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相変わらずDBのフェイルオーバーが上手く行ったという話を聞かない - novtanの日常
なんでもANAの障害の原因もそれだったという話で。 で、実際の報道されたり直面したりするのが失敗事例だからってのはあるかもしれないけど、「動かないコンピューター」とかを読んでいてもDBのフェイルオーバーに失敗して云々という事例の多いこと。 単にDBMSだけのせいじゃないって話ではあるんだろうけど、高い金を払って高可用性システムを作った挙句その高い費用の効果が出ませんでしたって話を聞くと既存の高可用性の仕組みのボッタクリ度って酷いんじゃないのって思ったりもしますよ。ライセンスも高いけどエンジニア費も高いのでそんなに上手く行かない可能性が高いと困るわけで。 メインフレームなんかはTKO失敗したって話はそんなに聞かないし（そっち側における僕の経験値の問題かもしれないけど）、クラウド型も割り切りポイントはっきりしているし、オープンシステムの「100%の可用性」を目指したシステムが一番コストパフォー
DBの世界に起こる変革 | エンタープライズエンジニアの独り言
エンタープライズシステムのエンジニアをやって１０年以上。思うところを書いていきます。その他趣味を少々。。。 DBの世界に起きた大きな波 現在、どの製品を使ったとしてもRDBの性能問題は必ずといっていいほど発生する。理由は簡単で、CPU、ネットワークが高速化（CPUはマルチコア化、ネットワークは10G-Ethernetの一般化やInfiniBandなど）するのにディスク（ストレージ）が高速化に追いついていないからだ。その差を埋める役割として、RDBが担っているケースが多く、性能問題になるケースが散見される。 だが、そういう時代の流れに対して大きな変革が起きようとしている。SSDはかなりコモディティ化してきたので言うに及ばずといった感じだが、個人的には速いもののディスクの置き換えにすぎないと思っている。つまり、SSDは速いがDBのアーキテクチャに大きな変革をもたらすものではない。が、ここにきて
Data Development GPS: Guidance for Choosing the Right Data Access Technology for Your Application Today :: 2010 :: North America :: Microsoft Tech·Ed
Home Top Rated Browse By Region North America India Africa Japan Australia New Zealand Middle East Europe Latin America China Browse By Subject Application Server & Infrastructure Architecture BI: Customer Business Value BI: Empower End Users BI: Improve Organizational Effectiveness BI: Increase IT and Developer Efficiency BI: Partner Services & Solutions Delivery BI:Keynote Cloud Computing & Onli
InfoQ: グラフデータベース、NOSQL、Neo4j
VoldemortやTokyo Cabinetといったキー/バリューシステムにおけるモデリングの最小単位はキー/バリューペアになる。そして、BigTableやそのクローンでは可変数の属性をもつタプルに、CouchDBやMongoDBといったドキュメントデータベースではドキュメントになる。これに対しグラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化する。 ここではNOSQLデータベースにおける2つの興味深いポイント、スケーラビリティと複雑さについて詳しく説明する。 1. スケーラビリティ CAP: ACID 対 BASE 従来のデータベースシステムのほとんどは、トランザクションに基づいてデータの完全性を保証する。トランザクションを使うことで、データ管理のあらゆる状況において、データの一貫性を確保している。こうしたトランザクションの性質は、ACID（A
NoSQL databases
This document provides an overview of NoSQL databases and compares them to relational databases. It discusses the different types of NoSQL databases including key-value stores, document databases, wide column stores, and graph databases. It also covers some common concepts like eventual consistency, CAP theorem, and MapReduce. While NoSQL databases provide better scalability for massive datasets,
サーバは仮想化されるべきだが、データベースには気をつけろ － Publickey
StorageIOblog » Blog Archive » Should Everything Be Virtualized? The Server Storage IO Groupのアナリストが書いているブログ「StorageIOblog」に、「Should Everything Be Virtualized?」（すべては仮想化されるべきなのか？）というエントリがポストされました。 すべてのサーバ、I/O、ストレージは仮想化されるべきなのか？ という問いに答えるエントリになっています。 Unfortunately consolidation is commonly misunderstood to be the sole function or value proposition of server virtualization given its first wave focus.
The Claremont Report on Database Research
The Claremont Database Research Self-Assessment Meeting Claremont Resort Berkeley, CA May 29-30, 2008 Abstract: In late May, 2008, a group of database researchers, architects, users and pundits met at the Claremont Resort in Berkeley, California to discuss the state of the research field and its impacts on practice. This was the seventh meeting of this sort in twenty years, and was distinguished b
なぜMySQLのサブクエリは遅いのか。
よくMySQLはサブクエリが弱いと言われるが、これは本当だろうか？半分は本当で半分は嘘である。MySQLのサブクエリだってなんでもかんでも遅いわけではない。落とし穴をしっかり避け、使いどころを間違えなければサブクエリも高速に実行できるのである。今日はMySQLがどんな風にサブクエリを実行し、どのような場合に遅いのかということについて説明しよう。 EXPLAINで実行計画を調べた際に、select_typeにはクエリの種類が表示されるのだが、代表的なサブクエリには次の3つのパターンがある。 SUBQUERY DEPENDENT SUBQUERY DERIVED 結論から言おう。遅いのは2番目、DEPENDENT SUBQUERYである。DEPENDENT SUBQUERYとはいわゆる相関サブクエリに相当するもので、サブクエリにおいて外部クエリのカラムを参照しているサブクエリのことである。そし
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並列データベースシステムの概念と原理
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