大規模データベースには、最小絶対サイズはありません。VLDBはより小規模なデータベースと同じようなデータベースですが、その管理には固有の問題があります。それらの問題は、全体のサイズおよびそのサイズのシステムに対する操作実行のコスト・パフォーマンスに関連しています。
データベース・サイズの恒常的な増大に関連している傾向をいくつか示します。
長い間、システムは個別に開発されてきました。企業は、それらのシステムを結合することで、システムの維持費を削減できるだけでなく、複数の部門にまたがる分析も可能になる利点に注目しはじめました。データベースとアプリケーションの統合は、データベース・サイズが増大し続ける主要な要因の1つになっています。
多くの企業は、最小限の間データを保存するための規則に対応しています。一般的に、規則が、より多くのデータをより長い期間保存する原因になっています。
企業が販売や運用の拡張により成長することや、合併や吸収により成長することが、生成および処理されるデータ量の増大の原因になっています。同時に、日常業務でデータベースに依存するユーザー人口も増加します。
パーティション化は、大規模データベースを管理するためのクリティカルな機能です。データ量の増大は、大規模データベースでパーティション化が対応する基本的な問題です。また、パーティション化を行うことにより、特に表や索引の増大に伴い分断攻略法を使用して、データベースの表や索引を管理できます。パーティション化は、一貫したパフォーマンスを維持しながら、管理リソースまたはハードウェア・リソースを増やしすぎずに、データベースを大規模データ・セットに拡張できる機能です。「可用性、管理性およびパフォーマンスのためのパーティション化」で、パーティション化の実装に関する可用性、管理性およびパフォーマンスの考慮事項について説明します。
「VLDBのバックアップおよびリカバリ」では、VLDBのバックアップおよびリカバリに関連する問題を説明します。
記憶域は、大規模データベースの重要な要素です。「VLDBの記憶域管理」では、VLDBの記憶域に関するベスト・プラクティスを説明します。