トランザクション同時実行時の問題とトランザクション分離レベル - Bug Catharsis
データベースの同時実行性の定義データベースにおける同時実行性は、同時に共有データにアクセスしたり、 共有データを変更したりする複数プロセスの機能性として定義することができる。 互いにブロックすることなく同時に実行できるユーザプロセス数が多いほど、 データベースシステムの同時実行性は高いといい、データの変更プロセスによって、 他のプロセスがその変更データを読み取りできなかったり、 データの読み取りプロセスによって、他のプロセスがそのデータを更新できない場合、 同時実行性が低いという。また、複数プロセスが同じデータを同時に変更しようとすると 常にデータの整合性が損なわれるような場合も、同時実行性が低いと言える。 同時実行性が低くなる状況に対処する方法データベース システムで同時実行性が低くなる状況に対処する方法は、 使用している同時実行制御がオプティミスティック(楽観的)*1かペシミスティック
素早く正規形を見抜く実践テクニック（1/4） － ＠IT
今回のテーマはデータベースエンジニアの必須知識の1つである「正規化」です。正規化は、リレーショナル・データベースのテーブル設計を行ううえで非常に重要なテクニックであり、データベースを設計、実装したことのある方なら一度は正規化に触れているのではないでしょうか。 それほど基本的な知識であるにもかかわらず、正規化を説明できる人はなかなかいません。多く聞かれるのが「何となくテーブルを作ると自然に第3正規形になる」とか「実務上は第3正規化まで行えば問題ない」というものです。 ではなぜ「第3正規化まで行えば問題ない」のでしょうか。本稿ではひととおり正規化について確認しながら、あまり触れられることのない第3正規化より先の正規化を紹介して、この疑問に答えていきたいと思います。 正規化の位置付け 正規化は、データベース設計全般にかかわる基礎知識ですが、特に論理データモデリングの作業の中で必要になります。本稿
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分割 (データベース) - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "分割" データベース – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2019年1月） データベースの分割（ぶんかつ、英: Partitioning）は、データベースを複数の部分に分割することである。 この分割は管理しやすさ、性能、可用性などの向上を理由として行われるのが一般的である。パーティション化とも呼ばれ、分割された各部分をパーティションと呼ぶ。 概要[編集] 最もよくあるものは、分散データベースでの分割である。各パーティションは複数のノードに分散配置され、ユーザーはそれぞれのノードでローカルにトランザクションを実施できる。これは、可
NoSQLを超えるSQLデータベース「VoltDB」。Cassandraとベンチマーク対決！
「多くのOLTPデータベースは30年前の設計を基にしており、今日の“Webスケールな”データベースの負荷を想定していない。これら伝統的なデータベースは、処理時間の90％以上がログ、ロック、ラッチ、バッファ制御といったオーバーヘッドに費やされ、しかもそれらによって限られた性能やスケーラビリティしか実現できていない」 Ingresの開発者でありInformixのCTOなどデータベースベンダの要職を歴任したデータベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発したVoltDBはプレスリリースでこのように既存のリレーショナルデータベースの欠点を示した上で、インメモリデータベースをベースにこれらのオーバーヘッドを除去し、ACIDによるデータ一貫性を維持しつつ大きな性能向上とスケーラビリティを実現したと説明されています。 SourceForge.jpの記事「「NoSQL」を上回る性能を目指す
クラウドでの新しいACID、そしてBASEトランザクションとCAP定理 - Fight the Future
クラウドではアーキテクチャやプログラミングモデルが今までと変わる。 QConでは複数の人からそういう話が出ていた。 ちょっと自分なりにまとめてみる。間違っているかもしれないので、見つけた人はご指摘ください。 新しいACID 従来のモデルでのACIDは、特にRDBMS関連でよく耳にすると思う。 Atomic(原子性) Consistent(一貫性) Isolated(独立性) Durable(永続性) だ。 QConでGoogleのGregor Hohpe氏は、クラウドにおいてACIDは次のような意味になると言っていた。 資料はここ。https://sites.google.com/site/gcodejp/slides/ProgrammingCloud_QCon.pdf?attredirects=0 Associative(結合の) Commutative(相互の) Idempotent(
Twitterが、Cassandraの本採用を断念。「いまは切り替えの時期ではない」
「いまは新しい技術への大規模な移行をする時期ではないと確信している」。Twitterは、サービスの核となるツイートを保存するデータベースを、MySQLによる大規模分散データベースから、NoSQLデータベースであるCassandraへ移行しようとしていました。しかしCassandraへの移行作業を中止し、引き続きMySQLでの運用を継続すると、Twitter Engineering Blogへのエントリ「Cassandra at Twitter Today」で明らかにしました。 これは戦略の変更だ Twitterは利用者からのツイートを、Scalaによって独自開発したミドルウェア「Gizzard」とMySQL、そしてmemcachedを用いた大規模分散データベースに保存しています。 しかしこうした複雑なシステムによる運用は非常に手間がかかり、人的コストを中心としたコストの増加が非常に大きくな
さくらインターネット、NoSQLデータベースのテストサービスを開始
サーバホスティング大手のさくらインターネットは、NoSQLデータベースの一種であるキーバリュー型データストア（KVS）を試験的に同社のサーバ上で提供する「KVSアルファテストサービス」を行うと、さくらインターネット研究所のブログで明らかにしました。 キーバリュー型データストアは、リレーショナルデータベースよりも単純な形式でデータを格納し、データ操作もシンプルなため、スケーラビリティや高速なアクセスを実現しやすく、クラウドの特徴を活かせるデータベースとして最近注目されています。 今回のアルファテストサービスでは、memcachedプロトコルを用いてさくらインターネット研究所が提供するキーバリュー型データストアを運用しているクラウドへアクセスし、利用する形態をとるようです。 KVSの中身はグリーが開発したFlare キーバリュー型データストアにはApache FoundationのCassan
NoSQL登場の背景、CAP定理、データモデルの分類
その例としてBeck氏自身が過去に取り組んできた生命保険会社のアプリケーションを例に挙げます。そのアプリケーションでは毎日のようにスキーマが変化するため、SQLとORM(Object-Relational Mapping）では対応できず、オブジェクトデータベースのGemstoneを利用することで対応できたと述べています。 こうしたSQLだけでは満たせないさまざまな要件、上記の図にあるようにスキーマの可塑性、スケーラブルなデータ読み込み、書き込み、処理の柔軟性などを満たすために、リレーショナルデータベース以外のNoSQLな製品が開発された。これがNoSQLの登場の背景にあるとBeck氏は解説します。一方で、こうしたさまざまなNoSQLを、NoSQLという言葉で表すのは適当ではないという憂慮も示しています。 Here is where the futility of defining NoSQ
NoSQL - Wikipedia
NoSQL（一般に "Not only SQL" と解釈される）とは、関係データベース管理システム (RDBMS) 以外のデータベース管理システムを指すおおまかな分類語である。関係データベースを杓子定規に適用してきた長い歴史を打破し、それ以外の構造のデータベースの利用・発展を促進させようとする運動の標語としての意味合いを持つ。関係モデルではないデータストアの特徴として、固定されたスキーマに縛られないこと、関係モデルの結合操作を利用しないこと、水平スケーラビリティが確保しやすい事が多いこと、高度なトランザクション処理を利用できないものが多いことなどが挙げられる。学術的な世界では、この種のデータベースのことを構造型ストレージ (structured storage) と呼ぶことが多い[1][2][3][4]。 NoSQL系データベース管理システムは、データの格納および取得が高度に最適化されてい
クラウドの力を引き出す分散データベース
はじめに 本記事では、プライベート・クラウドなどで実際に利用可能な分散型データベースの一例として、Apache Cassandraを紹介します。 機能的な特徴やアーキテクチャの概要だけでなく、運用する上で必要となるクラスタとノードの操作方法（ノードの追加／削除、バックアップなど）についても説明します。 Apache Cassandraは、Amazon Dynamoと Google BigTableの特徴を統合した分散型データベースと言われています。クラウド向け分散データベースの事例を参照していただければ、より特徴を理解しやすくなると思います。 Apache Cassandraとは Apache Cassandraは、Amazon Dynamoの特徴である“耐障害性の高さやデータの分散保持を考慮した分散特性”と、 Google BigTableの特徴である“ColumnFamilyをベースと
MyISAMとInnoDBのどちらを使うべきか
Twitterで話題になってたので簡単にまとめました。 ●MyISAMにしか無い機能を使いたい場合はMyISAMを使うしかない ・全文検索 (TritonnやSphinx) ・GIS ●InnoDBの利点(MyISAMの欠点) ▲障害対応系 ・クラッシュしても再起動するだけでリカバリができる ・クラッシュリカバリにかかる時間はテーブルサイズに比例するようなことはなく、コミット済みのデータは修復できる (巨大なMyISAMテーブルのREPAIRには数日単位で時間がかかることがある) ・オンラインバックアップができる ・INSERTやLOAD DATAなどを実行している途中でCtrl+Cでその更新系SQL文を止めても、テーブルは壊れないし、中途半端な状態で更新されることも無いし、スレーブが止まることも無い ▲性能系 ・行レベルロックなので並列性が高い(MyISAMはテーブルロック)。またSEL
病院・診療所・歯科・薬局・健診施設・動物病院・介護事業所・介護施設データベース_医療・介護データ 株式会社ウェルネス
わたしたちは1991年創業の「医療・介護データベース」のプロフェッショナルです。独自開発している国内最大級の医療・介護データ／リスト（病院・診療所・薬局・健診施設・動物病院・介護サービス事業所・介護施設）をもとにしたソリューションを医療機関・健康保険組合・学術研究機関・自治体・官公庁・企業に提供しています。 医療データベース 病院データベース 診療所データベース 歯科診療所データベース 介護データベース 介護サービス事業所データベース 介護施設データベース 薬局 データベース 動物病院 データベース 健診施設 データベース
四字熟語データバンク
▼人気四字熟語 [TOP50]❶ 因果応報（いんがおうほう）❷ 明鏡止水（めいきょうしすい）❸ 本末転倒（ほんまつてんとう）❹ 呉越同舟（ごえつどうしゅう）❺ 百花繚乱（ひゃっかりょうらん）❻ 温故知新（おんこちしん）❼ 快刀乱麻（かいとうらんま）❽ 一蓮托生（いちれんたくしょう）❾ 乾坤一擲（けんこんいってき）➓ 付和雷同（ふわらいどう） ▼四字熟語Q&A [一覧]（Q）村上春樹が好きな四字熟語は？（Q）「巨人優勝」は四字熟語ですか？（Q）四字熟語を覚えるコツを教えて！（Q）小学生向けの四字熟語のおすすめ本を教えてください。（Q）俳優の山田孝之が好きな四字熟語は？（Q）漢検１級受験で合格するコツや勉強法を教えてください。 ▼偉人四字熟語 [>全33人]
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