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いろんなAnomaly - Qiita
昨日様々なトランザクション分離レベルに付いて書いた。 AnomalyとはSerializableでない実行を引き起こす異常状態パターンのことを言う。弱い分離レベルほどAnomalyが起きやすい。これから図を交えながらAnomalyについて説明する。図中の「W(x)」は「xに何らかの値を書き込む」、「R(x)」は「xの値を読む」をそれぞれ意味する。分かりやすいようにReadは青、Writeは赤色で統一する。また、Anomalyの被害に遭うのは常にT1に統一する。 Cはコミットを意味する。 Dirty Read Anomaly 未コミットな値を読んでしまうAnomalyの事。Readがロック関係なしに値を読んでしまう場合などに起きる。 T1が書き換えられる最中のxの値を読んでしまっている。もしT2が途中でアボートしたらT1はどこにも存在しない値を読んだ事になってしまう。 READ U
SWIMATH2 2024/01/12
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Amazon Auroraの先進性を誰も解説してくれないから解説する - Qiita
TL;DR; Amazon AuroraはIn-Memory DBでもなくDisk-Oriented DBでもなく、In-KVS DBとでも呼ぶべき新地平に立っている。その斬新さたるやマスターのメインメモリはキャッシュでありながらWrite-BackでもなくWrite-Throughでもないという驚天動地。ついでに従来のチェックポイント処理も不要になったのでスループットも向上した。詳細が気になる人はこの記事をチェキ！ Amazon AuroraはAWSの中で利用可能なマネージド(＝運用をAWSが面倒見てくれる)なデータベースサービス。ユーザーからはただのMySQL、もしくはPostgreSQLとして扱う事ができるのでそれらに依存する既存のアプリケーション資産をそのまま利用する事ができて、落ちたら再起動したりセキュリティパッチをダウンタイムなしで(!?)適用したりなどなどセールストー
SWIMATH2 2017/12/13
すごそう

DB

AWS
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Eventual Consistencyまでの一貫性図解大全 - Qiita
TL;DR; Eventual Consistencyとか言いながらどうせもっとまともな一貫性実装してることはよくあるんだからみんな適切な名前を使おうぜ。なぜこの記事を書くのか NoSQLの文脈においてスケーラビリティとのトレードオフでEventual Consistencyという用語は結構な頻度で出てくる。 ACIDに対抗してBASE(Basicaly Avalilable, Soft state, Eventual consistency)なんて言葉が出てきたり、CAP定理の中のAとPだと言ってみたり、分散システムのスケーラビリティを高めるために人類は一貫性を諦めることに余念がない。その一方で、諦められた一貫性に関しては雑な分類論で語られる事が多く実はもっと適切な言葉があるのに「Eventual Consistencyです」なんて言われる事が良くある。そこで、この記事では過去に並行
SWIMATH2 2017/12/05
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