Cloud Spanner: A global database service for mission-critical applications | Google Cloud Blog
Introducing Cloud Spanner: A global database service for mission-critical applications Today, we’re excited to announce the public beta for Cloud Spanner, a globally distributed relational database service that lets customers have their cake and eat it too: ACID transactions and SQL semantics, without giving up horizontal scaling and high availability. When building cloud applications, database ad
TechCrunch | Startup and Technology News
Monzo has announced its 2024 financial results, revealing its first full-year pre-tax profit. The company also confirmed that it’s in the early stages of expanding into the broader European market… Last week, TechCrunch paid a visit to Apple’s Austin, Texas manufacturing facilities. Since 2013, the company has built its Mac Pro desktop about 20 minutes north of downtown. The 400,000 square foot fa
AWS News Blog
AWS Week in Review – March 20, 2023 This post is part of our Week in Review series. Check back each week for a quick roundup of interesting news and announcements from AWS! A new week starts, and Spring is almost here! If you’re curious about AWS news from the previous seven days, I got you covered. Last Week’s Launches Here are the […] AWS Chatbot Now Integrates With Microsoft Teams I am pleased
「達人が語る こんなデータベース設計はヤダ！」へ参加してきました - 虎塚
あの『達人に学ぶDB設計 徹底指南書』を書かれたミックさんが講演されると聞いて、Club DB2さんの勉強会に初めてお邪魔してきました。 「第146回 達人が語る こんなデータベース設計はヤダ！」 https://www.ibm.com/developerworks/wikis/display/clubdb2/146 非常に面白く、勉強になりました。せっかくなので、備忘メモをupしておきます。 （内容に誤りがあったり、もし掲載自体に問題があったりしましたら、修正・削除しますのでお知らせください。＞関係各位） 本編 （追記）発表資料にリンクしました。 http://d.hatena.ne.jp/mickmack/20120714/1342246442 ミックさんが「これだけは覚えて帰ってください」とおっしゃった3つのポイントを引用します。 トレードオフ うまい話には裏がある。 物理 vs 論
SQL vs NoSQL、グーグルにおける戦い（前編）。Google I/O 2012
SQLとNoSQLではどちらが優れているのか？ グーグルの担当者がディベート（というより小芝居：-）を行ったセッション「Google I/O 2012 - SQL vs NoSQL: Battle of the Backends - YouTube」が公開されています。 このセッションは、先々週開催されたGoogle I/O 2012で行われたもの。SQLとNoSQLには機能的にどのような違いがあり、どう使い分けるべきなのか、明確な説明が参考になります。 ハイライトを紹介しましょう。 クラウドにおけるデータベースのメリット グーグルのAlfred Fuller氏（NoSQL担当）。 クラウドはフォルトトレラントでメンテナンス不要、パッチも私たちが適用しており、利用者は運用について心配する必要がない、といったメリットがある。 データのレプリケーションや地域分散でデータも保全され、インターネッ
MySQLの監視はCacti+Percona Monitoring Pluginsがおすすめ(監視サーバ構築編)
MySQLの監視はCacti+Percona Monitoring Pluginsがおすすめ(監視サーバ構築編) 2012-05-18 MySQLをリソース監視する仕組みにはいくつかあるが、対象のMySQLサーバが5台以上ある場合はCactiがおすすめ。導入のしやすさだけでMuninを選ぶ人が多い気がするが、その選択基準は間違っている！ Cactiのいいとこわるいとこ 多数のグラフを見やすく並べられる muninと比べて多数のサーバから軽快に情報を収集・表示できる 監視対象には、MySQLのユーザを追加するだけでかなりの項目数を監視できる データの保存にデータベースが必須だったりしてセットアップがやや面倒 慣れるまで監視プラグインを書くのに手間取る Muninのいいとこわるいとこ 監視プラグインを書くのが簡単 監視サーバにデータベースなどが必要なく、セットアップが簡単 グラフの並び方などが
グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
A5:SQL Mk-2 - フリーの汎用SQL開発ツール/ER図ツール
A5:SQL Mk-2は複雑化するデータベース開発を支援するために開発されたフリーのSQL開発ツールです。 高機能かつ軽量で、使い方が分かりやすいことを目標に開発されています。 SQLを実行したり、テーブルを編集するほかに、SQLの実行計画を取得したり、ER図を作成したりすることが出来ます。 特徴・機能 OCI接続・直接接続・ADOまたはODBCを介したDBへの接続 Oracle DatabaseはOCI経由の接続・直接接続が出来ます。 PostgreSQLとMySQLは直接接続が出来ます。 Microsoft SQL Serverは、OLE DBプロバイダを直接呼び出した接続ができます。 IBM DB2は、ODBCドライバを直接呼び出した接続ができます。 その他のデータベースは、ADOまたはODBCを利用して接続します。 Oracle, PostgreSQL, MySQLは、A5:SQL
rasterliteのおススメ - waigani's diary
今年後半の個人的おススメはrasterliteでした。 簡単な使用方法、注意点をまとめておきます。 色々オプションはありますので、マニュアルはご一読をお勧めします。 rasterlite-man.pdf rasterliteとは SQLiteは1ファイルデータベース。 SQLiteを空間情報を扱えるように拡張したのがspatialite。 spatialiteに位置情報付きの画像データを取り込めるようにするのがrasterliteになります。 rasterliteは内部でタイルに分割して画像データを持ちます。 またピラミッドを作成する機能を持っているので、大容量画像データの閲覧速度を改善することが出来ます。 spatialiteインストール まずはspatialiteが必要です。 コンパイル済みの実行ファイルを持ってきてしまいましょう。 http://www.gaia-gis.it/spa
MongoDBの信頼性に疑問
原文(投稿日：2011/11/07)へのリンク 最近、MongoDB に関して非常に好ましくない内容のかなり話題になった市場報告が２つあった。批判の大部分は、パフォーマンス問題とデータ損失の組合せに集中している。この話を続ける前に、これらは公式の事例研究でないことを肝に命じて欲しい。そうではなくて、最近 MongoDBを使った開発チームによる市場報告である。 まず Urban Airshipの Michael Schurter氏のレポートから始める。 Urban Airshipは既に、MongoDBの問題を経験しており、このレポートを書く前にデータのほとんどを PostgreSQLに移行を済ませていた。残ったデータはMongoDBにとって理想的のようだ。 短命－もしそれを失っても、短い間サービス低下を経験するが、 壊滅的ではない 小さい－容易にメモリーに収まる(~15 GB) 二次索引－キ
信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - レベルエンター山本大のブログ
ずいぶん時間があいてしまったけど、大規模コンシューマ向けサービスRDB設計の続き。 僕はこのプロジェクトを自分のRDBの知識を使って革新してやろうと思って臨んだ。 しかし結果として逆に、コンシューマ向けサービスに最適化されたRDBの使い方について教わることになった。 ※ あと、KVSでいいじゃんって言ってる人もいるけど、それはKVS導入の苦労を知らない人だと思う。KVSの苦労は後で書く。 僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はDBやフレームワークの設計とアーキテクトっぽいことを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止
RDBの機能をNoSQLで実現する（1）
NoSQLデータベースはRDBMSに比べて並列処理で性能を上げていけるという特長がある反面、単純なデータ構造しか扱えないとか、データの並べ替えなどが難しいという難点があります。今回からは、NoSQLを使いながらも、RDBMSが備える機能を部分的に実現する方法を解説していきます。（編集部） 高速な分、複雑なデータ加工が苦手なNoSQLデータベース 前回は、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）からデータを読み出す流れを詳しく見ていきました。問い合わせを受けてから結果セットを動的に作って返すRDBMSのやり方では、分散環境においては十分な処理性能を発揮できないということがご理解頂けたかと思います。 RDBMSはデータの結合や検索のほかにも、データ集計や並べ替えなど、SQLを使った問い合わせ内容に応じてさまざまな形にデータを加工する機能を備えています。多様な要求に応えてくれる問い合
7分半で作るNode.js+MongoDBアプリ - PolyPeaceLight
先日のJJUG SpringのLTをしてきた「7分半で作るNode.js+MongoDBアプリ」の動画を撮り直しました。 本番ではmongoose.Schemaのところをmongoose.modelとしてしまい、まさかのライブデバッグを初めるハメになり、結果として13分となってしまいました。 リベンジとして今日何回かトライしたところ10分を2分半も上回る7分半、スリークォーターの記録を出すことができました。 動画中でやってること 1 環境を証明 nvmとかnodeとかnpmとかがインストールされてないことを証明 env.shは確認するコードが書かれているだけです 2 nvmとmongodbをググる 3 nvmをgitで取得 $ git clone git://github.com/creationix/nvm.git ~/.nvm 4 nvmを環境に読み込む $ . ~/.nvm/nvm.
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Installing spatial databases on EC2 – SKIPPERKONGEN
PostGIS入門-実行例と落とし穴 (2012年1月)
【21社から5社をSNSの評判から厳選】おすすめの出会い系アプリ＆失敗しない選び方｜マッチングアプリ漂流教室 – マッチングアプリの感想をSNSの意見を参考に紹介
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Twitterにおける大規模システム構築、3つの原則