Devsの常識、DBAは非常識
1. MySQL Admin が見た Devs の常識、 DBA は非常識 2013/09/14 yoku0825@MyNA PHP Conference 2013 2. ＼こんにちは！／ ● yoku0825 ● とある企業の DBA ● MySQL 歴 5 年くらい ● オラクれない ● ポスグれない ● 嫁の夫 ● せがれの父 ● 日本 MySQL ユーザ会 (MyNA) のスベり担当 3. ＼しゃべること！／ ● 日常的に MySQL のソースコードに触れる変態 DBA がフツーの Devs に投げた愛のマサカリ集 ( のつもり ) ● ウチの開発言語は PHP > Java >> Ruby らしいです ● ウチでは DBA がサーバーの構築、 Devs が設計・ テーブル構築・運営、 DBA はトラブルシュートや改 善提案 ( 運用 ) 、というサイクルで回しています。
「データのライフ・サイクル」で考えるHadoopの使いどころ
「データのライフ・サイクル」を考える RDBMSは、「非定型処理への活用」、「バッチ処理のスケール・アウト」という観点で限界に突き当たっています。しかし、RDBMSの豊富な機能が現代のコンピュータ・システムに欠かせない存在であることも間違いありません。この矛盾をどう解決すればいいのでしょうか。 この問題を解決する鍵は、「データのライフ・サイクル」にあります。 RDBMSは、管理するデータはすべて「起きている（活動している）」、つまり「いつでも更新される可能性がある」ことを前提に設計されています。例えば、銀行の口座残高は、バッチ処理が進んでいる最中にも、ATMからの引き出しなどのリアルタイム処理で更新される可能性があります。 しかし、すべてのデータが「起きている」わけではありません。例えば、銀行口座の「昨日の取引履歴」は、過去のデータなので、更新される可能性はまずありません（過去の取引履歴を
ソーシャルゲームのためのデータベース設計
2. 自己紹介 MySQL/Linux周りのスペシャリスト 2006年9月から2010年8月までMySQL本家(MySQL/Sun/Oracle)で APAC/US圏のMySQLコンサルティングに従事 主な著書に「現場で使えるMySQL」「Linux-DBシステム構築/ 運用入門」「Javaデータアクセス実践講座」 DeNAでの主な役割 安定化/パフォーマンス/運用周りの中長期的な改善活動 L3サポート/運用/トラブルシューティング – 難度の高いMySQL周りの問題の根本原因の特定と解決 多くのプロジェクト支援 社内勉強会/トレーニング – MySQLやデータベース周りのベストプラクティスを社内で共有し、 技術スキルを底上げする 技術マーケティング – 国内外のカンファレンスや、技術雑誌等
NoSQLをRDBの代わりに使うと、どういう恐ろしいことが起こるか。PARTAKEの作者が語る
データベースの世界でいま注目されているのがNoSQL。特にキーバリュー型データストアは、グーグルのBigTable、FacebookやTwitterが内部で利用しているCassandraやAmazonクラウドが提供しているSimpleDBなど、すでに実際に使われ始めています。 ではそのNoSQLをリレーショナルデータベースの代わりに使ってシステムを構築するとどうなるのか？ 身をもって体験したことを記したShinya Kawanaka氏によるプレゼンテーション「間違った方向にCassandraを使ってみた」が公開されています。 NoSQLを用いたシステム構築は、リレーショナルデータベースによる構築どう違うのか？ とても分かりやすくまとめられています。ご本人の承諾もいただいたので、その内容を紹介しましょう。 NoSQLを使ったときに起こる恐ろしい事例 プレゼンテーションのテーマは「NoSQLを
信じられないDB文化「Join禁止」に「固定長DB」、、でも、合うんです。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
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RDBやフレームワークを担当している。 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」と「固定長DB」だ。 ありえない。 とはいえ、正直に言えば「またか、、、」という感想でもある。 RDBを知らないレガシーな人たちが設計したDBではよくありがちな設計だからだ。 と僕は早々にこの文化と戦って、絶対に覆してやろうと考えてた。 過去の経験上それはたやすいハズだった。 しかし、この文化と戦うこと3ヶ月間。 屈した。初めて屈した。いや、屈したというよりは理解した。 大規模コンシューマ向けサービスのRDBという
key-valueストアの基礎知識
首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は Software Design 誌 2010年 2月号に掲載された以下の記事の元原稿です。 Software Design 誌編集部の了承の元に、本ウェブページに掲載しております。 首藤一幸: "key-valueストアの基礎知識", Software Design 2010年 2月号, p.14-21, (株)技術評論社, 2010年 1月 18日 クラウド、特にPaaS向けのソフトウェア開発が現実のものとなり、 そこではリレーショナルデータベースとは違ったデータベースが 勢いを増しています。 その代表であるkey-valueストアを解説します。 もくじ key-valueストアとは なぜkey-valueストアか key-valueストアの使いどころ key-valueストアとNoSQLの
SQLite - ドットコマンド
スポンサードリンク SQLiteのドットコマンド .help ".help" と叩くと色々なコマンドがあることがわかるので一つ一つ見てみる。 $ sqlite3 test.db SQLite version 3.3.6 Enter ".help" for instructions sqlite> .help .databases List names and files of attached databases .dump ?TABLE? ... Dump the database in an SQL text format .echo ON|OFF Turn command echo on or off .exit Exit this program .explain ON|OFF Turn output mode suitable for EXPLAIN on or off. .he
Google App Engineのtips集 - スティルハウスの書庫の書庫
（随時更新中です。間違いなどありましたらコメントをお願いします！） このページのtinyurl: http://tinyurl.com/gaetips Datastoreのtips Bigtableの内部構造 BigtableによるDatastoreの実装 Datastoreによるクエリの実装 トランザクションとエンティティグループ Datastoreのtips List Proprtyとmerge joinの使い方 GAE一般のtips GAEのサーバー構成とリクエストの流れ Task Queue APIの使い方 開発環境とプロダクション環境の違い Flex/AIR＋GAEのtips GAE/JにBlazeDSを組み込む BlazeDSの本番環境へのデプロイでハマる Datastore APIの取り扱いでハマる App Engine開発の便利な参考ページ TOPGATEさんのGoogle
たけまる / Google App Engine のデータストアは Bigtable をどのように使っているのか
_ Google App Engine のデータストアは Bigtable をどのように使っているのか [gae][bigtable] Google App Engine (GAE) が発表されてから2週間ほど経ちます．GFS や Bigtable という名前だけはよく耳にするようになりましたが，Bigtable と GAE のギャップについては話題になっていないように思います． Bigtable は multi dimensional sorted table と言われるように， primary key (row key) でソートされたテーブルでしかありません．つま り，GAE のデータストアが提供するような多様な検索機能は持たないわけ です．というわけで，GAE のデータストアを実現するために，Bigtable がどのように使われているのかを考えてみました． # この件について，もし
パーティショニングとパラレル処理は最高の相性
本連載では、大規模データベースでのパフォーマンス・チューニングの手法として、Oracleパーティショニングを解説する。単なる機能説明にとどまらず、実機による検証結果を加えて、より実践的な内容をお届けする。（編集部） 前回までは大規模データベースでパーティショニングを利用するメリットとして、パーティション・プルーニングによるアクセスデータの絞り込みがパフォーマンスを大きく向上させることを紹介しました。パーティショニングによるデータ分割はデータの絞り込みだけではなく、並列して処理を行ううえでも効果を発揮します。特にデータが大規模になればなるほど効果が得られるので、ぜひ活用してください。 なお、活用に当たってはその仕組みをきちんと理解する必要があり、考慮点や注意事項などの情報も押さえておかなければなりません。 本稿ではまず、パラレル処理の機能概要について、パーティショニングとの関連性や効果を中心
知られざる「マルチテナントアーキテクチャ」（1）～SaaSはみんな同じではない？
クラウドが備えるスケーラビリティやアベイラビリティ、そして膨大な処理能力を実現する技術として、MapReduceやキーバリュー型データベースが注目を浴びています。「リレーショナルデータベースはもう古い」という人さえいるほどです。 ところが、そんな話題の新テクノロジーに背を向けて、既存技術であるリレーショナルデータベースを核にしつつクラウドを構築し、絶大なスケーラビリティと信頼性を実現している企業があります。セールスフォース・ドットコムです。 彼らはMapReduceもキーバリュー型データベースも使わずに、どうやってスケーラビリティや信頼性を備えたクラウドを実現しているのでしょうか？ 同社が公開している情報はそれほど多くないのですが、それらをつなぎ合わせて見えてきたいくつかの技術的な仕組みを、何回かに分けて紹介したいと思います。 Salesforceはどれほどスケーラブルか 同社のクラウドが
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://twitter.com/understeer/status/2178888905
ぶいてく: 【クラウドコンピューティング】 Oracleがクラウド参入
＠IT：Databaseフォーラム全記事インデックス オラクルパーティショニング
SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル
http://publib.boulder.ibm.com/html/as400/v5r1/ic2962/index.htm?info/rzala/rzalaint.html