第7回大規模データ処理におけるCPUとI/Oのバランスをどう考えるか 山崎泰史，武吉佑祐 2013-03-19
RDBMSでも大規模データをあきらめないためには 記事一覧 | gihyo.jp
第7回大規模データ処理におけるCPUとI/Oのバランスをどう考えるか 山崎泰史，武吉佑祐 2013-03-19
MySQLのシャーディングを実現する「MySQL Fabric」をリリース、米オラクル
大規模なWebアプリケーションのバックエンドでは、データを分割して複数のデータベースで運用することによりスケーラブルな運用を実現する「シャーディング」と呼ばれる技術がよく使わています。 米オラクルはMySQLでこのシャーディングを実現するソフトウェア「MySQL Fabric」を含む「MySQL Utilities」をリリースしました。 PHP、Java、Pythonに対応 MySQL Fabricは基本的にデータのレプリケーションを活用してシャーディングをするフレームワーク。データの範囲あるいはハッシュ値を分割キーとして用いたシャーディングを実現します。 アプリケーションからMySQL Fabricを利用するには、専用のコネクタを用いて接続する必要があります。コネクタは現在、Python、Java、PHPに対応しており、今後ほかの言語にも対応予定。 MySQL Fabricには、全体を管
第1回 大規模データではRDBMSのどこがボトルネックになるのか？ | gihyo.jp
RDBMSはオワコン？ 「右を向いても左を向いても“ビッグデータ”というキーワードが闊歩する時代に、いまさらRDBMSの話題？」 本連載のタイトルを見てそう思われたかもしれません。 「ディスクベースのRDBMSはオワコン、これからは○○（お好きなアーキテクチャを入れてください）の時代だ！」 とおっしゃる方もいるかと思います。 しかし、むしろ多くの企業がビッグデータに注目しているおかげで、RDBMS側でも大規模データを取り扱うニーズが増えています。 大規模データを取り扱う時にボトルネックとなる5つのポイント 数百ギガバイトといったレベルのRDBMSであれば、現場のエンジニアの方にとってはあたりまえの世界でしょう。しかし、テラバイトを大きく超えたデータを扱う場合には、ボトルネックの傾向が変化するのはご存じでしょうか。 次の図は、RDBMSにまつわるボトルネックを示したものです。 図1 大規
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