【Tips集】Tsurugi 1.4.0 について

※こちらの記事は、本日（2025年5月16日）リリースしたTsurugi 1.4.0 に関する記事となります。リリースに関する詳細は、下記をご覧ください。

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RTX並列スキャンによる性能向上

Tsurugiは、現代的なメニーコアハードウェア上で高いスケーラビリティを実現することを目指し開発されているリレーショナルデータベースです。特に大量データを扱う分析クエリやフルスキャン処理の性能をさらに引き出すため、新しい最適化としてRTX並列スキャン が導入されました。これにより、大規模テーブルに対する分析やレポート生成処理のような大量データ読み込みを行うユーザーが処理時間を大幅に短縮することが可能になります。

機能概要

RTX並列スキャンは、Read Only Transaction (RTX) におけるscan演算子を高速化する機能です。従来単一スレッドで実行されていたスキャンの対象範囲を分割し、複数のワーカースレッドで並列処理することで、CPUリソースを有効活用し、大量データに対するクエリやダンプ処理のボトルネック解消と性能向上を目指します。

背景

Tsurugiの初期の設計では、scan演算子は常に単一のワーカースレッド上で実行されていました。

その背景には、トランザクション実行エンジンの呼出し規約として「同一トランザクションに対する操作をマルチスレッドから並列に呼び出せない」という制約がありました。
この制約はTsurugiの開発初期において、トランザクション操作の並列処理を簡素化しOLTP操作のレイテンシやキャパシティ改善に注力するためのものでした。この規約を守るためにSQL実行エンジンが用いていたのがstickyタスクという仕組みです。scan演算子を含むタスクはこのstickyタスクに指定されており、「同一トランザクション内では、stickyタスクは同時に1つしか実行できない」というタスクスケジューラの整流化機能によって処理され、結果的に scan演算子の並列実行は不可能でした。

こうした制約により、特に大規模テーブルに対するスキャン操作が性能ボトルネックとなるケースが顕在化し、その並列化による高速化が強く求められるようになりました。

Tsurugiのタスクスケジューリングの基本設計やstickyタスクの詳細については、書籍 次世代高速オープンソースRDB Tsurugi の13章を参照してください。

動作原理

RTX並列スキャンは、以下の要素により実現されました。

1．stickyタスク制約の解除
まず、並列実行を可能にするための前提として、RTX内で発行されるタスクがstickyタスクとして扱われないように変更されました。
RTXは不変のsafe snapshotを読み取るため、理論上は同一トランザクションへのマルチスレッドアクセスが例外的に可能でしたが、実装上はスキャン結果キャッシュの排他やアボート処理のためにあったロックによりスケーラビリティ上の問題がありました。

これらの排他機構を除去・改善することでstickyではないタスクとして実行することが可能になり、同一ジョブ内でこれらのタスクを並列に実行するための前提条件が整いました。

2．スキャン範囲の分割
SQLクエリが実行される際、内部で生成される実行計画（ステップグラフ）の中から、並列化の対象となるscan演算子が特定されます。次に、キーの分布情報に基づいてスキャン範囲を分割するための効率的な境界値（ピボット）を計算します。
このピボットは、データの実体を直接参照するのではなく、統計情報などから推定される仮想的な境界の場合もあります。現在はキーの均一な分布を仮定して定数個の分割を行いますが、将来的にさらなる最適化を検討しています。

3．タスクの並列実行
計算されたピボットに基づき、元のスキャン範囲が複数の部分範囲に分割されます。そして、分割された各部分範囲のスキャンを担当するタスクが複数生成され、タスクスケジューラに投入されます。これらのタスクは、利用可能なワーカースレッドに割り当てられ、並行して実行されます。各タスクは自身に割り当てられた範囲のデータのみを読み出し、後続の処理へと渡します。
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この並列化によって複数のCPUコアがスキャン処理に使用され、CPUリソースが有効活用されるため、処理時間の大幅な短縮が期待されます。特に、スキャン操作がボトルネックとなっていたクエリや、テーブル全体のデータを読み出すダンプ処理においては、データ量が多い場合に顕著な高速化が見込めます。

将来展望

RTX並列スキャンは、RTXにおける読み取り処理性能を向上させる重要な一歩ですが、さらなる改善と拡張が計画されています。

• 分割精度の向上
  現在はシンプルな範囲分割ですが、将来的には分割精度を高める改善が検討されています。具体的には、データのキー分布を考慮し、テーブルデータをサンプリングしてピボットを計算することで各タスクの処理量を均等化する方法や、データ特性に応じて最適な分割戦略を選択可能にする、といったアプローチが考えられます。
  

• 分割数の動的な調整
  scan演算子の並列度（分割するタスク数）をデータ量やシステムリソース（CPUコア数など）に応じて自動最適化する機能の導入も検討されています。これにより、ユーザーが手動で調整せずとも、常に最適なパフォーマンスを得ることを目指します。
  

• LTX への拡張
  今回のアップデートは RTX のみを対象としましたが、同様の並列化を LTX へ拡張する検討も進めています。一方、 OCC は比較的少量のデータ処理を想定しており、現時点での並列化対応は予定していません。

まとめ

RTX並列スキャンは、Tsurugiにおける大量データの読み取り性能を大きく向上させる重要な機能強化です。stickyタスクという制約を解除し、スキャン処理を複数のワーカースレッドで実行可能にすることで、CPUリソースを最大限に活用し、クエリやダンプ処理の高速化を実現します。

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