LevelDB徹底解説：仕組み・パフォーマンスチューニングとRocksDBとの違い
エバープレイ編集部LevelDB とは — 概要
LevelDB は Google によって開発された、組み込み向けの高速なキー・バリュー型ストレージライブラリです。C++で実装され、文字列（バイナリ列）をキーと値として扱う「順序付きマップ（ordered map）」を提供します。主にアプリケーション内部に埋め込んで使用することを想定しており、SQL やトランザクション管理などの高レベル機能は持ちませんが、単純かつ高性能なデータ保存基盤を必要とする場面で広く採用されています。
なぜ LevelDB が使われるか
- 高い書き込みスループット：ログ構造マージ木（LSM-tree）に基づく設計により、ランダム書き込みよりも性能劣化が少ない。
- レンジスキャンが可能：内部でキーをソートしているため、範囲検索やイテレータでの走査が容易。
- 軽量で組み込みやすい：サーバ型ではなくライブラリとしてアプリに組み込み、シンプルな API を通して操作できる。
- 拡張性のある設計：カスタム比較関数、スナップショット、WriteBatch など実用的な API を備える。
基本的な内部構造とデータフロー
LevelDB は LSM-tree をベースにしており、データの流れは概ね次のようになります。
- クライアントの書き込みはまず WAL（Write-Ahead Log、.log ファイル）に同期または非同期で追加され、同時にメモリ上の MemTable（通常はスキップリスト）に挿入されます。
- MemTable が閾値に達するとイミュータブルな MemTable に切り替えられ、バックグラウンドで SSTable（.sst/.ldb ファイル）としてフラッシュされます。
- 複数の SSTable（レベル別に管理）が増えると、バックグラウンドでコンパクションが実行され、古いファイルのマージや重複データの削除を行います。
- 読み取りはまず MemTable とイミュータブル MemTable を参照し、必要なら SSTable（複数レベル）を検索して返します。Bloom フィルタが有効なら不要なファイルアクセスを避けられます。
主要コンポーネントの詳細
- WAL（Write-Ahead Log）：クラッシュリカバリのためのログ。書き込みはログへ書かれた時点で永続化扱いにできる（同期オプションによる）。
- MemTable：メモリ上のソート済みデータ構造（デフォルトはスキップリスト）。高速な挿入と読み取りを提供。
- SSTable（Sorted String Table）：不変のオンディスクファイル。データブロック、インデックスブロック、（オプションの）フィルタブロック（Bloom フィルタ）などで構成。
- コンパクション：レベル間の SSTable をマージして古いデータ（削除や上書き）を解放し、読み取り効率を維持する処理。自動で実行され、パフォーマンスに影響することがある。
- ブロック、キャッシュ、圧縮：ブロックサイズ（デフォルト約 4KB）ごとにデータを分け、ブロックキャッシュ（LRU）で読み取りを高速化。Snappy 圧縮がサポートされ、デフォルトで有効化される環境もある。
API と操作モデル
- 基本操作：Put（書き込み）、Get（読み取り）、Delete（削除）。キーと値は任意のバイト列。
- WriteBatch：複数の更新を原子単位でまとめて行うためのバッチ処理。
- Iterator：指定キーからの順次走査やレンジ走査を行う。SSTable の順序特性が活きる。
- Snapshot：ある時点の一貫したビューを提供する。読み取りの一貫性を確保する際に有用。
- Options：write_buffer_size、max_open_files、block_size、block_cache_size、filter_policy（BloomFilter）など、パフォーマンスに関わるパラメータを細かく調整可能。
メリット（得られる利点）
- 高スループットな書き込み性能（LSM の利点）と、比較的良好なレンジ読み取り。
- 非常に軽量で組み込みやすく、多数の言語バインディングが存在（Node.js、Go、Python 等）。
- アプリケーションの要件に合わせてブロックサイズやキャッシュ、フィルタ等のチューニングが可能。
制約・注意点（デメリット）
- トランザクション機能は限定的：WriteBatch による原子性はあるが、複雑なトランザクション制御や分散トランザクションは提供されない。
- 単一プロセスでの利用が前提：複数プロセスから同一データベースを同時に開くことは推奨されない（LOCK ファイルで保護される）。
- コンパクションのオーバーヘッド：大規模データや書き込み集中時にバックグラウンドのコンパクションが I/O を圧迫することがある。
- 二次インデックスや SQL など高レベルな検索機能はないため、アプリ側で工夫が必要。
運用・チューニングの実務ポイント
- write_buffer_size（MemTable サイズ）：大きくすると書き込みバッチが大きくなり I/O 回数は減るがメモリを消費。
- block_cache_size：読み取りキャッシュを適切に設定すればポイント読み取り性能が向上。
- Bloom フィルタを有効化すると、存在しないキーのための不要なディスクアクセスを減らせる（読み取りが多いワークロードで有効）。
- 圧縮（Snappy 等）：ディスク使用量と I/O を減らせるが、CPU トレードオフがあるため適切に選択。
- max_open_files と compaction の設定：OS のファイルディスクリプタ制限や I/O 帯域を考慮して調整する。
エコシステムと派生・代替プロダクト
LevelDB 自体は設計をシンプルに保つ方針のため、機能拡張や運用性の改善を求めるニーズからいくつかの派生プロジェクトが生まれています。
- RocksDB（Facebook）：LevelDB をフォークし、マルチスレッドコンパクション、カラムファミリ、トランザクション、より多様な圧縮・コンパクション戦略など多くの機能を追加。大規模運用に向く。
- 他の選択肢：LMDB（メモリマップ型で読み取り高速）、SQLite（SQL 機能）、Berkeley DB など、用途に応じて選択する。
- 多言語バインディング・ラッパー：Node の levelup/leveldown、Go の goleveldb、Python の plyvel などがある。
実際の採用例
- Chromium / Google Chrome：ブラウザ内部のキー・バリュー型ストレージ（IndexedDB の実装など）で採用例がある（ブラウザや実装のバージョンによる）。
- 仮想通貨ノードや各種分散システムのローカルストレージ：Bitcoin Core など一部プロジェクトでチェーンデータやインデックス保存に利用されてきた事例がある。
- 軽量なメタデータストア、キャッシュ、ログ集約の一時保存など、組み込み用途全般で広く使われる。
いつ LevelDB を選ぶべきか、いつ別の選択をするか
次のような場合に LevelDB は有力な選択です：アプリに組み込み型の軽量で高速なキー・バリュー層が必要で、単一プロセス内で動作させるケース、またはレンジ検索が重要なワークロード。一方で、分散レプリケーション、複雑なトランザクション、運用時の柔軟なコンパクション設定や多様なチューニングが必要な場合は RocksDB や他の KV ストアを検討すべきです。
まとめ
LevelDB は設計がシンプルで高性能、かつ多くのユースケースで充分な機能を備えた組み込み型キー・バリューストレージライブラリです。LSM-tree に基づくため書き込み中心のワークロードに強く、ブロックキャッシュや Bloom フィルタ、圧縮などのチューニングで性能を向上させられます。その一方で、複雑なトランザクションやマルチプロセスでの同時アクセス、詳細な運用制御を求める場合は、RocksDB などの発展版や別製品を検討することが現実的です。
