Misskey チャートエンジン | gihyo.jp
本連載では分散型マイクロブログ用ソフトウェアMisskeyの開発に関する紹介と、関連するWeb技術について解説を行っています。 今回はMisskeyのチャート生成機能のバックエンド実装（チャートエンジン）について解説します。 チャートとは Misskeyのチャート機能は、サーバー上で発生した様々な種類のイベントの推移をグラフやヒートマップ等でグラフィカルに表示できる機能です。 チャートの例。ギザギザしているのは、深夜は人が少なくなるから チャート表示できる情報には、例えば次のものがあります。 アクティブユーザー数の推移 投稿数の推移 連合しているサーバー数の推移 このようなサーバー全体の情報だけではなく、他にも「ユーザーごと」や「連合しているサーバーごと」の情報も集計できます。例えば以下の情報を表示できます。 あるユーザーのフォロワー数の推移 あるユーザーのプロフィールページのPV数の推移
セマンティックレイヤー / Headless BIとは
この記事は何 2023年、世間はLLMで大騒ぎですが、データの業界ではセマンティックレイヤー・Headless BIへの注目も高まっています。 これは、まだ国内では黎明期ともいえるそんな技術が、今後どんな存在となりうるのかを、筆者の個人的な解釈と妄想をもとに述べる長文ポエムです。 セマンティックレイヤーとは まず最初にセマンティックレイヤーについて解説します。 セマンティックレイヤーとは セマンティックレイヤーとは、データベースとデータ利用者の間に入り、両者間のやりとりを円滑にする存在です。 データ統合プラットフォームを提供するAirbyte社は、セマンティックレイヤーをデータとビジネスユーザーの中間に位置する、複雑なデータを理解可能なビジネスの概念に変換・翻訳するレイヤーと説明しています。 A semantic layer is a translation layer that sits
2020年現在のNewSQLについて - Qiita
Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較 NewSQLのコンポーネント詳解 1章から3章までの内容を当記事で解説する。 4章はさらに詳細な技術的解説となり、後編の「NewSQLのコンポーネント詳解」で記述している。 こちらも合わせて一読いただきたい。 1. NewSQLとは何か NewSQLとは、海
進まない、マイグレーション - Qiita
Railsで運用していた本番環境を、マイグレーションの加減で止めてしまいました。 経緯 AWS上にRailsで作ったプロジェクトがありまして、環境管理をElastic Beanstalkで行っていました。毎週1回、人の少ないタイミングに更新を行っていたのですが、あるときに反映したところで、マイグレーションが全く進まなくなってしまいました。 原因 もちろん、開発環境で同じマイグレーションは回していたので、マイグレーションの記載ミスではなかったのですが、本番環境にアクセスがあった中でマイグレーションを動かしてしまったこと、そして作成するマイグレーションが新しいテーブルを作るようなものではなく、既存のテーブルの定義を書き換えるものだったがために、ロックが絡み合って一向に進まなくなってしまったのでした。 その場での対応 ひとまず、強引にデータベースサーバを再起動して元の状態に戻して、古いバージョン
世界１位になったアリババの独自開発DB OceanBaseとは何者か？ - ブログなんだよもん
さて、１週間くらい前のニュースですがAlibabaがOracleのデータベースを抜いて世界1位の座を獲得しました。 itnews.org 世界一位って何よ？ って所なのですが TPC-C - All Results - Sorted by Performance の結果みたいです。 まあ「Oracleのデータが10年前の11gなので今のExadata X8Mとは比べ物にならない程性能が低いであろうこと」「HPEとかも虎の子のNonStop SQL出してない」「レギュレーションの問題なのかやる気の問題なのかAWS AuroraもGCP Spannerも居ない」という事もあって、最速のRDBランキングとしての妥当性に疑問はありますが、これはランキングが悪いのであってAlibabaを貶めるものでは無いでしょう。誇大広告感は狙ったと思いますがw ベンチマーク結果としては以下のように、2位のOrac
EventStoreDB - the event-native database for event-driven architectures
Store the why of your data, stream the rest EventStoreDB is an open-source event-native database, designed for businesses that are ready to harness the true power of event-driven architecture. Features and benefitsDownload EventStoreDB Who's using Event Store? With change, there can be an inherent risk; but by working with a partner who is forward-thinking, innovative, and expert in Event Sourcing
知られざる「マルチテナントアーキテクチャ」（3）～スキーマとメタデータの謎 － Publickey
セールスフォースが採用しているマルチテナントアーキテクチャでは、すべてのユーザーが同一データベース、同一スキーマを共有しています。 では、個別に入力項目を増やすようなスキーマの変更を伴うアプリケーションのカスタマイズや、新たなテーブルを作成してそこに独自データを保存するようなアプリケーションの新規作成はできないのか？ といえば、そんなことはなく、セールスフォースが提供するプラットフォームの上で、自由に項目の追加や新しいテーブルの作成が可能です。 全ユーザーでスキーマを共有しながら、しかし個別のカスタマイズを許容する。この一見矛盾する要件を、セールスフォースはどのように実現しているのでしょうか？ （本エントリは「知られざる『マルチテナントアーキテクチャ』（2）～スケーラビリティのカギは組織ID」からの続きです。） 公開されているスキーマを見てみる ユーザーがスキーマを変更したり、新規テーブル
RocksDB | A persistent key-value store
High Performance RocksDB uses a log structured database engine, written entirely in C++, for maximum performance. Keys and values are just arbitrarily-sized byte streams. Optimized for Fast Storage RocksDB is optimized for fast, low latency storage such as flash drives and high-speed disk drives. RocksDB exploits the full potential of high read/write rates offered by flash or RAM. Adaptable RocksD
「サーバレス／Serverless」はデータベースやコンテナへも広がってきた
「サーバレスコンピューティング」や「サーバレスアーキテクチャ」といった言葉は、2014年にAWS Lambdaが発表され、その後広く普及したことで一気に注目を浴びるようになりました。 現在ではAWS Lambdaだけでなく、Microsoft AzureのAzure Functions、Google Cloud PlatformのGoogle Cloud Functions、IBM CloudのIBM Cloud Functionsなど、主要なクラウドサービスの多くでサーバレスコンピューティング環境が提供されています。 サーバがない、のではない。サーバ管理が不要ということ AWS Lambdaに代表されるサーバレスコンピューティング環境は、一般にユーザーがあらかじめ用意しておいた関数を、イベントをトリガーとして実行することで何らかの処理を行うFunction as a Service的なア
データーベースをCPだのAPだのと分類するのはやめて下さい - suzuki79のブログ
Please stop calling databases CP or AP (2015-4-11) by Martin Kleppmann 元の記事は上のリンクよりご覧になれます。こちらの記事は 本人の許可を得て、翻訳・掲載したものです。翻訳へのフィードバックはコメントよりお願いいたします。 Jeff HodgesのNotes on Distributed Systems for Young Bloodsという優れたブログで、CAP定理を使ってシステムを評価することが推奨されています。多くの人はこのアドバイスを真摯に聞き、自分たちのシステムをCP（ネットワークの分割のもとでは一貫性はあるが可用性がない）、AP（ネットワーク分割のもとでは可用性があるが一貫性がない）、あるいはまれにCA（これの意味するところは「自分はまだ５年前のCodaの投稿を読んでいません」です）と表現するようになりまし
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GitHub - parsonsmatt/persistent-documentation: DSL for attaching documentation to persistent entities
Practical event driven & sourced programs in Haskell
GitHub - ahri/eventdb: A simple database to store a stream of events (facts) and retrieve them by index
ゲーム開発に携わる Web エンジニアへ贈る, 正しい Web サーバの作り方.
GitHub - mirage/irmin: Irmin is a distributed database that follows the same design principles as Git
GitHub - Snapchat/KeyDB: A Multithreaded Fork of Redis
GitHub - tikv/tikv: Distributed transactional key-value database, originally created to complement TiDB
GitHub - apple/foundationdb: FoundationDB - the open source, distributed, transactional key-value store
Fauna | The distributed serverless database
GitHub - microsoft/FASTER: Fast persistent recoverable log and key-value store + cache, in C# and C++.
