カラムナデータベース（列指向データベース）とデータベースの圧縮機能について、マイケル・ストーンブレイカー氏が語っていること
カラムナデータベース（列指向データベース）とデータベースの圧縮機能について、マイケル・ストーンブレイカー氏が語っていること データベースの高速化技術の1つに、データの圧縮があります。データを圧縮して扱うことでディスクアクセスとI/Oが減少し、データへのアクセス速度が向上するのです。最近のCPUコア数の増大やメモリ単価の下落はデータ圧縮と伸長にかかるオーバーヘッドのコストを相対的に小さくしており、それもこの技術に有利に働いています。 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、データベース研究者として大御所ともいえるマイケル・ストーンブレイカー氏が、データベースにおけるこのデータ圧縮と伸長処理について、ブログ「The Database Column」のエントリ「"Just in Time" Decompression in Analytic Dat
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/
「キー・バリュー型データストア」開発者が大集合した夜
「発表者が自分よりも若い人ばかりだ」。外見が20代にしか見えない東京工業大学の首藤一幸准教授（1973年生）の驚くさまが、少し面白かった。2009年2月20日の夜、多くのWeb企業が注目する「キー・バリュー型データストア」を開発する若手技術者が、東京・六本木のグリー本社に一堂に会した。 キー・バリュー型データストア（またはキー・バリュー型データベース）は、大量のユーザーとデータを抱え、データベースのパフォーマンス問題とコスト高に頭を悩ませるWeb企業が注目する技術である。記者は同日に開催された「Key-Value Store 勉強会」に参加させてもらった。午後7時から11時まで、キー・バリュー型データストアを開発・研究する若手技術者が立て続けに登場し、1人15分の持ち時間で成果を発表し、議論を重ねるという集まりだ。 呼びかけ人であるプリファードインフラストラクチャー（PFI）最高技術責任者
無いから作った人たち
データベース技術の世界に新顔が次々と登場している。米Danga Interactiveの「memcached」、ミクシィの「Tokyo Cabinet」と「Tokyo Tyrant」、楽天の「ROMA」、グリーの「Flare」などだ。いずれも半導体メモリーを使って大規模データベースを高速処理する技術である。面白いのは、4社ともIT製品を開発するメーカーではないことだ。 4社は、Webを使ったサービス事業を手掛ける企業であり、本来であればメーカーが開発した製品や技術を使う立場である。ところが、こうした「ユーザー企業」が自ら基盤技術を開発し、それを利用している。 memcachedやTokyo Cabinet/Tyrant、ROMA、Flareの中では、memcachedが一番古い。Danga Interactiveが自社のブログ・サービス「LiveJournal」を改善するために2003年に
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、
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