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『qiita.com』

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  • コンシステントハッシング - Qiita

    4 users

    qiita.com/hharu

    コンシステントハッシング法 複数のデータを任意のノードに分散させる場合、データのIDやそのハッシュ値を保存先ノード総数で割るという方法があるが、この方法はノード数自体の変更があった場合にデータ全体のノード間移動が発生してしまうという欠点がある。 そこでノード数の増減時に、必要最低限のデータの移動で済むようなデータの配置方法の一つとしてコンシステントハッシュ法がある。 CassandraやAmazonDynamoのような分散データベースにおいて、データの保存先の決定に使われている。 ハッシュ関数を適応したノードとデータをリング状に時計回りに配置し、各ノードは自身と同じかそれより手前に配置されたデータを担当する。 下の図でいうとデータd1-d3はノードn3に保存される。 ざっくりとしたアプローチ ※不足点あればご指摘ください。 データとノードのIDに、大小比較可能な同じハッシュ関数を適応する。

    • テクノロジー
    • 2019/10/06 03:55
    • シャーディング - Qiita

      9 users

      qiita.com/hharu

      データベースにおける分割手法の1つで、データを複数のノードのディスクに分割配置することで、データベースへのリクエストを分散し全体のスループットを上げる目的で利用されます。 基本的にはお互いのノードではシェアードナッシングの独立したデータを持っているので、各ノードは自分の担当するデータに対してクエリを実行します。 具体的には、アプリケーションからの書き込みのリクエストが支配的で、Primary/Backupのような処理系統によるルーティングではあまり負荷の分散に繋がらないようなケースで利用されます。 e.g) - スケールしたアプリケーションサーバからの同時接続数の限界 - 巨大なデータを扱う際にbufferが溢れDisk/IOが発生する (appendix) Primary/Backup (Master/Slave) アプリケーションの処理の系統によって接続先のデータベースノードを切り替え

      • テクノロジー
      • 2019/08/16 14:12
      • DB
      • Djangoでgraphql - Qiita

        3 users

        qiita.com/hharu

        GraphQLとは facebookが開発し、オープンソースとして公開中。 従来のリソース指向のRESTAPIにある課題を解決するため、サーバサイドへの通信に利用できるクエリー言語として開発された。 以下の特徴を備えている。 柔軟なインターフェース 単一エンドポイント 型システム RESTAPIに対するメリット Over/UnderFetch問題 RESTAPIではリソースごとにエンドボイントが作成されるため、 クライアントによっては以下の問題が発生し得る 必要な情報を得るために複数のAPIをコールしなければならないケース(UnderFetch) APIのインターフェース上、クライアントが必要以上の情報を取得してしまうケース(OverFetch) これらのケースに対し、GraphQLでは単一のエンドポイントでクライアントが必要な情報を選択して取得できるというメリットを備えている スキーマ

        • テクノロジー
        • 2019/05/26 08:09

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