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バックエンドフレームワークにおけるCQRSの活用：導入すべき時、避けるべき時

Aug. 30, 2025
# Misc

Olivia Novak

Dev Intern · Leapcell

Dieser Beitrag ist auch in English, 한국어 und Deutsch verfügbar
Cover of "バックエンドフレームワークにおけるCQRSの活用：導入すべき時、避けるべき時"

はじめに

進化し続けるバックエンド開発の状況において、アーキテクトやエンジニアは、スケーラビリティ、保守性、パフォーマンスを向上させるパターンやプラクティスを常に模索しています。特に複雑なエンタープライズシステムで大きな注目を集めているパターンの一つが、コマンドクエリ責務分離（CQRS）です。このアーキテクチャアプローチは、その核心において、データを読み取る方法とそれを変更する方法との間に基本的な違いがあることを認識しています。一見すると単純ですが、CQRSは強力な利点をもたらす可能性のあるパラダイムシフトをもたらしますが、かなりの複雑さも伴います。CQRSを採用する「いつ」と「なぜ」を理解し、その潜在的な落とし穴を認識することは、堅牢で効率的なバックエンドシステムを構築するために不可欠です。この記事では、バックエンドフレームワーク内でのCQRSの実践的な応用について掘り下げ、その原則、実装の詳細、および重要な意思決定ポイントをガイドします。

基本の解説

「いつ、なぜ」を掘り下げる前に、CQRSを取り巻くコアコンセプトを明確に理解しましょう。

CQRSとは何か？

CQRS、すなわちコマンドクエリ責務分離は、データ読み取り（クエリ）の操作とデータ更新（コマンド）の操作を分離するアーキテクチャパターンです。従来のCRUD（作成、読み取り、更新、削除）システムでは、読み書きのために同じデータモデル、そして多くの場合同じ一連のサービスが使用されます。CQRSはこの依存関係を打破し、それぞれを最適化され独立した方法で処理できるようにします。

コマンドとクエリ

  • コマンド: システムの状態を変更する意図です。コマンドは命令的であり、命令形（例: CreateOrder、UpdateProductPrice、DeactivateUser）で命名され、通常はvoidまたは単純な確認（成功/失敗インジケータや作成されたエンティティのIDなど）を返します。コマンドは、クライアントと即時の永続化操作との結合を解除するために、非同期に処理されることがよくあります。
  • クエリ: データの要求であり、システムの状態を変更しません。クエリはしばしば宣言的な方法（例: GetProductDetails、ListActiveUsers、FindOrdersByCustomer）で表現されます。これらは、通常、コンシューマ専用に調整されたDTO（データ転送オブジェクト）形式でデータを返します。

イベントソーシング

CQRSによって厳密に要求されるわけではありませんが、イベントソーシングはしばしばCQRSと組み合わせて使用されます。イベントソーシングは、アプリケーションの状態へのすべての変更が不変イベントのシーケンスとしてキャプチャされることを保証します。現在の状態を保存する代わりに、イベントソーシングシステムは、いつでも状態を再構築するために再生できる一連のイベントを保存します。これにより、監査証跡が提供され、強力な分析が可能になり、堅牢な回復メカニズムが提供されます。

さらに深く掘り下げる：原則、実装、実践例

CQRSの核となるアイデアは単純ですが、その実装はプロジェクトのニーズによって大きく異なります。

CQRSの仕組み

ハイレベルでは、CQRSシステムは通常以下のようなものを含みます。

  1. コマンドサイド（書き込みモデル）:
    • クライアントからのコマンドを受信します。
    • コマンドは、ビジネスロジックを含むコマンドハンドラーによって処理されます。
    • コマンドハンドラーは、書き込みモデルデータストア（多くの場合、従来のデータベースまたはイベントストア）からアグリゲート（単一のユニットとして扱われるドメインオブジェクトのクラスター）をロードします。
    • ビジネスルールの実行が成功すると、ドメインイベントが生成されます。
    • これらのイベントは（例: イベントストアに）永続化され、その後メッセージブローカーに発行されます。
  2. クエリサイド（読み取りモデル）:
    • コマンドサイドによって発行されたイベントを購読します。
    • イベントハンドラーは、これらのイベントを処理して読み取りモデルデータストアを更新します。
    • 読み取りモデルは、クエリ専用に最適化されており、異なるデータストア（例: 複雑な結合のためのリレーショナルデータベース、柔軟なスキーマのためのドキュメントデータベース、全文検索のための検索エンジン）を使用する可能性があります。
    • クライアントは読み取りモデルに直接クエリします。

わかりやすい例

eコマースプラットフォームを考えてみましょう。

CQRSなし（従来の方式）:

# モデル
class Product(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String)
    price = db.Column(db.Float)
    stock = db.Column(db.Integer)

# サービスレイヤー
def update_product_stock(product_id, quantity_change):
    product = Product.query.get(product_id)
    if product:
        product.stock += quantity_change
        db.session.commit()
        return True
    return False

def get_product_details(product_id):
    product = Product.query.get(product_id)
    if product:
        return {'id': product.id, 'name': product.name, 'price': product.price, 'stock': product.stock}
    return None

# 書き込みと読み取りは同じProductモデルとデータベーススキーマを使用します。

CQRSあり（簡略化）:

1. コマンドとクエリの定義:

# コマンド
class UpdateProductStockCommand:
    def __init__(self, product_id: int, quantity_change: int):
        self.product_id = product_id
        self.quantity_change = quantity_change

# クエリ
class GetProductDetailsQuery:
    def __init__(self, product_id: int):
        self.product_id = product_id

class ProductDetailsDto: # 読み取りモデル専用に最適化
    def __init__(self, id: int, name: str, current_price: float, available_stock: int):
        self.id = id
        self.name = name
        self.current_price = current_price
        self.available_stock = available_stock

2. コマンドサイド（書き込みモデル）:

# コアビジネスロジックと状態変更を表します
class ProductAggregate:
    def __init__(self, product_id, stock):
        self.id = product_id
        self.stock = stock
        self.events = []

    def apply_stock_change(self, quantity_change):
        if self.stock + quantity_change < 0:
            raise ValueError("在庫不足")
        self.stock += quantity_change
        self.events.append(ProductStockUpdatedEvent(self.id, quantity_change, self.stock))

# コマンドハンドラー
class UpdateProductStockCommandHandler:
    def __init__(self, event_store, product_repository):
        self.event_store = event_store # データベースまたは専用イベントストアの可能性あり
        self.product_repository = product_repository # アグリゲートをロードするため

    def handle(self, command: UpdateProductStockCommand):
        # イベントストリームまたはスナップショットからアグリゲートをロード
        # 簡潔にするため、ここでは単純なリポジトリを想定
        product = self.product_repository.get_product_aggregate(command.product_id)
        if not product:
            raise ValueError("商品が見つかりません")

        product.apply_stock_change(command.quantity_change)
        self.event_store.save_events(product.events) # イベントを永続化
        # メッセージブローカー（例: Kafka、RabbitMQ）にイベントを発行
        print(f"商品{command.product_id}のProductStockUpdatedEventが発行されました。")

# イベント
class ProductStockUpdatedEvent:
    def __init__(self, product_id, quantity_change, new_stock):
        self.product_id = product_id
        self.quantity_change = quantity_change
        self.new_stock = new_stock

3. クエリサイド（読み取りモデル）:

# 商品詳細用の別の、正規化されていない読み取りモデル
# 異なるデータベースや読み取り専用に最適化された異なるテーブルの可能性あり
class ProductReadModel(db.Model): # 例: SQLAlchemyを再度使用、ただし概念的には異なる
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String)
    current_price = db.Column(db.Float)
    available_stock = db.Column(db.Integer)

# イベントハンドラー（コマンドサイドからのイベントをリッスン）
class ProductStockUpdatedEventHandler:
    def handle(self, event: ProductStockUpdatedEvent):
        # イベントに基づいて読み取りモデルを更新
        product_dto = ProductReadModel.query.get(event.product_id)
        if product_dto:
            product_dto.available_stock = event.new_stock
            db.session.commit()
            print(f"商品{event.product_id}の読み取りモデルが更新されました。新しい在庫: {event.new_stock}")
        else:
            # 商品がまだ読み取りモデルに存在しない場合の処理（例: 初期作成イベント）
            pass

# クエリハンドラー
class GetProductDetailsQueryHandler:
    def handle(self, query: GetProductDetailsQuery) -> ProductDetailsDto:
        product_dto = ProductReadModel.query.get(query.product_id)
        if product_dto:
            return ProductDetailsDto(
                id=product_dto.id,
                name=product_dto.name,
                current_price=product_dto.current_price,
                available_stock=product_dto.available_stock
            )
        return None
# 想定される使用フロー
# --- コマンド受信 ---
command_handler = UpdateProductStockCommandHandler(event_store, product_repository)
command_handler.handle(UpdateProductStockCommand(product_id=123, quantity_change=-5))

# --- イベントが非同期に処理される ---
# event_handler = ProductStockUpdatedEventHandler()
# event_handler.handle(event_from_message_broker) # これはメッセージキュー経由で行われます

# --- クエリ受信 ---
query_handler = GetProductDetailsQueryHandler()
product_details = query_handler.handle(GetProductDetailsQuery(product_id=123))
if product_details:
    print(f"商品名: {product_details.name}, 在庫: {product_details.available_stock}")

この例は、簡略化されていますが、分離を示しています。コマンドサイドはビジネスロジックと状態変更に焦点を当て、クエリサイドは効率的なデータ表示に焦点を当てています。

CQRSを導入すべき時

CQRSは万能薬ではありません。特定のシナリオでその真価を発揮します。

  1. 読み取り（または書き込み）のための高性能要件：読み書きのワークロードが大きく異なり、別々のスケーリング戦略が必要な場合。たとえば、毎秒数百万回の読み取りと毎秒数千回の書き込みがある場合、キャッシュ、非正規化、または特殊なデータベースを使用して読み取りモデルをスループットのために最適化できます。
  2. 複雑なドメインとビジネスロジック（DDDの文脈）：ドメインモデルがリッチで複雑な場合、特にドメイン駆動設計（DDD）の文脈で。CQRSは、コマンドをアグリゲートルートと整合させ、イベント駆動型アーキテクチャを可能にすることにより、DDDと自然に互換性があります。
  3. スケーラビリティと可用性のニーズ：読み取り側と書き込み側を独立してスケーリングする必要がある場合。書き込みモデルの一貫性に影響を与えることなく、読み取りモデルサービスの複数のインスタンスをデプロイできます。これは可用性も向上させます。
  4. レポートと分析：レポートのニーズが、正規化された書き込みモデルから生成するのが困難または非効率的な、最適化された（多くの場合、非正規化された）データのビューを必要とする場合。読み取りモデルは、分析クエリ専用に設計できます。
  5. イベントソーシングの利点：不変の監査ログ、状態を再構築するためにイベントを再生する能力、または強力なタイムトラベルデバッグ機能が必要な場合。イベントソーシングを備えたCQRSは、これらをすぐに利用できるようにします。
  6. 結果整合性のあるシステム：ある程度の結果整合性が許容される、あるいは望ましい場合。読み取りモデルは非同期に更新されるため、コマンドが実行された直後には、クエリがわずかに古いデータを返す可能性があります。

CQRSを避けるべき時

CQRSを採用する説得力のある理由があるのと同様に、避けるべき強力な理由もあります。

  1. 単純なCRUDアプリケーション：単純なデータモデルと基本的な作成、読み取り、更新、削除操作を持つアプリケーションでは、CQRSは不必要な複雑さをもたらします。従来のレイヤードアーキテクチャは通常十分であり、開発と保守がはるかに容易です。
  2. 厳密な整合性要件：アプリケーションが書き込み後の整合性（つまり、ユーザーは変更を加えた直後にその変更を確認できる必要がある）を絶対に必要とする場合、CQRSの最終的な整合性モデルは問題になる可能性があります。これを緩和する技術（例: コマンド実行直後に書き込みモデルから読み取りを提供する）は存在しますが、さらに複雑さが増します。
  3. 小規模チームまたは限られたリソース：CQRSは、より高度なアーキテクチャの理解、より多くのインフラストラクチャ（メッセージブローカー、複数のデータベースの可能性）、および運用オーバーヘッドの増加を必要とします。小規模チームにとって、その利点は追加の負担を上回ることはめったにありません。
  4. 急峻な学習曲線：CQRSを採用することは、イベント駆動型アーキテクチャ、メッセージキュー、そしておそらくイベントソーシングを採用することを意味することがよくあります。これは、これらの概念に慣れていない開発者にとって、かなりの学習曲線を伴います。
  5. 複雑さと定型コードの増加：読み書きモデルを分離すると、しばしばより多くのコード、より多くのデータ同期ロジック、そしてシステム内のより多くの可動部品が生じます。非同期の性質と分散コンポーネントのため、デバッグもより困難になる可能性があります。
  6. 明確な問題の欠如：CQRSが「クールな」パターンであるという理由だけで採用しないでください。CQRSが解決するために設計された特定の課題（例: 読み書きの競合、スケーリングのボトルネック、複雑なドメインロジック）に直面していない場合、より単純なソリューションの方が適しています。

結論

CQRSは、特に高いパフォーマンス要件、複雑なビジネスロジック、および読み書き操作の独立したスケーリングの必要性を持つ複雑なバックエンドシステムに大きなメリットをもたらすことができる強力なアーキテクチャパターンです。しかし、その採用はかなりの複雑さの増加を伴い、プロジェクト固有の要件、チームの専門知識、およびリソースの可用性を慎重に検討する必要があります。個々の利点と欠点を理解することで、情報に基づいた意思決定を行い、CQRSがバックエンドフレームワークにおいて不要な負担ではなく戦略的な資産であることを保証できます。

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