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
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
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