Oracle Cloud - クラウド戦国時代のゲームメーカー｜ミック
ばおーばおーばおーばおー（法螺貝の音）。 はい、というわけでお約束していたクラウド戦国時代の話だよ。合戦物はいくつになったって男の子は大好きなものさ！ ああ別に女の子も見ていっても大丈夫だよ。グロ画像とか出ないから。いやちょっと出るかな。 クラウドベンダーの市場シェアさて、それでは始めよう。まずはビッグピクチャーをつかむために基礎的な数値から押さえておきたいと思う。ここら辺ができるコンサルっぽいね。クラウドベンダの市場シェアを見てみよう。 2024年1Qのクラウドベンダーの市場シェアこのグラフを見て驚くのは、まずAzureの躍進である。もう来年にはAWSを抜くのではないかという勢いだ。Google Cloudも健闘している。実数ではまだまだだが、伸び率は非常に良い。しかし今日の主役はこの二社ではない（関係はするけど）。シェアで見ると――申し訳ない言い方だが「ゴミ」にしか見えない――Orac
PostgreSQL and UUID as primary key
UUIDs are often used as database table primary keys. They are easy to generate, easy to share between distributed systems and guarantee uniqueness. Considering the size of UUID it is questionable if it is a right choice, but often it is not up to us to decide. This article does not focus on "if UUID is the right format for a key", but how to use UUID as a primary key with PostgreSQL efficiently. P
なぜSQLiteはバイトコードを使うのか
以前にデータベースを自作しようとして、SQLiteのアーキテクチャを見てみたらVMだったことに疑問を感じ、それをツイートしたところ作者からリプをもらいました。 作者いわく、次のような背景があったとのことでした。 SQLiteを作った当初はデータベースエンジンのことをよく知らないがコンパイラのことをよく知っていた SQLデータベース・エンジンを書くという問題をコンパイラ構築の問題として扱うのは自然なことだった データベースエンジンのコアの部分をVMにするという発想がまったくなかったので、どんなメリットがあるのか？と気になっていました。 それを作者に聞いたら、詳細な説明ページを作ってくれました。 個人的にVMにしたことで、評価&実行のパフォーマンスは多少良くなると思うが、データベースエンジンのパフォーマンスにそれほど寄与していないんじゃないかな？って思ったりしました。 本記事はそのページについ
リレーショナル・データベースの世界
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記：その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
DB初心者が自作DBMS始めてみた - Qiita
この記事は DeNA 24 新卒 Advent Calendar 2023 の 23 日目の記事です。 TL;DR DBMSの基本的な仕組みを知るのに有益だったリソース CMUのDBMS講義 先人の素晴らしい自作DBMSの解説記事&ソースコードリーディング 小さな小さな自作DBMSの設計と実装 最小限SELECTやINSERTなど基本的なSQLが動く この記事のゴール データベースの内部構成を超ざっくり理解するために有用なリソースを知り、そして（全開発者のロマンである）自作 DBMS に一歩踏み出すきっかけになればうれしいです。 モチベーション 自分は普段業務でアプリケーションのような割と高レイヤーな開発がメインなこともあって、ミドルウェアやOS、ネットワークと言った低めのレイヤーに憧れを持っており、この気持ちをまずは自作DBMSをやってみることによって解放してあげようと思ったことがきっか
開発者が知るべきキャッシュ設計でよく遭遇する問題
はじめに 分散システムの設計および開発において、キャッシュはパフォーマンス向上のための非常に重要な要素です。頻繁にアクセスされるデータをキャッシュすることで、アクセス速度が遅いデータベースへのアクセスを削減し、データへの迅速なアクセスを可能にします。これにより、システムの全体的な効率とパフォーマンスが向上します。 しかし、キャッシュは慎重に設計しないとむしろパフォーマンス上のデメリットになるケースが存在します。 この記事ではよく遭遇するキャッシュ設計の問題とその回避策について解説します。 Cache penetration DBに存在しない値を検索したときに、DBから返された空の結果をキャッシュしない場合に発生するシナリオです。 このシナリオではDBに存在しない値を繰り返し検索することにより、その値がキャッシュされていないため検索ごとにDBへのアクセスが必要になってしまいます。 存在しない
Rust で SQLite を再実装している - kawasin73のブログ
セキュリティを盾に一点突破。どうもかわしんです。最近 Rust で SQLite を実装してます。 以前の記事で HTTP Parser を Rust で実装しようとしたものの、すでに実装されていたので断念しましたが、いい題材を見つけました。SQLite です。開発中のリポジトリはこれです。 github.com 今の時点では、Read Only で1つの WHERE 句を持った SELECT 文しか処理できないですが、以下の機能を実装しています。 sqlite3 で生成された database ファイルの読み取り (cursor.rs, btree.rs, record.rs) SQL 文の解析 (token.rs, parser.rs) テーブルとインデックスのメタデータのパース (schema.rs) 動的なファイルの読み込み (pager.rs) SQL クエリとスキーマ情報を元に
MySQLで階層構造を扱うための再帰的なクエリの実装方法と実用例
１．はじめに RDBでの階層構造の関係を持つデータを扱う上で、 効率的なデータの持ち方や抽出方法について検証を行っています。 結論から先に 階層構造を扱う方法として下記の種類があります。 隣接リスト 経路列挙 入れ子集合 閉包テーブル 再帰クエリ（WITH RECURSIVE）を使うと階層データを扱う上でのパフォーマンスが得られます。 検索性、更新量、データ量など加味すると隣接リストで再帰クエリを用いるのがよさそう。 ２．階層構造を持つデータの概要 階層構造を持つデータとは 複数の要素（データ）が親子関係で結びついている構造を持つデータ 1つの要素が複数の要素の親になることができ、 また、1つの要素が複数の子要素を持つこともあります。 ある要素を親として、細分化された子要素であったり、 類似する要素を抽象化したものを親要素とするようなデータ。 階層構造を持つデータの例 組織における事業部、
やってよかったbuild own x系(自作OSとか自作DBみたいな自作～)を紹介してみる
はじめに build own xってなに？という方がいらっしゃると思います。 下記ページにあるような自作～みたいなやつのことを指しています。 自作OSとかDBとかとにかく様々な種類があるんですが、僕がやってみて良かったなぁと感じたものだけ紹介します。(一部やってないけど良さそうなのも紹介します。) 難易度を星5を最高として書いていきます。 言語は日本語 or 英語です。 コンパイラ writing interpreter in go 形態:本 言語: 日本語、英語 コンパイラ系なら一番初めにおすすめなのは間違いなくこれ。 日本語版では「Go言語でつくるインタプリタ」という題で出版されています。 外部に依存するライブラリを一切使わないのが特徴でスクラッチで書きます。 語り口調も平易でわかりやすく、コンパイラ？インタープリタ？という方にもおすすめ。 Monkeyという言語を実装するのですが、既
Databases in 2022: A Year in Review // Blog // Andy Pavlo - Carnegie Mellon University
Another year has gone by, and I’m still alive. As such, it is an excellent time to reflect on what happened in the world of databases last year. It was quiet in the streets as the benchmark wars between DBMS vendors have quieted down. I had fun writing last year’s retrospective, so I am excited to share with you the things that stand out from 2022 and my thoughts on them. Big Database Funding Has
主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ | コーソルDatabaseエンジニアのBlog
Microsoft SQL ServerMySQLOracle DatabasePostgreSQLSolarWinds DPAデータベース運用主要RDBMS製品の比較 2022.09.01 渡部 亮太 主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ Oracle ACE Proの渡部です。 主要なRDBMS製品についてアーキテクチャを比較します。 大枠を整理することが最大の目的です。細かい例外事項や拡張機能は適宜記載を割愛しています。 2022年9月時点の最新バージョンをベースに記載していますが、記載内容にバージョン依存は少ないはずです。 時間ができた時に随時追記予定です。 もし誤りを見つけた場合は、優しく教えていただけると嬉しいです。→ https://twitter.com/wrcsus4 or ryota.watabe at cosol dot
SQLite Internals: Pages & B-trees
SQLite Internals: Pages & B-trees Author Name Ben Johnson @benbjohnson @benbjohnson Image by Annie Ruygt Fly.io runs apps close to users around the world, by taking containers and upgrading them to full-fledged virtual machines running on our own hardware around the world. Sometimes those containers run SQLite and we make that easy too. Give us a whirl and get up and running quickly. Ok, I’ll admi
C言語でSQLiteのクローンを作るチュートリアルやった - valid,invalid
2019年12月の冬休みに1週間程かけて"Let's Build a Simple Database"という、C言語でSQLiteのクローンを作るチュートリアルをやりました。この存在を教えてくれた同僚に感謝 :pray: cstack.github.io チュートリアルの内容 Richard Feynman先生の“What I cannot create, I do not understand.”という言葉が掲げられているように、データベースを作ることでデータベースをより深く理解することに主眼が置かれているチュートリアルです。 これは重要事項説明かつタイトル詐欺に関する謝罪なのですが… 残念ながらこのチュートリアルは完成しておらず、Part 13が2017-11-26に公開されたのを最後に更新が止まってしまっており、以下の13章しかありません。 Part 1 - Introduction
ゼロから作る時系列データベースエンジン
軽量な時系列データベースエンジンをスクラッチで開発する機会があったので、どのように実装したのかを必要知識の解説を交えながらまとめていきます。 実装はGo言語によるものですが、本記事のほとんどは言語非依存な内容となっています。 モチベーション 筆者は時系列データを扱うツールをいくつか開発しています。その中の一つであるAliは負荷テスト用のcliツールで、メトリクスをクライアント側でリアルタイム描画できるのが特徴です。リクエスト毎にレイテンシーなどの計測結果が際限なく書き込まれてくる中、同時に一定のクエリパフォーマンスが求められます。 これは言ってしまえば、簡易クエリ機能付きのpush型モニタリングシステムを単一ホストで実現するようなものです。 以前までの実装ではヒープ上の可変長配列にデータポイントを追加していくだけだったので、当然ながら時間の経過とともにメモリ使用量が増加していく問題を抱えて
決済システムの残高管理周りの DB 設計と戦略 - カンムテックブログ
エンジニアの佐野です。今日はカンムの決済システムでユーザの残高管理をどうやっているかについて書きます。 カンムの製品であるバンドルカードはプリペイド方式のカードです。ユーザによる入金、店舗での利用、運営事由の操作などによりユーザの残高が増減します。このような残高の管理について単純に考えると user_id と balance と updated_at あたりをもったテーブルを用意して balance と updated_at を更新していく方法があるかもしれません。しかしながらカンムでは残高を管理するテーブルを持たず、これらイベントの履歴のみで残高を管理しています。以下、本記事ではこれらユーザの残高が増減するイベントのことをトランザクションと呼びます。ここでは DB の Transaction Processing を意味しません。 本記事のポイントは 残高を管理をするテーブルは作らず、ト
サイボウズさんの開運研修(データベース)で話してきました
2024 ( 22 ) 9月 ( 2 ) 8月 ( 2 ) 5月 ( 1 ) 4月 ( 3 ) 3月 ( 6 ) 2月 ( 1 ) 1月 ( 7 ) 2023 ( 20 ) 12月 ( 3 ) 11月 ( 3 ) 10月 ( 1 ) 8月 ( 1 ) 5月 ( 2 ) 4月 ( 2 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 5 ) 2022 ( 27 ) 12月 ( 5 ) 10月 ( 1 ) 9月 ( 1 ) 8月 ( 5 ) 7月 ( 4 ) 6月 ( 3 ) 4月 ( 1 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 2 ) 1月 ( 2 ) 2021 ( 22 ) 12月 ( 4 ) 10月 ( 2 ) 9月 ( 6 ) 7月 ( 1 ) 6月 ( 3 ) 5月 ( 3 ) 東京都オープンデータカタログサイトのCSVを使ってLOAD DATA LOCAL INFILEの練習をする サイボウズさんの開運研修
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データベースでユニークキーにUUIDを使うメリットは何ですか？連番やタイムスタンプまたは複合などではいけないのでしょうか？どうも視認性が悪く使いにくく感じますし連番でも衝突しない気もします。
はじめに｜図解 DB インデックス
DB外の副作用をトランザクションから分離しよう / Isolate out-of-DB side effects from transactions
データベースの仕組み(アーキテクチャ)をざっくり理解する
