CQRSとイベントソーシングの基本を学び、高度なバックエンドアーキテクチャ設計に挑戦しよう

アプリケーションが大規模化するにつれ、「柔軟に拡張できる構造」と「過去の履歴を追跡できる能力」が求められます。特に金融や医療、Eコマースといったシステムでは、状態の一貫性と変更履歴の管理が極めて重要です。

本記事では、そうした要求を満たすための高度な設計パターンである CQRS（Command Query Responsibility Segregation） と イベントソーシング（Event Sourcing） について、基本的な考え方から実践方法、設計上の注意点までを解説します。

1. CQRS（Command Query Responsibility Segregation）とは？

CQRSは、データの「書き込み（Command）」と「読み取り（Query）」を明確に分離する設計パターンです。

従来のCRUDモデルでは、1つのモデルが読み書きの両方を担っていましたが、CQRSでは責務を分割することで、それぞれに適したアーキテクチャとスケーリングが可能になります。

CQRSの構成例

コマンドモデル： 書き込み操作に特化（バリデーションや集約ルール）
クエリモデル： 読み取り専用・高速レスポンス用に最適化

メリット：

読み込み性能の最適化（JOIN削減やキャッシュ構造など）
書き込みと読み込みのスケーリングを独立して設計可能
複雑なドメインロジックをコマンド側に集約できる

デメリット：

読み書きが別構造になるため、データの整合性管理が難しくなる
小規模なシステムでは過剰設計になりやすい

2. イベントソーシング（Event Sourcing）とは？

イベントソーシングは、アプリケーションの状態を「現在のスナップショット」で保存するのではなく、状態を変更するイベント（事象）の履歴として保存し続ける設計パターンです。

データベースには最新状態を直接書き込まず、「何が起こったか（例：在庫が減った、ユーザーが登録した）」という履歴をすべて記録し、現在の状態はイベントをリプレイ（再生）することで構築します。

利点：

システムの状態を時系列で完全に復元できる
バグ調査や監査証跡の保存に強い
状態の変更履歴に基づく分析が可能（イベントドリブンBI）

課題点：

イベントが増えるほど、状態再構築に時間がかかる
イベントスキーマの進化（後方互換性の維持）が難しい
リアルタイムでのリードモデル更新には工夫が必要

イベントは通常、永続ストレージ（例：イベントストアDB、Kafka）に保存されます。

3. CQRSとイベントソーシングの組み合わせ

この2つのパターンは非常に親和性が高く、イベントによるデータ変更の履歴管理と、読み取り性能の最適化を同時に実現できます。

構成の例：

クライアントがコマンド（例：商品注文）を送信
ドメインモデルで処理・検証し、「OrderPlaced」イベントを生成
イベントをイベントストアに保存
イベントリスナーが起動し、クエリ用DBに反映（リードモデル構築）
クエリ要求は読み取り専用DBから取得

こうした設計では、リードモデルを用途に応じて最適化（例：ElasticsearchやRedisに格納）でき、システム全体のパフォーマンスと保守性が大幅に向上します。

4. 実践的な活用事例

1. 金融システム

銀行の取引履歴や会計処理などでは、一つひとつの操作が正確に記録されていることが求められるため、イベントソーシングが有効です。 CQRSにより、高速な残高照会と確実な取引処理の分離も可能です。

2. 医療記録管理

患者データの変更履歴（例：投薬・診療記録）を保管し、いつ・誰が・何を変更したかを正確に再現可能にすることで、法的なコンプライアンス要件を満たします。

3. Eコマースの注文管理

在庫変更・決済・配送ステータスといった一連の注文イベントを時系列で管理。クエリモデルはユーザー向けに最適化され、レスポンスの速い検索体験を提供します。

5. 推奨される学習ステップ

CQRSの基本構造（コマンド/クエリ分離）を簡単なCRUDアプリで実装
イベントストアを用いて、イベントソーシングの履歴構造を構築
イベントの非同期反映にMessage Queue（Kafka, RabbitMQ）を組み込む
イベントの再構築・スナップショット設計を体験
実際のユースケースに応じた組み合わせ方を検討（パターン→要件ドリブン）

まとめ

CQRSは読み書きの責務を分離し、それぞれの最適化・独立スケーリングを実現
イベントソーシングはデータの「履歴」を完全に保持し、柔軟な復元とトレーサビリティを可能にする
2つを組み合わせることで、履歴に強くスケーラブルなシステムを構築できる
実装難易度は上がるが、金融・医療・大規模ECなど高信頼性が求められる分野で威力を発揮

まずは小規模なサンプルアプリから構築し、「イベント」「クエリ」「スナップショット」といった構成要素に自然と触れられるようになるのが第一歩です。