Gnocchi – Metric as a Service — Gnocchi 4.2.1.dev96 documentation
Gnocchi – Metric as a Service¶ Gnocchi is an open-source time series database. The problem that Gnocchi solves is the storage and indexing of time series data and resources at a large scale. This is useful in modern cloud platforms which are not only huge but also are dynamic and potentially multi-tenant. Gnocchi takes all of that into account. Gnocchi has been designed to handle large amounts of
超実践 Cloud Spanner 設計講座
1. 超実践 Cloud Spanner 設計講座 知ってることを全て紹介します！ Proprietary Samir Hammoudi aka サミール クラウドカスタマエンジニア JULY 21, 2017 2. Cloud Spanner とは？ Google のマネージド・スケーラブル・リレーショナルデータベース・サービス 完全マネージドのグローバルスケールで DB サービス1 2 3 4 ゾーン間・リージョン間の自動 synchronous レプリケーション スキーマ、ACID トランザクション、SQL Google内部では、既に５年以上の運用経験 (AdWords, Google Play…) 3. 注意事項：Cloud Spanner ≠ MySQL Cloud Spanner は MySQL の単なる置き換えではない ● スキーマは似てるが、分散データベースのため、MySQ
Google Spanner のアーキテクチャを知る - Yuichi Murata's Engineering Blog
最近 Cloud Spanner のベータ公開によって話題の Spanner。 気になっていたので論文を読んだり勉強会などで情報収集していました。日本語のリソースもそこまで多くないので、調べてわかったことを纏めておきます。 簡単にまとめると特徴は以下のとおりです。 Bigtable / Datastore と類似したアーキテクチャをとっており Tablet 群にデータを分散保存している ↑の仕組みであるの上に Lock Table を実装して同期処理のためのロックを処理している さらに↑の仕組みの上に分散トランザクションマネジャーを実装し、グループ横断のトランザクションを管理する 以下で、細かい説明を続けていきます。 Spanner の全体構成 Universe と Zone Zone と Spanserver Spanserver の構成 Spanserver と Replica Rep
MySQLの文字コード事情 2017版
10. 文字集合文字集合 US-ASCII 数字、英字、32個の記号 JIS X 0201 US-ASCII(「」→「¥」/「~」→「‾」)+カタカ ナ JIS X 0208 数字、ひらがな、カタカナ、漢字、ラテン文字、 ギリシャ文字、記号等々 JIS X 0213 JIS X 0208 + 第三水準/第四水準、ローマ数字、 鼻濁音文字等々 11. 文字集合文字集合 Windows-31J JIS X 0201 + JIS X 0208 + NEC特殊文字 + IBM 拡張文字(「⑧」「Ⅷ」「㈱」「髙」「﨑」「彅」 等) Unicode 世界中の文字。絵文字(「�����������������」「�������������������」等)も含む。
ImageNet
ImageNet is an image database organized according to the WordNet hierarchy (currently only the nouns), in which each node of the hierarchy is depicted by hundreds and thousands of images. The project has been instrumental in advancing computer vision and deep learning research. The data is available for free to researchers for non-commercial use.
Webシステムにおけるデータベース接続アーキテクチャ概論 - ゆううきブログ
先月投稿した2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャを学ぶ道のりと代表的な実装モデルの概要を紹介しました。 今回は、前回同様、主に新卒Webエンジニア向けに、Webアプリケーションサーバとデータベースサーバ間の接続管理モデルと運用事情について紹介します。 データベース接続の永続化やコネクションプーリングとは何なのか、なぜ必要なのかといったことが主な話題です。 背景 データベース接続の永続化とはなにか データベース接続のオーバヘッド データベース接続の永続化手法 コネクションプーリングとはなにか コネクションプーリング: ドライバ型 コネクションプーリング: プロキシ型 コネクションプーリング全体について PostgreSQLとMySQL 参考資料 まとめ 背景 2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャの話とWebアプリケーショ
シンプルで移行しやすいデータベースシャーディング - クックパッド開発者ブログ
技術部の小野(taiki45)です。クックパッドではこれまで様々なデータベースの負荷対策を行ってきましたが、シャーディングは行われていませんでした。しかし先日クックパッドの認可サーバーが利用している MySQL サーバーの負荷分散のためにクックパッドで初めてのシャーディングを行ったので、Rails アプリケーションでのシャーディングの事例のひとつとしてその際の手法をご紹介したいとおもいます。 構成 Before データベースは1マスター、1ホットスタンバイ、バッチ用の1リードレプリカで構成されています。Read オペレーションのほとんどはキャッシュ層に逃しています。 After データベースの各ロールにつきそれぞれ1台ずつマシンが増えています。 シャーディングが必要になった背景 認可サーバーのアクセストークンの作成・削除時の Write オペレーションが急増し、レコード数自体も急増していて
分散システムの一貫性に関する動向について
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか？ 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性（Eve
MySQLで高速日本語全文検索
Mroongaについて MroongaはMySQL用のストレージエンジンです。すべてのMySQLユーザーに高速な日本語全文検索機能を提供します。Mroongaは以前はGroongaストレージエンジンと呼ばれていました。 特徴 最新リリース 2024-09-06にリリースされた14.07が最新リリースです。 インストール 最新記事 Mroonga 14.07リリース！ (2024-09-06) Mroonga 14.04リリース！ (2024-06-12) Mroonga 13.05リリース！ (2023-08-02) Mroonga 13.01リリース！ (2023-04-17) Mroonga 13.00リリース！ (2023-02-09) Mroonga 12.12リリース！ (2023-01-29) Mroonga 12.11リリース！ (2023-01-06) Mroonga 12
［速報］「Greenplum Database」がオープンソースに。DWH向けMPPデータベース。Pivotalが発表
Pivotalは2月17日（日本時間2月18日午前4時）にオンラインイベントを開催。同社が提供するビッグデータ関連の3つのソフトウェア「GemFire」「HAWQ」「Greenplum Database」をオープンソースにすると発表しました。 GemFireはインメモリデータベース、HAWQはHadoop上でSQLのクエリを実行できるソフトウェア。 もっとも注目されるのがGreenplum Databaseです。これはもともとEMCが買収したデータウェアハウス向けのデータベースで、その後VMwareからスピンアウトしたPivotalのラインナップに移管されました。 Greenplum Databaseは多数のマシンに分散させたデータをシェアドナッシングのアーキテクチャにより大規模並列分散処理することで、ペタバイトクラスにまでスケールアウト可能な高性能データベースとされています。 Pivot
我々(主語が大きい)は何故MySQLで外部キーを使わないのか
外部キー便利!!! MackerelではPostgreSQLで外部キーあり そのレコードがあることが保証される 各テーブルのidにアプリケーションレベル(Mackerelの場合Scala)で型付けをするとなお便利 MemberID型、MonitorID型 → idで誤ったテーブルを引くとかがない 本日のスキーマ CREATE TABLE `member` ( `id` INTEGER unsigned NOT NULL auto_increment, `earned_item_count` INTEGER unsigned NOT NULL DEFAULT 0, `name` VARCHAR(191) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4; CREATE TABLE `item`
TwilioのRedisによる決済サービスの障害、2つの原因 - unknownplace.org
Twilio というサービスで決済サービスの障害があったらしいが、恐しいことにこのサービス、 決済情報をRedisで管理していたらしい、というのをRedis作者、antirez氏のblogで知った。 Twilio incident and Redis - Antirez weblog この件に関しては、Twilio自体も 調査報告 を出している。簡単にまとめるとこういう感じだ: TwilioではRedisを single-master, multi-slave なレプリケーション環境で使用している ネットワーク障害で一時的に master-slave 間の接続が切れたことにより、master-slave間のデータの再同期が発生 この再同期がすべてのslaveに対して同時に発生したため、masterの負荷が高くなり、結果決済サービスの障害が発生 この負荷を解決するためmasterを再起動する
SQLデータベースに正しインデックスを作るのは 誰の役割？
SQLのパフォーマンス問題は、SQLそのものと同じぐらいの歴史がある―― ある人は、SQLはそもそも遅いものだとすら言うかもしれません。これは、SQLの歴史が始まった頃は正しかったかもしれませんが、今となっては全く 当てはまらないでしょう。にもかかわらず、SQLのパフォーマンス問題は今も一般的でよくあることです。どうしてそうなってしまうのでしょうか？ SQL言語は、恐らく最も成功した第4世代言語(4GL)でしょう。その最大の利点は、「何を」と「どのように」 を分離できることです。SQL文は、どのようにそれを実行するかを記述せずに、単純に 何を必要としているかのみの記述になっています。以下のような例を考えてみましょう。 SELECT date_of_birth FROM employees WHERE last_name = 'WINAND'SQLのクエリは、データを要求する英語の文として読
LevelDB入門 (基本編) - from scratch
さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持
Database test data generator - Fill your database with random test data!
Generate test data for your database Quick recipes to test real applications with random data Table Structure: Export Format: Generated rows: Use an existing data model and customize it to mimick your table structure or create one from scratch. # Column title Data type Delete Add Another Column Clear table Why do I need to fill a database with random data? When developing an application, you would
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
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ヤフー社内でやってるMySQLチューニングセミナー大公開
MySQLのバックアップ運用について色々
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