嵐のコンサートがあるとダブルブッキングしてしまうホテル予約システムを作ってみた
今年の5月1日に、仙台市内のホテルで多重予約のトラブルが発生したと報道されています。 部屋数２０３室の仙台市のビジネスホテルで、９月１８～２３日の宿泊予約を数千件受け付けるトラブルがあった。アイドルグループ「嵐」のライブが宮城県内で開催される期間だった。インターネットでの申し込みが殺到し、システム障害が起きたとみられるという。 トラブルがあったのは、仙台市泉区の「ホテルルートイン仙台泉インター」。ホテルなどによると、９月１９、２０、２２、２３日に宮城スタジアム（宮城県利府町）で嵐がライブを開くことが明らかになった後の５月１日午前５時ごろ、ネットを使った予約申し込みが殺到していることに気づいたという。 ２０３室のホテルなのに「予約」数千件 嵐公演で殺到か：朝日新聞デジタル より引用 5月1日の朝に何があったのか調べてみると、この日の早朝にテレビや新聞でコンサートの情報が流れたようですね。 お
SSD専用に設計された「ReThinkDB」、ロックもログも使わない新しいリレーショナルデータベースのアーキテクチャ
SSD専用に設計された「ReThinkDB」、ロックもログも使わない新しいリレーショナルデータベースのアーキテクチャ SSDがHDDに代わるストレージとして普及しようとしていることを背景に、SSDに特化したまったく新しいアーキテクチャを備えたリレーショナルデータベースを開発しようとしている企業があります。「ReThinkDB」です。 昨年7月に、PublickeyではReThinkDBの概要を記事「SSDに最適化したデータベース「RethinkDB」、ロックもログも使わずにトランザクション実現」で伝えました。 その記事の中では、ReThinkDBがロックを使わずにトランザクションを実現し、データベース利用中でもスナップショットがとれ、また異常終了しても容易に復帰できる機能を備えている、といったことを紹介しました。 4月に米サンタクララでに行われた「MySQL Conference & Ex
�Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)
PFN は、「現実世界を計算可能にする」を Vision として，膨大な計算量を必要とするシミュレーションや深層学習などの計算ワークロードを実行するためのオンプレ ML 基盤を持っています。 この発表では、「オンプレクラスタの概要」と最近のトピックとして「新しく構築した「MN-2b」」、「Pod のリソース要求量の最適化を助けるしくみ」、「Kubernetes クラスタのアップグレード」についてお話します。 本イベント「オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜」では、オンプレミスの Kubernetes クラスタ上に構築された機械学習基盤を持つ PFN とヤフーのエンジニアが自社での取り組みについて語り尽くします！ イベントサイト: https://ml-kubernetes.connpass.com/event/255797/
データベースパフォーマンスに関する、僕が知りうる限り最高の教科書 - レベルエンター山本大のブログ
データベースの醍醐味は、パフォーマンスチューニングにあります。 チューニングによっては、同じ処理でも1時間掛かる場合もあれば、 1秒で終わるということもあり得る世界です。 僕はDBの魅力に取り付かれた者の一人です。 DBという技術の奥深さが気に入っています。 DBを極めると、どこの現場に行っても絶対に必要とされます。 また、どこの現場に行っても正解を導く方程式は一緒なので応用が利くのです。 しかし、その基本原理を体系的に学べる手段はあまりありません。 OracleMasterやMCDBAといった資格試験でも学べることは限られていて あとはWebで調べるなりマニュアルを読むなりするしかありませんでした。 とくに肝であるパフォーマンスチューニングについては、 経験則でチューニングしている部分も多いです。 Oracle、SQLServer、MySQLと色々なDBのチューニングをしてきましたが、
GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
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
MySQLレプリケーションを安全に利用するための10のテクニック
MySQLのレプリケーションは非常に簡単に使える割には応用の幅が広いので非常に人気のある機能の一つである。レプリケーションの応用分野は例えば、 バックアップ 参照系の負荷分散 HA（高可用性） ディザスタリカバリ（サイト間レプリケーション） BI（レポーティングetc） という風にとても多くのバリエーションがある。このブログを読んで頂いている皆さんの中にもレプリケーションを使っている方は多いのではないだろうか。ご覧の通りMySQLのレプリケーション機能はミッションクリティカル分野でも利用されているが、レプリケーションの使い方が適切でないとシステムの安定稼働に支障を来してしまってDBAやシステム管理者の肉体的、精神的負担が増大してしまう。逆にレプリケーションを堅牢に運用することが出来ればマクラを高くして眠れるというものだ。レプリケーションはMySQLの代表的な機能であるので、レプリケーション
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
漢(オトコ)のコンピュータ道: MySQLを高速化する10の方法
ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でMySQLを高速化する方法を10個紹介しよう。MySQLサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。 1. バッファを増やす、または減らす チューニングの基本中の基本であるが、適切なバッファサイズを設定することはパフォーマンスチューニングの要である。主なバッファは次の通り。 innodb_buffer_pool_size・・・InnoDBだけを利用する場合は空きメモリの7〜8割程度を割り当てる最も重要なバッファである。余談だが、実際にはここで割り当てた値の5〜10%ぐらいを多めにメモリを使うので注意が必要だ。 key_buffer_size・・・MyISAMだけを利用する場合は、空きメモリの3割程度を割り当てるといい。残りはファイルシステムのキャッシュ用に残しておこう。 sort_buffer_
MySQLによるデータウェアハウス構築
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 こんにちは、オークション事業部のWangです。 データウェアハウス（以下DWH）という言葉になじみのない方は検索していただいたほうがよいかもしれません。 検索するのがめんどい、という方は、かみ砕いた表現ができなくて恐縮ですが、 基幹系システムから抽出したデータを目的をもって再構成し、 使用可能な状態に保管されたデータの集合体、とお考えください。 オークションでは、具体的には出品、入札、落札などのトランザクションデータや、 それをいろいろな単位で集計したデータなどが該当します。 ここでいう単位というのはたとえば、日ごと、週ごと、月ごとや、以前の記事でも紹介されている カテゴリといったものになります。 こういったデータは、運用、運営、
MySQLに対するDrizzleの答え #1 スレッド管理編 - mixi engineer blog
先日、Drizzleのスレッド管理を担うコアの一部分がモジュール化され、勉強がてらMySQLのスレッド管理の設計を調べてみました。その時のメモ（だから文が少し固いかも）と、Drizzleでの戦略を今回のエントリーで公開します。 最後のDrizzleでは？セクションまではプログラミングの教科書に載っている様な典型的なセオリを述べているだけなので、MySQLのインターナルに詳しい方は最後まで飛ばした方が良いかもしれません。 ちなみにソースはMySQL 5.1とMySQL 6.0のドキュメントです http://dev.mysql.com/doc/refman/6.0/en/connection-threads.html http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/connection-threads.html 現在の仕組みと制限 現在のMySQLでは新たなクラ
Ruby on Rails + MySQL で全文検索 - ドワンゴ 研究開発ブログ
このエントリでは Ruby on Rails と MySQL を使って日本語の全文検索を行う方法を記述する。Ruby on Rails のバージョンは 2.0.2、MySQL のバージョンは 5.0.67、Tritonn のバージョンは 1.0.12、Hyper Estraier のバージョンは 1.4.10 を使用した。サンプルの文章データとして、あらゆる日本人にとって極めて身近な著作権切れ文章である『ドグラ・マグラ』と『黒死館殺人事件』を利用した。処理のために整形したデータは本エントリに添付しておく。またデータベースへアクセスするコードではマイグレーションを除きできるだけベンチマークを取るようにし、その結果は本エントリの最後に記載する。 ページネーション Rails でページネーションを実現する will_paginate という plugin は ActiveRecord に標準でつ
「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
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