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title: 実際に触って分かったOceanBaseとSeekDBのリアル
tags:  #分散 #分散db #oceanbase #seekdb #入門 #分散db入門  
author: [Kento Yamada](https://www.docswell.com/user/ymd65536)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2026年7月16日開催、「その深夜のデータベースメンテナンス、本当に必要ですか？」というイベントの登壇資料です。  https://oceanbase.connpass.com/event/398914/
published: July 17, 26
canonical: https://www.docswell.com/s/ymd65536/ZDM9XG-2026-07-16
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# Page. 1

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実際に触って分かったOceanBaseとSeekDBのリアル
その深夜のデータベースメンテナンス、本当に必要ですか？
Is that midnight database maintenance really necessary?
30min
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# Page. 2

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自己紹介
山田顕人（Kento.Yamada） @ymd65536
By the wayの人、404ニキなど呼び方はさまざま
仕事：DevSecOps、クラウドインテグレーション
コミュニティ運営：.NETラボ、AI運用、AI駆動開発
受賞歴（10個、継続中の称号を掲載）
● 初代PagerDutyアンバサダー
DevSecOpsの領域で開発と運用とデータ分析を担当
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# Page. 3

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今日話すこと
前半
● OceanBaseの印象
● 従来型のデータベースが抱える問題点(手短に)
● 分散DBとNewSQL(手短に)
後半
● OceanBaseの話題
● SeekDBの話題
● OceanBaseとSeekDBの関係性
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# Page. 4

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欠点が見つからない
第一印象
OceanBase
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# Page. 5

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従来型のデータベースが抱える問題点(手短に)
● トランザクション(OLTP)とアナリティクス(OLAP)が別のDBになりがち
● NoSQL vs RDBの対立構造、うまくハマる方法を探しがち
● スケールアウト（横方向の拡張）の限界と高コスト
● 深夜のメンテナンスウィンドウの必要性（無停止運用の困難さ）
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# Page. 6

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OLTPとOLAPが別のDBになりがち
OLTP DB
OLAP DB
ミラーリング
トランザクションDBと分析DBで分けるアーキテクチャ
例：アプリケーションではOLTP、分析アプリケーションにおいてはOLAP
※NoSQLとPrestoで分析はよくあるパターン、そして運用組織の分断
👉 CDC(Change Data Capture)の同期遅延、データ損失の危険
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# Page. 7

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RDB vs NoSQLの対立構造、うまくハマる方法を探しがち
Application
RDB
NoSQL
Application
NoSQL
RDB
● アプリケーションがアクセスするのはRDBが先かNoSQLが先か
● API都合 or データモデル都合
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# Page. 8

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スケールアウト（横方向の拡張）の限界と高コスト
DB
Application
スケールできる最大数を決め
ている場合は
これ以上スケールできない！
DB
DB
● DBの配置は多くの場合においてマルチAZ配置で冗長化
● 水平スケールする = 同じ構成でDBが増えてコスト増
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# Page. 9

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深夜のメンテナンスウィンドウの必要性
（無停止運用の困難さ）
DB
Application
DBサービスあるいは特定の
リージョンやAZにあるDBを
止めることがある。
DB
● 停止切替の作業が必要、大抵の場合は営業時間外で対応
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# Page. 10

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分散DBとNewSQL(手短に)
NodeA
DB
Application
NodeB NodeC
DB
DB
DB
実際には3つのDBで構成
● 分散DB：複数のDBを1つに見せること
● NewSQL：SQLとACIDを維持したまま、NoSQLのようなスケーラビリティを実現
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# Page. 11

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分散したら困ることないですか？
コンセンサスアルゴリズムの話
NodeA
NodeB
NodeC
DB
DB
DB
残高 100万円
残高 95万円
残高 80万円
送金中に障害発生、どのデータを正しいと判断すればよい？
ここで「コンセンサスアルゴリズム」が登場します。
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# Page. 12

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コンセンサスアルゴリズムの仕組み(イメージ)
① 更新要求
② 提案
クライアントから
90万円への更新要求
あるNode(Leader)が残高更新の
提案を各Nodeに送信
Leader
DB
クライアント
NodeA
NodeB
90万円に更新する提案
NodeC
DB
DB
DB
100万円
95万円
80万円
NodeB
NodeC
DB
DB
95万円 80万円
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# Page. 13

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コンセンサスアルゴリズムの仕組み(イメージ)
③ 合意
④ 決定
多数のNodeが「OK」と返信
この例では過半数の2/3
Leader
多数の合意が得られたので、
更新が確定し、全Nodeに反映
Leader
DB
DB
残高確定、90万円
NodeCがNG
NodeA NodeB
DB
DB
NodeC
DB
100万円 95万円 80万円
NodeA NodeB
DB
DB
NodeC
DB
90万円 90万円 90万円
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# Page. 14

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コンセンサスアルゴリズムのポイント
Leader
Point: Node同士で通信、アルゴリズムのキモ
DB
代表的なコンセンサスアルゴリズム
NodeA NodeB NodeC
DB
DB
DB
● Paxos
● Raft
(OceanBaseはMulti-Paxosを採用)
90万円 90万円 90万円
● 過半数が合意したもの = 正しいもの
● 一部のNodeが故障していてもサービスが継続できる
● Leaderが切り替わっても、OBProxyが適切なOBServerへルーティングする
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# Page. 15

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OceanBaseを理解する4つの視点
● 一般的なRDBMSと何が違うのか
● 分散データベース特有の難しさ
● OceanBaseが向いているケースと向いていないケース
● OceanBaseの技術をAI検索に展開したSeekDB
順番に見ていこう！
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# Page. 16

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OceanBaseは何が違うのか
OceanBase
一般的なRDBMS
OBProxy
Application
RDB
Primary
RDB
Replica
OB
Server
OB
Server
OB
Server
Zone A
Zone B
Zone C
● 1台を強くするのではなく、クラスタ全体で動かす
● データを複数のOBServerに分割して配置し、クラスタ全体で処理する
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# Page. 17

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補足：OceanBase Bacchus
ストレージ分離型アーキテクチャ
引用：OceanBase Bacchus: a High-Performance and Scalable Cloud-Native
Shared Storage Architecture for Multi-Cloud
https://arxiv.org/abs/2602.23571
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# Page. 18

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分散をアプリケーションに意識させない
Point
Tenant
データが分割されていても
アプリケーションからは1つに見える。
Table A
Table B
Table C
DB
OBProxyの役割
SQLを受け取って対象データを持つ適切な
OBServer（DB）へルーティング
(ここが通信レイテンシ削減のキモ)
アプリケーションは
分散していることを意識しない。
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# Page. 19

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オンラインスケーリングの仕組み
変更前
NodeA
NodeB
NodeC
DB
DB
DB
クラスタを稼働させ
たままリソース追加
Node Dを追加
NodeA
NodeB
DB
DB
NodeC NodeD
DB
DB
サービス停止せずにデータを再配置
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# Page. 20

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分散DBであるがゆえの課題
Application
Application
合意形成コストが発生！
NodeA
NodeA
NodeB
NodeC
DB
DB
DB
DB
高速・単純
合意(コンセンサス)をとる
● Node間通信が増える
● 分散トランザクションでは複数Nodeの調整が必要になる
● Node数を増やせば必ず速くなるわけではない
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# Page. 21

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分散トランザクションのコスト
同一パーティション内
注文
在庫
データが同じNodeに存在
通信が少ない。
DB
複数パーティション間
データが異なるNodeに存在
注文
在庫
Nodeをまたぐ
DB
DB
ネットワーク通信と
トランザクション調整が必要
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# Page. 22

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OceanBaseが向いているケース
● 停止時間を短くしたい基幹システム
● 大量の同時更新を扱うサービス
● RPOとRTOに厳しい要件があるシステム
● データ量やアクセス量の継続的な増加が見込まれるシステム
● SQLやトランザクションを維持したまま水平拡張したいシステム
大規模トラフィックだけでなく、停止できないことや
将来的な拡張性に価値があるシステムが候補となり得る。
例：とても厳しいトランザクションと可用性を要求される決済システム
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# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYR6Y27P.jpg)

OceanBaseが合わないかもしれないケース
● 小規模で単一Nodeでも十分なシステム
● 高可用性や水平拡張を必要としないシステム
● マネージドサービスを利用しても、分散トランザクションや性能設計を扱う知
識は必要（後述）
● Node間通信が多くなるデータモデル
● 特定のDB製品固有機能や完全な互換性に強く依存するシステム
● コストよりも構成の単純さを優先したいシステム
まとめ：要件によってはOceanBaseがオーバースペックになることもある
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# Page. 24

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By the way：ここまで話したけど
深夜メンテナンスは本当に不要になるんですか？
今まで
OceanBase Cloudを利用
● DB追加
● データ設計
● パッチ適用
● SQL
● バックアップ
● 性能
● 障害対応
● コスト
「運用はなくなる」のではなく、「運用の中身が変わる」
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# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1Y24YXEG.jpg)

OceanBase Cloudで運用はどう変わる？
OceanBase Cloud
利用者/開発者
クラスタ構築
データモデル設計
Node追加・削除
SQLチューニング
バージョンアップ
インデックス設計
バックアップ
パーティション設計
障害復旧
RPO/RTOの設計
基盤監視
アプリケーションの設計
インフラ運用は大幅に減るが、データベース設計は依然として重要
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# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWGRXGK72.jpg)

では、AIアプリケーションから小さく始めたい場合はどうでしょうか
SeekDBはOceanBaseの技術をAIアプリ向けに届ける入口
大規模な業務システム
AIアプリケーション
分散
高可用・水平スケール
RAG
エージェント・検索
OceanBase Database
SeekDB
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# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZLR6LN73.jpg)

SeekDB、なぜRAGにRDBの機能が必要なのか
RAGで扱うデータ
● 本文
「この質問に近い文書」
かつ
「このユーザーが閲覧可能」
かつ
「過去30日以内」
● ベクトル
● 文書ID
● ユーザーID
クエリ
● 公開範囲
● 更新日時
ベクトル検索とSQLを1つのデータベースで
● カテゴリ
扱えることに意味がある！
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# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76WR2W97V.jpg)

OceanBaseとSeekDBのつながり
● OceanBase
○ 大規模・分散・高可用な業務DB
● SeekDB
○ AIアプリ・RAG・検索から始めやすいDB
共通する考え方
● SQLで扱える
● トランザクションを扱える
● 構造化データを扱える
SQLが扱えるため検索条件に対応したRAGアプリケーションを構築できる。
それがSeekDB！そして、大規模ならそこでOceanBaseという使い方
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# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75M82MD74.jpg)

まとめ
OceanBase
SQLとACIDを維持したまま、分散・高可用・水平拡張を実現
ただし
分散DB特有の通信コストと運用設計は必要（OceanBase Cloudであっても）
SeekDB
AI検索やRAGから小さく始められる選択肢
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# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J29K4RMER.jpg)

OceanBaseの始め方（個人的なオススメ）
● Get started with a transactional instance|OceanBase Cloud |
docs|Distributed Database
○
https://en.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-cloud-10000000001945363
インスタンスの種類には3つ、始めるならトランザクションインスタンスがおすすめ
● トランザクションインスタンス
● アナリティクスインスタンス
● キーバリューインスタンス
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# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY4NMDPJM.jpg)

SeekDBの始め方（個人的なオススメ）
● SeekDB
○ https://github.com/oceanbase/seekdb
● pyseekdb
○ https://github.com/oceanbase/pyseekdb
● skills
○ https://docs.seekdb.ai/seekdb/agent-skills
● Hybrid Search
○ https://docs.seekdb.ai/seekdb/experince-hybrid-search-with-sdk
● Vector Search
○ https://docs.seekdb.ai/seekdb/experience-vector-search-with-sdk
pyseekdbをuv環境にインストールして実行するのがオススメです。Skillsもある。
GitHub Codespacesでも試せます。
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# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNYXW6M78.jpg)

おわり
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# Page. 33

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Appendix
● System architecture
○ https://en.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-cloud-100000000028490
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● System management
○ https://en.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-cloud-100000000028490
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● OceanBase Deployer Docs - Install and Deploy Tool Documentation - OceanBase
Docs
○ https://en.oceanbase.com/docs/obd-en
● Experience hybrid search with SQL | seekdb
○ https://docs.seekdb.ai/seekdb/experience-client-server-mode-seekdb-with-S
QL
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