PGCon2016: Index Internals
PostgreSQL includes several index types: GiST, SP-GiST, GIN, and of course, the regular B-tree. DBAs are familiar with using each of these for specific use cases, GIN for full-text search, GiST for geometrical data, and so on, but how do they work internally? What makes them suitable for the cases they're typically used for? In this presentation, I will walk through the internal structure of each
並列クエリを実行するPostgreSQLのアーキテクチャ
2. The PG-Strom Project PostgreSQL v9.6の目玉機能 Database Lounge Tokyo #1 - The architecture of PostgreSQL to run parallel queries2 パラレルクエリ 並列に クエリを処理すること 3. The PG-Strom Project 本日のアジェンダ Database Lounge Tokyo #1 - The architecture of PostgreSQL to run parallel queries3 ▌先史時代 (~v9.2) ▌要素技術 (v9.3~v9.5) ▌並列クエリの実現 (v9.6) ▌今後の動向 (v9.7~) ▌お知らせとお願い 4. The PG-Strom Project fork(2) accept(2) PostgreSQLのアーキテクチ
トランザクションの設計と進化
3. Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved. トランザクションの基本 トランザクションとは： データに対する一連の操作を一つにまとめた単位の事 トランザクションマネージャとは： 複数のトランザクションがACIDを守って走るよ うに管理する機構 A: Atomicity 結果がAll-or-Nothingとなる事 C: Consistency 一貫性を守る事 I: Isolation 過程が他の処理から見えない事 D: Durability 結果が永続化される事 Consistentな状態空間 Inconsistentな状態空間 Diskが取りうる全ての状態の空間 Atomicな遷移 4. Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved. 何らかの実行順(スケジュール空間) 直列に実行した場合の結果
Why Uber Engineering Switched from Postgres to MySQL
We’ve represented the old version in red and the new row version in green. Under the hood, Postgres uses another field holding the row version to determine which tuple is most recent. This added field lets the database determine which row tuple to serve to a transaction that may not be allowed to see the latest row version. With Postgres, the primary index and secondary indexes all point directly
Wix Engineering
MySQL is a better NoSQL. When considering a NoSQL use case, such as key/value storage, MySQL makes more sense in terms of performance, ease of use, and stability. MySQL is a solid engine with lots of online material, ranging from operations and failure cases, to replication and different patterns of usage. For this reason, it has an advantage over newer NoSQL engines that are not as battle tested.
クラウド時代の分散データベースを支える技術の応用と進歩 - kuenishi's blog
teespring.com 分散データベースというのは、それ単体でもとても難しい、データベースと、分散システム双方の技術の粋を結集して実現されるアプリケーションだ。これをサービスといったり、ミドルウェアといったりする場合もあるが、今回は技術を応用してつくったものという意図でアプリケーションと位置づけることにする。まあ古くて新しい問題で、死屍累々の世界でありながら、それでいて金の鉱脈でもある世界だ。イカのようなトピックを概説していくことで、近年の流れをメモしておきたい。 Pre-cloud era: クラウド以前の時代 BigTable, DynamoとCAP定理 MegaStore 研究: Calvin Jepsen: できたら☎してよ〜 Coordination free database Spanner: 何でもできるよ！！ Kudu+Impala Next? クラウド以前の時代 Sy
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Aerospike で 大量のトランザクション処理をさばく
https://atnd.org/events/71301 での発表資料です。
リレーショナルデータベースの仕組み (1/3) | POSTD
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
論理削除の前に別テーブルに切り出せるかどうかを考えよう - Life is Really Short, Have Your Life!!
めっちゃよくまとまっているので、大変助かりました。 blog.mogmet.com t-wada氏の「とりあえず削除フラグはアカン」については、僕も全く同感です。論理削除をしなければならないビジネス上の理由がスッポリ抜け落ちている。「とりあえず削除フラグ立てて何かあれば戻せるようにすればいいンゴ」ってのは論理設計を放棄していると言い換えても良いし、「ユーザーの言葉ではない」という指摘も重要。こちらに書かれています。 ledsun.hatenablog.com じゃ、フラグやめてどーすんのって話。フラグを立てたくて立てる人はおらん(はず)。「削除フラグを追加するとSELECT時に常にWHERE句で削除フラグを引っ掛ける必要があるのでクソ」→「削除日や状態カラムを使おう」では解決にならん。t-wada氏の資料でも解決策で上げられてたけど「×」マークがついてます。下記に変わっても誰も嬉しくないと
RebornDB: the Next Generation Distributed Key-Value Store - High Scalability -
« Stuff The Internet Says On Scalability For July 10th, 2015 | Main | Sponsored Post: VoltDB, Datadog, Tumblr, Power Admin, Learninghouse, MongoDB, Internap, Aerospike, SignalFx, InMemory.Net, Couchbase, VividCortex, MemSQL, Scalyr, AiScaler, AppDynamics, ManageEngine, Site24x7 » There are many key-value stores in the world and they are widely used in many systems. E.g, we can use a Memcached to s
PipelineDB—The Streaming SQL Database
Mencari slot gacor hari ini? Anda berada di tempat yang tepat! Dalam dunia perjudian online, istilah "gacor" sering digunakan untuk menggambarkan slot yang sedang "panas" atau memiliki peluang tinggi untuk memberikan kemenangan besar kepada pemain. Dalam artikel panjang ini, kita akan membahas segala sesuatu tentang slot gacor: cara menemukannya, strategi untuk bermain, dan tentu saja, rekomendasi
RDBにおけるキャッシュという考え方
RDBの専門家として日々活動している中で気づいたことのひとつに、「RDBはデータへのアクセスの実装をインデックスに頼っているが、インデックスは全ての問題を解決できるほど万能ではない」ということがある。インデックスというのはとても強力な部品であり、その点には全く異論はない。だが、世の中の全ての問題（クエリ）を解決できるほど、柔軟性に富んだものではないということだ。RDBは、どのインデックスを使ってデータへアクセスするかということを、オプティマイザを用いて判断する。大抵のRDB製品では、オプティマイザはよい仕事をするので、インデックスとオプティマイザの組み合わせによって、ほとんどの問題に対応できる。だが、100%ではないのであり、そのようなケースがシステムの性能問題を引き起こしたり、プログラマ（アプリケーションの設計者）に、NoSQLへ完全に移行したり、クエリ高速化のために非正規化をすると言っ
リアルタイムとバッチの違い - kuenishi's blog
昨日、分散DB本読書会のあとに品川のラーメン屋でリアルタイムとは何ぞや〜みたいな話になった。自分の思いついたポエムをここに書いておこう。現場の問題とはあまり関係がない。 Stream Data Processing: A Quality of Service Perspective (Advances in Database Systems)という本によれば、DSMS (Data Steram Management System) とDBMS (Database Management System)の違いは、クエリを発行するデータ集合の性質にある。つまり、DBMSは今ある有限のデータに対して操作を行うための仕組みで、DSMSはこれからやってくる無限のデータに対して操作を行うための仕組みと定義されていた。このDSMSというやつは、古式ゆかしいストリーム処理システムのことで、まあいわゆるCEP
象のジレンマ：データベースの未来はどうなる？
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 70歳を超えたMichael Stonebraker氏は気楽になってもよさそうなものだが、どうやらそうではないようだ。データベース研究のパイオニアである同氏は、いまだに週の大半をマサチューセッツ工科大学（MIT）で過ごし、残りの時間は自身で立ち上げたスタートアップ企業の仕事をしている。 その上、同氏は最近、「現代のデータベースシステムの基盤となる概念や慣行に対して基礎的な貢献をした」として、毎年計算機科学に貢献した人物に与えられるチューリング賞を受賞したところだ。 現在この賞はGoogleの協賛を受けており、受賞者には100万ドルの賞金が与えられる。過去の受賞者には、Alan Kay氏（オブジェクト指向プログラミングとSmalltalk
"Just" shard it
Given April 15 2015 with Keyur Govande at Percona Live in Santa Clara, CA A talk on Etsy's second take on our database sharding architecture. Etsy started with a monolithic postgres database and moved to a horizontally sharded mysql store with lookup table and master-master replication. Scaling your data store is never as easy as just adding more hardware though, even with sharding. In this talk,
データベース アーキテクチャーの動向と使い分け
QConTokyo ( http://www.qcontokyo.com/KotaUENISHI_2015.html ) の発表スライド
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Readings in Database Systems, 5th Edition
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
Concurrency Control and Recovery in Database Systems - Microsoft Research
