Amazon DynamoDB がニーズに合うかどうかを判断し、移行を計画する方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon DynamoDB がニーズに合うかどうかを判断し、移行を計画する方法 AWS CTO のワーナー・ヴォゲルスは、AWS の仕事は「企業の痛みを管理すること」だという冗談を言うことがよくあります。これは、AWS のお客様が直面する IT 面での課題の大半における本質を突く言葉です。「お客様に最大のメリットをもたらすことができるのはどこか」と呼び掛けるだけで、しばしばデータベースと関連するライセンス費用、パフォーマンスとスケーラビリティの管理、そして専門的なデータベース管理者の人件費に関する話し合いが始まります。Amazon DynamoDB などの完全マネージド型の NoSQL データベースサービスは、これらの課題に対応し、多くのメリットをもたらします。 このブログ記事では、お使いのアプリケーションに対するデータベースサービスの候
トランザクションの実装にはRDB/NoSQLにかかわらず教科書的な定番がある～業務システムをRDBなしで作れるのか？（前編） エンジニアサポートCROSS 2016
トランザクションの実装にはRDB/NoSQLにかかわらず教科書的な定番がある～業務システムをRDBなしで作れるのか？（前編） エンジニアサポートCROSS 2016 数年前にNoSQLが登場した当時、NoSQLにはデータの一貫性を保証してくれるトランザクション機能などが十分に備わっていないため、業務システムのバックエンドとして使うのは容易ではないと考えられていました。 しかしその後、NoSQLをバックエンドにした業務アプリケーションは現実にはいくつか登場してきています。ワークスアプリケーションズが2014年に発表したERPの「HUE」もCassandraをバックエンドに採用した、本格的な業務アプリケーションです。 そのHUEの開発に関わるスタッフが、どういう実装ならばNoSQLが業務アプリケーションのバックエンドに使えるのか、それにはどういう意味があるのか、などについて議論したセッション「
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
MySQL 互換のDB、Percona Server を使う理由 - Qiita
# Time: 120114 6:34:33 # User@Host: user[user] @ [10.10.10.10] # Thread_id: 28313080 Schema: mydb Last_errno: 0 Killed: 0 # Query_time: 0.588882 Lock_time: 0.000068 Rows_sent: 3 Rows_examined: 183839 Rows_affected: 0 Rows_read: 100 # Bytes_sent: 121 Tmp_tables: 0 Tmp_disk_tables: 0 Tmp_table_sizes: 0 /+ Percona Server 独自のログ +/ # InnoDB_trx_id: 9903E4DB1 # QC_Hit: No Full_scan: No Full_join: No Tmp
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
新著が出ます：『SQL実践入門』 - ミックのブログ
4月中旬ころになりますが、新著が出ます。SQLのパフォーマンスを主題にした本で、実行計画を読むことで、なぜこのSQLは遅いのか、あるいは速いのかをデータベースの内部動作まで把握して理解しよう、という趣旨です。 リレーショナルデータベースというのは、SQLという自然言語を模したインタフェースによって、低次のレイヤーを隠蔽する意図で作られたミドルウェアなので、本当は実行計画などという手続レベルの世界をユーザが覗き見るのは、本末転倒なところもあります。ただそうはいっても、現実にSQLが遅かったら原因を解析せざるをえないわけだし、大体本当にブラックボックスにしたいなら、なんでどのDBMSも実行計画を見られる手段なんか用意してるんでしょうね不思議ですね、という理想と現実の狭間で悩むエンジニアの方々に少しでもベターな解に辿りつけるアプローチを提示できれば、と考えております。 以下まえがきと章立てです。
書籍出版のお知らせ：理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL
来る2月27日、データベースの新書籍を発売させて頂くことになった。タイトルは「理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL」となっている。単に「データベース」と書いてあるが、RDBがメインのテーマの書籍である。 多くの人が未だにRDBを使いこなせていないのではないか。RDBの使い方をマスターするには何が必要なのか。それがここ数年私が追ってきたテーマであり、この書籍を出すことになった動機である。 あまりにも酷いDB設計、あまりにもスパゲティなクエリ、あまりにも希薄なデータモデルへの理解。そういった問題はどこから生み出されるのか。そのひとつの結論としてたどり着いたのが、「そもそもRDBの使い方があまり理解されていないのではないか」ということだった。名著、SQLアンチパターンでは「やってはいけないケース」について学ぶことができるが、その反対のテーマ、つまり本来どの
モノのインターネットになぜNoSQLが必要なのか | readwrite.jp
リレーショナル・データベースは実に素晴らしいものだ。しかしモノのインターネットでのプロジェクトにおいてこれは実に役立たずだ。 少なくとも、数十億のスマートデバイスで構成される次世代ネットワークの管理について調査を行ったマキナ・リサーチによればそう言える。これによれば、リレーショナル・データベースは「構造化・均一化なデータの処理を処理するためのもの」であり、NoSQLデータベースは数えきれないほどのセンサー、デバイス、ゲートウェイから生成される、はるかに規模が大きく、不均一なデータのマネジメントの為に不可欠なものだという。 言い換えれば、もしあなたが開発者なのであればNoSQLデータベースを自分の武器として持っておく必要がある。 NoSQLが必要な理由“NoSQL”というそのありがちな呼称とは裏腹に、これは他のデータベースとは異なるものだ。NoSQLデータベースでは厳格なスキーマを強制しない
イミュータブルデータモデル(入門編)
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
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
開発環境のデータをできるだけ本番に近づける - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部の吉川です。 今回はクックパッドの開発環境構成、特に開発用データベースの構成についてご紹介します。 開発環境の構成 クックパッドのシステム環境は以下のようなフェイズに分かれています。 ※ これはcookpad.comの構成で、サブシステムや個別のサービスはその規模や特性に応じて構成が異なります。 development 開発者が実際に開発を行う環境です。クックパッドでは仮想環境は用いず、手元のマシンでRailsアプリケーションを動かして開発を行っています。 データベースはローカルではなく、開発者全体で共通の開発用データベースに接続しています。 test 手元でテストを実行する場合は、ローカルマシンのデータベースを利用します。CI（rrrspec）などの場合も同様で、テスト実行サーバーのデータベースが利用されます。 staging stagingといえば準本番環境として、本
エクセルをデータベースとして使うには、こうすればいいと思うのだけど、なぜ誰もやらないのかな？ - Excel 業務システム
エクセルは罫線ワープロじゃない なんでエクセルをこんな使い方するのだろう？ 毎回、毎回、会議のたびに同じような資料作って、もう疲れました。 データとして管理するなら１件のデータを横一列に入力して、縦向きに連続してデータを繰り返して管理しないといけません。 エクセルは罫線ワープロじゃない ここでやってはいけないこと エクセルのフォーム編集機能は、使えない データベース形式で、管理する 印刷シートに、データをリンクしてはダメ！ 印刷シートは、［印刷作業領域］にリンクします。 エクセルカード HARI の使い方（動画） Excel と Access を連携して使う（動画） Acces と Excel を連携して、本格的なデータベース管理を行うには？ Excel → Access → Azure と移行していく セールスApp KATA（営業支援ノーコードアプリ） ここでやってはいけないこと １．
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
RDBMSのコネクションプーリングとかその辺の話 - wyukawa's diary
データベース技術の羅針盤 from Yoshinori Matsunobu これは素晴らしい資料で後半のキャリアの話とか面白いんだけど、今回書くのはp6,p8に書かれていた下記の話です。 PosgreSQLは接続がプロセスベースなのでLL言語との相性がよくない Pgpool(これはプロキシサーバー的に使うらしい)などのコネクションプールと併用することが多い MySQLは接続がスレッドベースなのでコネクションプーリングが使いづらいLL言語環境では魅力 なんでLL言語だとコネクションプーリングが使いづらいのかわからずつぶやいたらリプライもらってついでにちょっと前に話題になったRDBMSでコネクションプールが必要な理由、わからない。 - Togetterや7年前のブログエントリであるコネクションプーリングの話 - naoyaのはてなダイアリーを読み返してみて思ったことを書いてみる。全然まとまって
データベースアプリケーション開発を炎上させる負のスパイラル
毎度おなじみ、はてブのホットエントリに「SIをダメにする負のスパイラル」というタイトルのまとめが掲載された。きしだ氏とはかなり視点は違うものの、開発現場の問題点については少し思うところがあるので意見を書いてみようと思う。と言っても、以下の話の内容はデータベースアプリケーションに限定した話であり、またSIerだけに限った話ではないのでその点はご容赦頂きたい。もちろんSIer各位の案件はデータベースは必須なので、本エントリで触れる問題点には該当するだろう。 Q.なぜ炎上するのか？ A.正しいデータベース設計ができていないから結論から言おう。データベースアプリケーションの開発が炎上するのは正しいデータベース設計ができていないからだ。ここでいう「正しい」とは、論理的に証明できる正しさという意味ではない。「本来こうするべき」といった意味で捉えて欲しい。 「炎上」というのは、例えばテストが通らない、バ
Ustream.tv: ユーザー qpstudy: キユーピー3分インフラクッキング -初心者にも優しいインフラ勉強会- #qpstudy, キユーピー3分インフラクッキング -初心者にも優しいインフラ勉強会- #qpstudy. 会議...
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