シングルマスタ／マルチスレーブ構成に興味がない理由 - kazuhoのメモ置き場
システム全体で必要な書き込みパフォーマンスが、RDBMSノード１基の IOPS の W% の場合、シングルマスタ+スレーブn台構成のシステム全体のパフォーマンスは、 書き込みパフォーマンス: W 読み込みパフォーマンス: R=(1-w)*(n+1) になる。この n=R/(1-w)-1 って w が増加するとスレーブ増設のメリットが加速度的に失われていく点がイヤ。 例えば、システム全体で要求される書き込みパフォーマンスが W=0.3 で、読み込みパフォーマンスが 3 ならば、シングルマスタ／マルチスレーブ構成で必要なノード数は5台。マルチマスタ構成を採った場合でも理想値は4台なので、そう遜色があるわけではない。 しかし、仮に必要なパフォーマンスが２倍 (W=0.6, R=6) になると、必要ノード数はマルチマスタ構成での8台に対し、シングルマスタ／マルチスレーブ構成では16台と、一気にコス
Database Sharding
Database ShardingThe Rise of Database Sharding The concept of Database Sharding has been gaining popularity over the past several years, due to the enormous growth in transaction volume and size of business application databases. This is particularly true for many successful online service providers, Software as a Service (SaaS) companies, and social networking Web sites. Database Sharding can
Re URLを扱うテーブルを作るときにどうすべきか - kazuhoのメモ置き場
数日前、 pathtraqの事例を詳しく知りたい URLを扱うテーブルを作るときにどうすべきか - 金利0無利息キャッシング – キャッシングできます - subtech に対し、 pathtraq は前方一致検索が必要だから算術系圧縮して varbinary(767) だけど、順序の維持が不要ならハッシュのが速いはず はてなブックマーク - kazuhookuのブックマーク / 2009年3月11日 と書いた件について。 ハッシュ値を使えるべきケースでは使うべきってのは、まあ間違いではないけれども、常にそうかというと微妙だなと思わないわけでもないわけであり。mala さんに対しては今更言うまでもないような気がするけど、なんか自分の頭の中がもやもやしてるので、まとめてみる。 気になる点としては、まず、disk I/O の回数。RSS リーダーのようなケースでは、「あるフィードの、特定時点以
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Key-Value Store 勉強会を開催しました。 - moratorium
Key-Value Store 勉強会を開催しました。 2009-02-26 (Thu) 3:08 勉強会 もう先週の金曜日になりますが、Key-Value Store勉強会というのを開きました。 既に素晴らしいまとめエントリが有りますので、詳細はこちらをご覧下さい。 Key-Value Store勉強会に行ってきました by katsumaさん Key-Value Store勉強会 by shudoさん はてなブックマーク「kvs」タグ UStream録画動画 by ichiiさん 日経BP社 中田さまには、草の根的勉強会にも関わらず、記事にして頂きました。有難うございます。 「キー・バリュー型データストア」開発者が大集合した夜 また、講師の方々に発表資料等をアップロードして頂いております。 末永さん: 全文検索エンジンgroongaをテストリリースしました 山田さん: About L
FriendFeedはどのようにスキーマレスなデータをMySQLに格納しているか - モジログ
FriendFeedのBret Taylorが、スキーマレスなデータ（スキーマ（型）に制約されないデータ）をMySQLに格納する方法を紹介している。実際にFriendFeedで使っている方法で、最新のものらしい。 Bret Taylor's blog - How FriendFeed uses MySQL to store schema-less data http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql MySQLを通常のRDB的な方法でなくストレージ的に使い、JOINを使わないでスケールさせるというもの。CouchDBなどにも近い、最近有力になりつつあるアプローチだ。これを、実績もあり普及しているMySQLを使って実現し、言語はPythonで実装している。 メインのテーブルは次のようなもの。 CREATE TABLE ent
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
SSD とストレージの将来 - kazuhoのメモ置き場
SQL に痛痒感を感じる日々を過ごしている身としては、RDBMS がレガシーだというのは、まったく同感ですが。 SSDを前提にしたプログラムモデルになれば、そもそもシーク時間と戦うこともなく、ストレージを意識せずにプログラムが組めます。そうなったとき、アプリケーションのデータを永続化するためにRDBMSをわざわざ使うことはないでしょう。 2008-12-12 そんなことないと思います。理由は以下の２点。 フラッシュの書き換えブロックサイズは数キロバイト以上 トランザクションは意識して実装せざるを得ない フラッシュメモリはランダムリードできますが、DRAM のようにランダムライトできるわけではありません。書き込みが非常に遅いのに加えて書き換え回数の制限もあるので、メインメモリと同様のプログラム手法を使うのは難しいと思います。 次にトランザクションについてですが、組み込み型データベースとして
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Partitioning vs. Federation vs. Sharding - Esoteric Curio