なぜTwitterは低遅延のままスケールできたのか 秒間120万つぶやきを処理、Twitterシステムの“今” − ＠IT
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
基礎から理解するデータベースのしくみ（8）
インデックスで検索を高速にする ここまでの説明でおわかりのように，一般にテーブル内のレコードがディスク上に格納される順序は，レコードを追加する順序やページに空きがあるかどうかなどに左右され，特定のキーの順番に並んでいるわけではありません。そのため例えば，従業員テーブル（emp）から従業員番号（eno）が71であるレコードを抽出するSQL文である SELECT * FROM emp WHERE eno = 71 のような単純な検索処理でも，テーブル内のすべてのレコードを一つずつ調べていかなくてはなりません。これではレコード数が膨大な場合に大変な時間がかかってしまいます。そこで，こうした特定のキーに対する検索を高速化するために用意されている仕組みがインデックス（索引）です。 インデックスの基本的な考え方は，書籍の索引と同じです。例えば，書籍の中から「テーブル」というキーワードを検索する場合，あ
tokuhirom blog
Blog Search when-present<#else>when-missing. (These only cover the last step of the expression; to cover the whole expression, use parenthesis: (myOptionalVar.foo)!myDefault, (myOptionalVar.foo)?? ---- ---- FTL stack trace ("~" means nesting-related): - Failed at: ${entry.path} [in template "__entry.ftlh" at line 3, column 25] - Reached through: #include "__entry.ftlh" [in template "entry.ftlh" at
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
Sequel: The Database Toolkit for Ruby
Ruby Sequel is a lightweight database toolkit for Ruby.Sequel provides thread safety, connection pooling and a concise DSL for constructing database queries and table schemas. Sequel also includes a lightweight but comprehensive ORM layer for mapping records to Ruby objects and handling associated records. Sequel supports advanced database features such as prepared statements, bound variables, mas
データベースを用いたセッションデータ管理について - LukeSilvia’s diary
Web アプリケーションとは切っても切れないセッション機構。DB ベースでセッション管理を行なって得られた知見と、それを元に考察した結果をまとめてみます。 セッションデータの特性 DB で管理される他のデータに比べ、セッションデータはかなり特殊です。主な特徴は次のような感じ。 データが増加するのが速い 定期的な削除が必要 頻繁に更新される リクエスト毎に読みに行く必要がある このデータを読めないとアプリケーション全体にアクセスできない アクセス頻度が高いということです。あと、1つ目の特徴からセッションデータについては意識的に管理してやる必要があります。 現在の環境 アプリケーションの領域が少し特殊で、セッションデータがやたらたまります(ユーザ数何百万のサービスとかそういうのではないです)。 RDBMS MySQL 4.0.22 ストレージエンジン InnoDB レコード数 6千万 テータサ
ALTER TABLEを上手に使いこなそう。
テーブル定義を変更したい。インデックスが壊れてしまったので再作成したい。そんな場合はALTER TABLEを使う。ALTER TABLEはテーブル定義を変更するお馴染みのコマンドであるが、その挙動は意外と知られていない。（エキスパートとおぼしき方々からも度々質問を受ける。）そんなわけで、今日はALTER TABLEについて解説しようと思う。 まず結論から言うと、なんとMySQLのALTER TABLEはテーブルのデータを全てコピーし直すのである。なんて無駄なことを！？と思うかも知れないが、テーブル定義（スキーマ）の変更を動的に行うには、ストレージエンジンによるサポートが必要であり、動的なスキーマ変更をサポートしているストレージエンジンはまだ少ないのである。（動的スキーマ変更をサポートしているのはMySQL Clusterぐらいだ。しかも追加だけ。）デフォルトで利用出来るMyISAMはInn
高速SSDの落とし穴。データベースで利用するときはご注意を！
今年はSSDの台頭がめざましい。価格の低下、大容量化、そして高速化、さらには低電力化まで期待できるというからもうHDDの出番はなくなるんじゃないだろうかというぐらいの勢いである。しかしそんなSSDもデータベースで利用する時には気をつけてもらいたい。 MySQL Performance Blogでインテル製SSDを使って検証した結果がレポートされている。 インテル製SSDはめっぽう早い。彼らのテストでは一秒間に5250回もの書き込みが出来たそうだ。しかしそれはライトバックキャッシュが有効になっているときの話であって、ライトバックキャッシュを無効にすると書き込みは秒間1200回まで低下したらしい。（それでも高速だが。） で、このインテル製SSDのライトバックキャッシュはくせ者で、バッテリー等で保護されていない。つまり、ライトバックキャッシュにダーティな（まだディスクへの書き出しが完了していない
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リレーショナル・データベースの世界