Redis - The Real-time Data Platform
# Create a new session and store it as a JSON document > JSON.SET session:12345 . ‘{“user_id”: 1001, “login_time”: “2024-02-27T10:00:00Z”, “data”: {“last_page_visited”: “/home”, “preferences”: {“theme”: “dark”}}}’ “OK” # Fetch the entire session > JSON.GET session:12345 “{\”user_id\”:1001,\”login_time\”:\”2024-02-27T10:00:00Z\”,\”data\”:{\”last_page_visited\”:\”/home\”,\”preferences\”:{\”theme\”:\
Architecture of a Database System
Foundations and Trends R � in Databases Vol. 1, No. 2 (2007) 141–259 c � 2007 J. M. Hellerstein, M. Stonebraker and J. Hamilton DOI: 10.1561/1900000002 Architecture of a Database System Joseph M. Hellerstein1 , Michael Stonebraker2 and James Hamilton3 1 University of California, Berkeley, USA, hellerstein@cs.berkeley.edu 2 Massachusetts Institute of Technology, USA 3 Microsoft Research, USA Abstra
リレーショナルデータベースの仕組み (3/3) | POSTD
データマネージャ このステップで、クエリマネージャはクエリを実行するので、テーブルとインデックスからデータを取得する必要があります。そこでデータマネージャに対してデータを取得するよう要求するのですが、ここで次の2つの問題が発生します。 リレーショナルデータベースはトランザクションモデルを使用しています。この場合、「いつでも・どんなデータも取得できる」というふうにはいきません。どこか別の場所で、ここに格納されているデータを同時に使用したり更新したりしている可能性があるからです。 データの取得は、データベース内で実行する処理の中で最も時間のかかるもの です。従ってデータマネージャはそれを見越して、メモリバッファにデータを取得しておき、それを保持しなければなりません。 このセクションでは、リレーショナルデータベースがこの2つの問題にどう対処しているかを説明します。なお、データマネージャがデータを
リレーショナルデータベースの仕組み (2/3) | POSTD
クライアントマネージャ クライアントマネージャは、クライアントとの通信を扱います。クライアントとは、（Web）サーバであったり、もしくはエンドユーザ、またはエンドアプリケーションであったりします。ここではJDBC、ODBC、OLE-DBといった良く知られる一連のAPIを介してデータベースにアクセスできる様々な方法が提供されています。 また、データベースアクセスのための専用のAPIも提供されています。 データベースと接続する手順は以下の通りです。 マネージャは最初に 認証を行い （ログイン情報とパスワードの確認）、次にデータベースにアクセスできる 権限 を持ち合わせているかチェックする。これらのアクセス権はDBAによって規定されている。 その後、クエリを管理できるプロセス（もしくはスレッド）が利用可能かチェックする。 データベースに高負荷がかかっていないかどうかも確認する。 要求されているリ
リレーショナルデータベースの仕組み (1/3) | POSTD
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
“第3のメモリー”の衝撃、ストレージとDBが一変する
出典：日経コンピュータ 2012年12月20日号 pp.70-77 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 2012年、DRAMでもフラッシュメモリーでもない“第3のメモリー”の量産出荷が始まった。DRAM並みに高速でありながら、フラッシュ同様に電源をオフにしてもデータが消えない「新世代不揮発性メモリー」だ。新メモリーによってコンピュータのアーキテクチャーは激変し、入出力（I/O）の大幅な高速化が実現すると共に、消費電力は激減する。 コンピュータには、高速だが電源をオフにするとデータが消える「主記憶装置（メインメモリー）」と、低速だがデータが消えない「外部記憶装置（ストレージ）」という2種類の記憶装置がある。 こんなコンピュータアーキテクチャーの常識が一変する可能性が出てきた。DRAM並みに高速でありながら不揮発性を備えた「新世代不揮発性メモリー」の量産出荷が始
Clojureの作者が作ったデータベースDatomicが凄い
プログラミング言語Clojureの作者Rich Hickey氏率いるClojure HackerのチームがDatomic(デートミックと発音するらしい)というデータベースをリリースしました。これが何やらとてつもないです。10年先を行ってる技術じゃないでしょうか。 まだ本番サービスは始まっていませんが開発環境用のライブラリが配布されています。 Datomicは斬新なアーキテクチャなので一言で説明するのはとても難しいです。 私が理解できたことを簡単に説明します。 2014/1/20追記 ライセンスモデル、サポートストレージ、サービスとしてではなく独立して使用する形になるなど記事作成時の内容から色々変更が合った部分を更新しました。 変更不可なAppend-onlyデータベース 従来のデータベースで、あるレコードを変更するというのはそのレコードに対応した場所があり、そこのデータを書き換えるというこ
HDDをSSDにしたらデータベースはどれだけ速くなるか？ オラクルと富士通が実験
リレーショナルデータベースを利用する際には、高い性能を引き出すために物理設計をし、スキーマを工夫し、パラメータのチューニングを行うことがつねに行われてきました。 性能のボトルネックはたいがいHDDにあり、いかにそのボトルネックを回避するかがチューニングのポイントですが、最近では性能向上のための武器として、HDDよりもずっとアクセス性能の高いSSDが注目されています。SSDはHDDと置き換えるだけで、アプリケーションにまったく手を加えずに性能向上を可能にする手段として非常に魅力的です。 HDDの代わりにSSDを利用したら、リレーショナルデータベースの性能はどれだけ向上するのでしょうか？ オラクルと富士通が共同検証を行い、その結果をホワイトペーパーとして先週発表しました（参考「日本オラクルと富士通 フラッシュ技術活用によるデータベース高速化を共同検証」）。 ホワイトペーパーでは、HDDの代わり
GT.MとPIPとMGWSI
GT.MとPIPとMGWSIの@wikiへようこそ GT.M研究会(Google Group) GT.M研究会は、GT.Mに関する研究を日本語で行うグループです。 今後、各種情報は、このWikiからGT.M研究会へ移行します。 GT.Mのリーディング会社はF.I.S Fidelity National Information Services Headquarters：Jacksonville, FL 32204 USA GT.M開発担当は、ks.bhaskar氏 ほかに為に成るサイト M/GATEWAY(U.K.) Cacche'、GT.M関連の、Webアプリツールを開発している。 The M/Gateway Services Integrator (MGWSI) エム・グワシ Out of The Slipstream M/GatewayのエンジニアのBlogサイト。M関連のイベント情
Leo's Chronicle: ぜひ押さえておきたいデータベースの教科書
先日のエントリで少し話したのですが、僕が在学していたときの東大にはデータベースを学ぶためのコースというものがありませんでした（DB関係の授業は年に１つか２つある程度。現在はどうなんだろう？）。そんなときに役だったのは、やはり教科書。読みやすいものから順に紹介していきます。（とはいってもすべて英語の本です。あしからず） 一番のお薦めは、Raghu Ramakrishnan先生 (現在は、Yahoo! Research) の「Database Management Systems (3rd Edition)」。初学者から研究者まで幅広く使えます。データベース管理システム（DBMS）の基本概念から、問い合わせ最適化、トランザクション管理など、これらを実装・評価するために必要な、「DBの世界での常識」が、丁寧な語り口でふんだんに盛り込まれています。この1冊を読んでおけば、DBの世界で議論するための
Freebase
Send feedback Data Dumps Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Data Dumps are a downloadable version of the data in Freebase. They constitute a snapshot of the data stored in Freebase and the Schema that structures it, and are provided under the same CC-BY license. The Freebase/Wikidata mappings are provided under the CC0 license. Freebase Triples F
最短かつ最速にアクセスする「DB高速化技術」（後編）
＞＞前編 ハッシュ利用で比較を減らす 後編ではまず，オプティマイザが選択する最短経路を紹介する。 複数のテーブルを共通のキーを用いて結合する「ジョイン」はいくつかの方式がある。その一つであるハッシュ・ジョインは，ハッシュ関数を使って，一つのテーブルのキーからハッシュ値を計算する（図4）。さらに，ハッシュ値と該当するデータで構成する「ハッシュ・テーブル」を作成する。同様に二つ目のテーブルからハッシュ値を計算し，その値を基に検索するハッシュ・テーブルのレコードを特定する。ハッシュ値を計算するだけで比較対象のデータが絞り込めるので，ほかのジョイン方式よりも高速になる場合がある。ただし，「各テーブルを展開できるだけのメモリー容量が必要になる。メモリーが足りないと逆に遅くなる」（伊藤忠テクノソリューションズ プラットフォーム技術部 部長代行 宮田武氏）といった注意点がある。 図4●ハッシュ・ジョイン
最短かつ最速にアクセスする「DB高速化技術」（前編）：ITpro
ポイント ・高度なインデックスやジョインを利用し，最短経路でデータにアクセス ・メモリー不足を自律的に解消し，キャッシュのヒット率を高める ・インメモリーDBは全データをメモリーで処理し，高速化を図る 目的地に早く到着したいなら，最短の経路を最速で行けばよい。これはデータベース（DB）でも同様だ（図1）。インデックスなどを使ってデータへの最短経路を見つけ，メモリー・アクセスを増やして，最速でたどり着く。DBにはそんな技術が詰まっている。 図1●データベース高速化技術のポイント ビットマップ・インデックスなどを使い、データにたどり着く最短の道を選ぶ。また、できるだけメモリーにデータをキャッシュさせておくことで、アクセスのスピードを上げる、という二つのポイントがある [画像のクリックで拡大表示] 以下では，（1）データにたどり着く最短の道を選ぶ仕組みと，（2）アクセスのスピードを上げる仕組みの
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