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楽天ポイントの次世代プラットフォームにNewSQLのTiDBが採用決定。その背景と評価結果を楽天のエンジニアが解説[PR] 日本を代表するインターネット企業の1つである楽天。その楽天が展開する多様なビジネスのエコシステムを牽引するのが「楽天ポイント」です。 2002年にサービスを開始した楽天ポイントは現在、同社の70以上の全事業で利用され、累計で3.3兆ポイント(2022年12月30日時点)が発行されています。 この楽天ポイントを支えるポイントプラットフォームが次世代プラットフォームへと刷新される際に、そのデータベースとしていわゆるNewSQLと呼ばれる分野の代表的な製品の1つである「TiDB」の採用が決定されました。 2023年12月に都内で開催されたイベント「db tech showcase 2023 Tokyo」で、楽天の次世代ポイントプラットフォームの開発に関わった方々が行ったセッ
Feral Concurrency Control: An Empirical Investigation of Modern Application Integrity Peter Bailis, Alan Fekete†, Michael J. Franklin, Ali Ghodsi, Joseph M. Hellerstein, Ion Stoica UC Berkeley and †University of Sydney ABSTRACT The rise of data-intensive “Web 2.0” Internet services has led to a range of popular new programming frameworks that collectively embody the latest incarnation of the visio
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか? 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性(Eve
来る2月27日、データベースの新書籍を発売させて頂くことになった。タイトルは「理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL」となっている。単に「データベース」と書いてあるが、RDBがメインのテーマの書籍である。 多くの人が未だにRDBを使いこなせていないのではないか。RDBの使い方をマスターするには何が必要なのか。それがここ数年私が追ってきたテーマであり、この書籍を出すことになった動機である。 あまりにも酷いDB設計、あまりにもスパゲティなクエリ、あまりにも希薄なデータモデルへの理解。そういった問題はどこから生み出されるのか。そのひとつの結論としてたどり着いたのが、「そもそもRDBの使い方があまり理解されていないのではないか」ということだった。名著、SQLアンチパターンでは「やってはいけないケース」について学ぶことができるが、その反対のテーマ、つまり本来どの
Vitess is a cloud-native horizontally-scalable distributed database system that is built around MySQL. Vitess can achieve unlimited scaling through generalized sharding. Vitess allows application code and database queries to remain agnostic to the distribution of data onto multiple database servers. With Vitess, you can even split and merge shards as your needs grow, with an atomic cutover step th
一貫性モデルとして、結果整合性が利用されるデータベースに関して、現状の棚卸しをしているMariaDBプロジェクトの記事である。 各データベースの概要や、評判/成熟度/一貫性/ユースケースに基づいた評価、利点および欠点についてまとめた。 はじめに 結果整合性(eventually consistent) [1] は、多くの大規模分散データベースで使われる一貫性モデルの1つである。このようなデータベースでは、複製されたデータ片に対する全ての変更は 結果的に全ての関連するレプリカに反映される必要がある。 さらに、コンフリクトの解消はこれらのデータベースでは扱われず、更新のコンフリクトが発生した場合、アプリケーションで対処の責任を負う必要がある。 結果整合性は、弱い一貫性の1つの特異形態で、オブジェクトに新規の更新がない場合、ストレージシステムが全てのアクセスが結果的には、最後にアップデートした値
[速報]オラクル、Oracle 12cにインメモリとカラム型データベースの追加機能を発表~Oracle OpenWorld 2013 米オラクル主催のイベント「Oracle OpenWorld 2013」がサンフランシスコで開幕しました。 同社CEOのラリー・エリソン氏は最初の基調講演に登壇。現在データベースの新しい技術として注目されているインメモリとカラム型データベースの機能をオプションとしてOracle Database 12cに追加すると発表。さらにインメモリ処理に優れた32TBメモリ搭載可能な新型SPARCサーバも発表しています。 基調講演の内容をダイジェストで紹介します。 Oracle DatabaseのIn-Memroyオプション発表 米オラクルCEO ラリー・エリソン氏、ご機嫌な表情で登場。
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