日本語情報がほとんど無いConnector/MXJ - rkajiyama’s diary
MySQLの接続部品の中でもConntctor/JやConnector/ODBCに比べて極めて地味な存在です。 概要 Connector/MXJは、正確にはJDBCドライバのようなアプリケーションから接続する際に利用するソフトウェア部品ではなく、MySQLサーバをJavaのコンポーネントとするためのユーティリティです。Javaアプリケーション内でMySQLサーバを起動停止などができます。 Connector/MXJを利用する利点としては、Apache TomcatやJBossなどJMXに対応したJavaアプリケーションサーバと組み合わせて利用すると、他のMBeanと同様にMySQLサーバを管理できます。MySQLサーバをレプリケーション構成で利用し、スレーブをアプリケーションサーバと同じノード上で稼働させる場合、アプリケーションサーバからMySQLサーバを起動するなど一括で管理できます。
Database.com
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NoSQLの成功は1:10問題にかかっている:Kenn's Clairvoyance
ここ2-3年ほど、いわゆる非SQL系データベースがホットな話題になってきています。このムーブメントを総称して「NoSQL (Not-only SQL)」と呼ばれることが多いようです。まるでSQLを否定しているかのような誤解を招きやすい用語ですが、かといってキー・バリュー型データストアや列指向DBを総称できる他の呼び方もないので、このエントリではNoSQLという用語を使うことにします。 OracleやMySQLなどのSQLデータベースが成熟していく一方で、SQLデータベースを特徴づける弱点である柔軟性のなさ、堅牢さと引き換えに犠牲になった更新性能の低さ、スケールアウトの難しさなどから、「何でもかんでもRDB」から「目的に応じた永続化」が模索される流れになってきました。 時を同じくして、キャッシュサーバの世界でも、MemcachedのもつシンプルなAPIの使いやすさが評価される一方、LRUによ
快適スケールアウト生活への第一歩。SPIDERストレージエンジンを使ってみよう！
先月、Not Only NoSQL!! 驚異的なまでにWRITE性能をスケールさせるSPIDERストレージエンジンというエントリでSPIDERストレージエンジンによるスケールアウトが凄い！という話を書いた。SPIDERストレージエンジンは凄いヤツだが、ノウハウがあまりウェブ上で見つからない。唯一見つかる日本語の記事は、ウノウラボによる「国産MySQLストレージエンジン「Spider」の作者、斯波健徳氏に聞く 」だけである。SPIDERストレージエンジンは斯波氏による単独の作品であるため、斯波氏は開発だけで手いっぱいであり、使い方の紹介記事を書くことまでは手が回らないのであろう。こんな凄いストレージエンジンをドキュメントが足りないせいで使って貰えないなんて勿体ない！！ というわけで、今日はSPIDERストレージエンジンの基本的な使い方について紹介する。少し長いエントリであるが、最後までお付き
逆襲のLua - mixi engineer blog
こんにちは。開発部最後の良心、mikioです。今回はLua処理系の並列化とそこでのKyoto Cabinetの利用法についてご紹介します。 サーバサイドスクリプティングといえばLua Kyoto CabinetのLuaバインディングは後回しにしてKyoto Tyrant的なサーバの設計を進めていたのですが、やはりそのサーバにもスクリプティング機能を持たせたくなりました。つまり、サーバがデフォルトで提供する機能群だけでなく、ユーザがスクリプト言語で記述した任意の機能を追加して利用できるようにするということです。 Tokyo TyrantではLua拡張と呼ばれる機能を用いてそれを実現しています。サーバの起動時にLuaのスクリプトを記述したファイルを読み込ませて、そこで定義した関数をリモートから呼び出せるようにしています。そこで実行されるLuaの処理系にはTTが管理するデータベースを操作するため
InfoQ: グラフデータベース、NOSQL、Neo4j
VoldemortやTokyo Cabinetといったキー/バリューシステムにおけるモデリングの最小単位はキー/バリューペアになる。そして、BigTableやそのクローンでは可変数の属性をもつタプルに、CouchDBやMongoDBといったドキュメントデータベースではドキュメントになる。これに対しグラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化する。 ここではNOSQLデータベースにおける2つの興味深いポイント、スケーラビリティと複雑さについて詳しく説明する。 1. スケーラビリティ CAP: ACID 対 BASE 従来のデータベースシステムのほとんどは、トランザクションに基づいてデータの完全性を保証する。トランザクションを使うことで、データ管理のあらゆる状況において、データの一貫性を確保している。こうしたトランザクションの性質は、ACID（A
BigQueryってなんぞ？ - スティルハウスの書庫の書庫
Google I/O 2010では、Google Storageと合わせて利用する新機能「BigQuery」が発表されました（これもApp Engineとは個別のプロダクトです）。ひとことで言えば「何100億件のデータも数秒〜数10秒で集計できる、大規模並列クエリサービス」です。既存のOLAPやデータウェアハウスに相当するもので、更新処理には使えません。 MapReduceとはどう違う？ 大規模なデータセットに対して多数のサーバで並列処理するという点ではMapReduceに似ていますが、処理結果がすぐに得られる点、そしてSQLっぽいクエリ言語で表現できる集計処理しか実行できない（mapperやreducerを定義してデータを任意の方法で加工したりできない）点がMRとは異なります。MRよりさらに高水準の分散処理サービスです（MR＋Hiveに近いかもしれません）。 リンク集 BigQuery
NoSQLを超えるSQLデータベース「VoltDB」。Cassandraとベンチマーク対決！
「多くのOLTPデータベースは30年前の設計を基にしており、今日の“Webスケールな”データベースの負荷を想定していない。これら伝統的なデータベースは、処理時間の90％以上がログ、ロック、ラッチ、バッファ制御といったオーバーヘッドに費やされ、しかもそれらによって限られた性能やスケーラビリティしか実現できていない」 Ingresの開発者でありInformixのCTOなどデータベースベンダの要職を歴任したデータベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発したVoltDBはプレスリリースでこのように既存のリレーショナルデータベースの欠点を示した上で、インメモリデータベースをベースにこれらのオーバーヘッドを除去し、ACIDによるデータ一貫性を維持しつつ大きな性能向上とスケーラビリティを実現したと説明されています。 SourceForge.jpの記事「「NoSQL」を上回る性能を目指す
Not Only NoSQL!! 驚異的なまでにWRITE性能をスケールさせるSPIDERストレージエンジン
Webサービスでは、世界中からのトラフィックを捌く必要があるため、いくらチューニングしようとも一台のRDBMSでは捌ききることが出来ないのが常だ。MySQLは最初からマスター・スレーブ型のレプリケーション機能が搭載されており、スレーブをたくさんぶら下げることによって参照の負荷をスレーブに割り振るというスケールアウトによってその問題に対処してきた。スレーブによるスケールアウトは、参照（＝PV）が多いWebサイトと非常に相性が良く、幾多のWebサイトにおいて実績を作ってきているし、まだまだ利用されている。 しかしながら、サイトのトラフィックが劇的に増加してくるようになると、レプリケーションによる負荷分散では追いつかなくなってきた。そこで人々がとった選択肢は、memcachedを利用することである。memcachedはインメモリ型の高速なKVSであり、参照・更新性能はMySQLより格段に高い。M
たった3秒でInnoDBのデータローディングが快適になるライフハック
MySQLに限った話ではないが、データベース管理システムに大量のデータを投入するのは時間が掛かり大変苦痛を伴う作業である。劇的に効能があるわけではないが、MySQLを利用しているとき、特にInnoDBを使っている場合にはデータの投入を高速化するためにいくつかテクニックがあるので紹介しよう。皆さんの作業時間が短縮され、少しでも早く帰路に着いたりサービスインさせたりという形でお役に立てれば幸いである。ちなみに、タイトルはネタであるのだが、もし本当に3秒で以下の全ての設定を行えた人が居たら教えて頂きたい！ ログファイルサイズの調整データ投入時に限った話ではないが、ログファイルサイズを調整するのは更新性能にとって非常に重要なファクターである。バッファプールのサイズが重要なことに代わりはないが、同じぐらいログファイルのサイズも重要である。InnoDBはログファイルを使い切ってしまうと、バッファプール
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