強固なデータ・インフラストラクチャを構築するためのログの活用（デュアル書き込みがダメな理由）PART 2 | POSTD
PART 1.はこちら : 強固なデータ・インフラストラクチャを構築するためのログの活用（デュアル書き込みがダメな理由）PART 1. ログが使われる場面について4つ説明したいと思います。まずデータベースストレージエンジンの内部です。 B-tree はアルゴリズムの授業で学びましたよね？ ストレージエンジンに広く使われているデータ構造です。ほぼ全てのリレーショナルデータベースと、多くの非リレーショナルデータベースで使われています。 B-treeについて簡単に説明しましょう。B-treeは、ディスク上で固定長のブロックとなる ページ から構成されており、通常、その固定長は4KBか8KBです。ある特定のキーを探したい時は、まずtreeのルートにあるページから探索を始めます。そのページは他のページへのポインタを内包していて、各ポインタはキーのレンジ（範囲）にタグ付けられています。例えば、もしキー
強固なデータ・インフラストラクチャを構築するためのログの活用（デュアル書き込みがダメな理由）PART 1. | POSTD
これは Craft Conference 2015 で私が行った 講演 を編集して記事にしたものです。その時の 動画 と スライド もご覧頂けます。 あなたのデータベースは、どのようにして確実にデータをディスクに保存しているのでしょう？ ログを使っているのです。 データベースのレプリカは、どのようにして他のレプリカと同期するのでしょう？ ログを使っているのです。 Raft などの分散アルゴリズムはどのようにして合意を取っているのでしょう？ ログを使っているのです。 Apache Kafka などのシステムでは、アクティビティデータはどのように記録されるのでしょう？ ログを使っているのです。 あなたのアプリケーションのデータ・インフラストラクチャはどのように規模相応の堅牢性を保つのでしょうか？ 答えは･･･ ログは至るところにあります。私はプレーンテキストのログファイル（syslogやlog
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