、チケットを送信せずに 32 CUs ~ 8,192 CUs の任意の仕様を柔軟に購入できます。

説明
  • 各インスタンスタイプには計算ノードおよびフロントノードが含まれます。16 CUs ごとに 1 つの計算ノードが対応します。512 CUs 以下の仕様では、デフォルトの計算ノード数はフロントノード数と同じです。1,600 CUs 以上の仕様では、フロントノード数は 100 のまま固定されます。

  • インスタンスを元のサイズの 5 倍未満でスケールアウトする場合、Shard Count を調整しないでください。このデフォルト仕様はほとんどのシナリオに適しており、書き込みおよびクエリのバランスの取れた構成を提供します。

  • 合計最大接続数 = フロントノードあたりの最大接続数 × フロントノード数。括弧内の値は各ノードの仕様を示しています。乗算記号の前の数値はアクセスノードあたりの最大接続数、後の数値はフロントノードの総数です。

インスタンスタイプ

計算ノード数

デフォルトの Shard Count

合計最大接続数(V2.1 以前)

合計最大接続数(V2.2 以降)

Superuser 用予約接続数合計(V1.1 以降)

32 CUs

2

20

256(128 × 2)

512(256 × 2)

10 (5 × 2)

48 ~ 80 CUs

3 ~ 5

40

128 × 計算ノード数

256 × 計算ノード数

5 × 計算ノード数

96 ~ 112 CUs

6 ~ 7

60

128 × 計算ノード数

256 × 計算ノード数

5 × 計算ノード数

128 ~ 192 CUs

8 ~ 12

80

128 × 計算ノード数

256 × 計算ノード数

5 × 計算ノード数

208 ~ 352 CUs

13 ~ 22

120

128 × 計算ノード数

256 × 計算ノード数

5 × 計算ノード数

368 ~ 992 CUs

23 ~ 62

160

128 × 計算ノード数

256 × 計算ノード数

5 × 計算ノード数

1,008 ~ 1,584 CUs

63 ~ 99

200

128 × 計算ノード数

256 × 計算ノード数

5 × 計算ノード数

1,600 ~ 2,272 CUs

100 ~ 142

200

12,800 (128 × 100)

25,600 (256 × 100)

500 (5 × 100)

2,288 ~ 4,000 CUs

143 ~ 250

240

12,800 (128 × 100)

25,600 (256 × 100)

500 (5 × 100)

4,016 ~ 8,000 CUs

251 ~ 500

320

12,800 (128 × 100)

25,600 (256 × 100)

500 (5 × 100)

8,016 ~ 8,192 CUs

501 ~ 512

400

12,800 (128 × 100)

25,600 (256 × 100)

500 (5 × 100)

デフォルトインスタンス接続数の確認と管理

Hologres では、インスタンスのデフォルト接続数を確認および管理できます。

  • 接続数の確認

    インスタンスを作成し、開発者ツールに接続した後、次の文を実行して、単一のフロントノードあたりの最大接続数を確認できます。戻り値は、単一のフロントノードあたりの最大接続数です。

    説明

    Hologres インスタンスの合計最大接続数 = フロントノードあたりの最大接続数 × フロントノード数

    -- 単一アクセスノードあたりの最大接続数を確認します。接続は複数のアクセスノードに均等に分散されます。
    show max_connections;
  • 接続の管理

    インスタンスには Superuser 用の予約接続が提供されています。接続数がデフォルト制限に達した場合、Superuser は Hologres に接続し、SQL コマンドを使用してアイドル接続を確認・解放したり、必要に応じてインスタンスをスペックアップしたりできます。アイドル接続の確認および解放方法の詳細については、「接続数」をご参照ください。

インスタンス Shard Count の確認と変更

インスタンスをスケールアウトした後、通常は Shard Count を調整する必要はありません。なぜなら、より多くのコアリソースによりクエリの同時実行性が向上するためです。書き込みスループットをさらに高める必要がある場合は、Shard Count を増やすことで同時書き込みスループットを改善できます。

また、行指向テーブルでは、自然な分散特性により、シャード数が多いほど読み取り性能が向上します。インスタンス Shard Count の確認および変更方法については、「テーブルグループおよび Shard Count ユーザーガイド」をご参照ください。