Redisの25倍のスループットDragonflyを試してみる
インメモリデータストアを現代風に再実装したら? 高速なデータアクセスのためのインメモリデータストアとしては、RedisやMemcachedが有名です。ただし、これらは10年以上前に設計されており、Memcachedに至っては、2003年と約20年前です。 長い年月を経て、機能追加や最適化が進む一方で、どうしても設計の古さも目立ってきます。 その課題を解決すべく開発されたのがDragonfly です。 全ての操作がアトミック 高スループットでもミリ秒未満のスループット を目指し、Redis/Memcached互換なAPIを提供します。 Redisの25倍のスループットを誇り、1インスタンスで百万オーダーのQPSをさばけます。 開発者が実施したAWS EC2上のベンチマークによると、Dragonflyは本家RedisやRedisのマルチスレッドforkであるKeyDBよりも圧倒的なスループット
Announcing D1: our first SQL database
This post is also available in Français, Deutsch, Español, 简体中文, 日本語 and 繁體中文. We announced Cloudflare Workers in 2017, giving developers access to compute on our network. We were excited about the possibilities this unlocked, but we quickly realized — most real world applications are stateful. Since then, we’ve delivered KV, Durable Objects, and R2, giving developers access to various types of st
SQL用フォーマッター「SQLFluff」を使ってみた | DevelopersIO
大阪オフィスの玉井です。 プログラミング言語の書式をいい感じに修正してくれるツールは色々ありますが、SQL用って意外とありませんよね。下記のカンファレンスでSQLFluffというツールの存在を知ったので、使ってみました。 検証環境 macOS Catalina 10.15.7 Python 3.8.2 pip 19.2.3 インストール SQLFluffは、Python3系がPCにインストールされている必要があります。 インストールには、pipを使います。 $ pip install sqlfluff 正しくインストールされているか確認するために、SQLFluffのバージョンを確認します。 $ sqlfluff version 0.3.6 とりあえず試してみる（lint） まず、基本となるlintコマンドを試してみたいと思います。これは、SQL文の書き方としておかしい部分をチェックしてくれ
Selecting a startup stack for scale
“Do things that don’t scale.” That YCombinator mantra may be the single most common piece of advice given to early-stage tech startups. And with good reason – it’s great advice! But if you follow it, with a little luck you’ll reach a point where it no longer applies (at least on a technical level). Of course, “Do things that don’t scale” is advice about how to grow an early-stage startup, not advi
Operating without foreign key constraints
How to manage your relational data without formal foreign key constraints in your schema. OverviewA foreign key is a logical association of rows between two tables, in a parent-child relationship. A row in a "parent" table may be referenced by one or more rows in a "child" table. A foreign key typically suggests how you should JOIN tables in most queries. A table can also refer to itself, as a spe
SQLスタイルガイド · SQL style guide by Simon Holywell
概要 全般 推奨 非推奨 命名規則 通則 表 列 別名、相関名 ストアド・プロシージャ 統一的接尾辞 問合せ文 予約語 空白類 インデント 望ましい形式 Create文 データ型の選択 デフォルト値の指定 制約とキー 非推奨設計 付録 予約語リファレンス SQLスタイルガイド（日本語訳） 日本語訳について 日本語訳は誤訳や原文の最新版に追随していない恐れがあります。誤訳や改善点があれば、GitHubのissueまたはpull requestを使用するか、Twitterでお知らせください。 翻訳: 久利史之 @nkuritw 概要 このガイドラインは利用の他、forkしたり、自分自身のものに改変したりすることができます。ここで大事なのはスタイルを選択しそれを踏襲することです。変更の提案やバグの修正にはGitHubのissueまたはpull requestを使用してください。 このガイドライン
entを使った省エネバックエンド開発 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。メルカリでSoftware Engineerをやっているakkie30です。 この記事は、Mercari Advent Calendar 2021 の5日目の記事です。 私のチームでは半年ほど前からGoのORMライブラリとしてentを採用しています。本記事ではentに関する知見を紹介したいと思います。 entとは 新しいMicroserviceを実装する際に必ず議論になるのが、データベースと、そのデータベースの読み書きを行うライブラリの選定です。メルカリのMicroservicesでは主にGCPを採用しているため、Spanner, CloudSQL, BigTable, Datastoreなどを用いることが多いです。 私のチームでは現在新規サービスを開発しており、サーバ費用を低く抑えつつ機能性も求めた結果CloudSQLを採用しています。Souzohの技術選定にも影響を受け、私
PlanetScale is now generally available
It has been an incredible six months since we released our product in beta. From the outset, we focused on creating a platform that would delight developers, built on top of the only open source database proven at hyper scale, Vitess. For years, our technology has allowed companies like Square, GitHub, and YouTube to scale their database and, in turn, their businesses. Our mission is to bring this
テストでのデータベース単位の捉えかた - 日々常々
データベース（に限らずあらゆる永続化リソース）を使用するテストをいかにして行うかはいつだって悩みの種です。この悩みは「どうやったらデータベースを使用するテストを行えるかわからない」ではなく「なんとかやってるけど、不満のようなものがある」というものになるかと思います。 やりかたはたくさんあるのですが、その優劣は条件なしに比較する意味がないくらい、条件に依存します。どんな選択肢も「この条件なら最適」と言えてしまうだけに、広いコンテキストで「こうするのがベスト」とも言いづらいのです。 前提 xUnit Test Patterns を下敷きにします。 ユニットテストでの話です。他でもある程度通じます。 具象イメージはSpringBootを使用するWebアプリケーションです。そこまでべったりな内容ではありませんが、背景にあるとご理解ください。他でもそれなりに通じます。 データベースを使用するテストで
HarperDB | Enterprise Application Platform
Real-time message processing, storage, and distribution
2020年版 モダンアプリケーションでのDB選定 | DevelopersIO
目的別データベース選定 それぞれのDBの特徴や特性を軽く紹介していきます。 リレーショナル（Amazon Aurora） RDSに管理されるMySQL/PostgreSQL互換のRDBです。 RDSのMySQL/PostgreSQLと比較したAuroraのメリット 対障害性 並列クエリ Global Database パフォーマンス: MySQLの最大5倍, PostgreSQLの最大3倍高速 RDSでは特段理由がなければ、Auroraを選択することになるかと思います。 適しているユースケース ERP CRM 財務・銀行 SaaS(マルチテナントアプリケーション) 構成要素 DBCluster DBInstance プライマリインスタンス(Writer)（書き込み/読み込み） Auroraレプリカ(Reader) エンドポイント クラスターエンドポイント 読み取りエンドポイント カスタムエ
STORESってMongoDBを使ってるらしいけど正直どうなの？ - STORES Product Blog
STORESのECサービスを開発している@morihirokです。 STORES ECはRuby on Railsで開発されているWebアプリケーションですが、データベースにはMySQLやPostgreSQLといったリレーショナルデータベースではなく、MongoDBを採用しております。 この記事ではカジュアル面談等で必ず聞かれる「MongoDBって正直どうなの？」といったところを、ストレートにお伝えできればと思います。 なぜMongoDBを採用しているのか そもそもなぜMongoDBを採用しているのか。それは考古学になるのでフィールドワークが必要です。筆者も開発に携わるようになったのは2018年の終わり頃からなので、まずは一緒にSTORES ECの歴史について紐解いていきましょう。 STORES EC（旧STORES.jp）は、heyグループとなるずっと前の2012年、会社名がブラケットだ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Deploy requests
今まで生き残ってきたRDBMSとこの先10年戦えるデータストア戦略 / Database now and in the past
VercelからMySQL/PostgreSQLに接続したい場合にどういうアーキテクチャにするのが最適か
Vitessへのいざない
The ultimate MySQL database platform
Data denormalization is broken | HackerNoon
TablePlus | Modern, Native Tool for Database Management
Home
