第1回 大規模データではRDBMSのどこがボトルネックになるのか？ | gihyo.jp
RDBMSはオワコン？ 「右を向いても左を向いても“ビッグデータ”というキーワードが闊歩する時代に、いまさらRDBMSの話題？」 本連載のタイトルを見てそう思われたかもしれません。 「ディスクベースのRDBMSはオワコン、これからは○○（お好きなアーキテクチャを入れてください）の時代だ！」 とおっしゃる方もいるかと思います。 しかし、むしろ多くの企業がビッグデータに注目しているおかげで、RDBMS側でも大規模データを取り扱うニーズが増えています。 大規模データを取り扱う時にボトルネックとなる5つのポイント 数百ギガバイトといったレベルのRDBMSであれば、現場のエンジニアの方にとってはあたりまえの世界でしょう。しかし、テラバイトを大きく超えたデータを扱う場合には、ボトルネックの傾向が変化するのはご存じでしょうか。 次の図は、RDBMSにまつわるボトルネックを示したものです。 図1 大規
＠IT：Javaパフォーマンスチューニング 第3回
本記事は、HP-UX Developer Edgeに掲載された記事を株式会社アットマーク・アイティおよび本記事の筆者が独自の判断のもとに加筆・修正したものです。 今回は、Javaにおけるヒープ・メモリ管理の詳細を説明します。JVMのヒープ・メモリの中で、新しいオブジェクトと古いオブジェクトがどのように配置されるかを理解することで、ヒープ・メモリが有効に利用されているか否かを判断することができます。また、JVMが出力するガベージ・コレクションのログを解析し、オプションの指定によってヒープ・メモリのサイズを適切にチューニングする方法を紹介します。 Java ヒープ・メモリの構造 Javaにおけるガベージ・コレクションのメカニズムを理解するには、まずヒープ・メモリの構造を知っておく必要があります。 図1は、JVM におけるヒープ・メモリの構造を示したものです。この図が示すように、ヒープ・メモリの
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