1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
食べログの大規模なレガシーシステムを段階的に改善していく取り組み - Qiita
こんにちは、食べログシステム本部長の京和です。 今年の4月から本部長になりました。さらに4月に娘が生まれました 本エントリでは食べログで1年を通じて取り組んだ、大規模なレガシーシステムの段階的な改善について紹介します。[翻訳] Shopifyにおけるモジュラモノリスへの移行 に続いて2記事目のアドベントカレンダーになります。 どのように段階的に進めるか 食べログは今年で15年目のサービスで、Railsになってからは13年が経過しています。これだけ歴史があればあちこちにガタが来ているのは当然で、無数にある課題に対してどこからどのように取り組んでいくかを最初に決める必要がありました。 まず最初の前提として以下のように考えました。 既存のビジネスや開発を止めるような悪影響を与えない。むしろなるべく早くポジティブな影響を与えていきたい。 これだけ歴史のあるシステムを改善していくのは長い時間がかかる
バッチ処理について考える - Qiita
TL;DR ひとくちにバッチといっても色々ある 夜間バッチをもう作るな オンラインバッチはSQL以前にDB設計がんばれ はじめに Twitterのタイムラインで以下のようなツイートが回ってきました。 バッチ処理をみんな舐めてかかったり、ショボイとか思ってる人多い印象なんだけれども、数十万～数千万件規模のデータを処理したことあるのかな。テンプレ通りのコードじゃ動かないよ？ネットに本にも答え載ってないよ？低レイヤも意識しないと動かないよ？ 2020年1月10日 ツイートされたわだっしーさんの意図がどこにあるかは確認してないですが、極限の世界でテンプレート的な処理では対応出来ないのはあるよな、と思いつつもある程度はバッチの作法としての書き方があると思っています。 このツイートとその関連ツイートを読みながら、そういえばバッチ処理に関して書いてある記事はあまり見ないなぁ、とおもったので他のネットや本
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