SQLite、複数クライアントからの同時書き込みを可能にする「BEGIN CONCURRENT」文を実装へ
SQLite、複数クライアントからの同時書き込みを可能にする「BEGIN CONCURRENT」文を実装へ SQLiteの開発チームは、複数クライアントからの同時書き込みを可能にするBEGIN CONCURRENT文を実装していることを明らかにしました。 これまでSQLiteでは書き込みの同時実行はできず、つねに1つのクライアントだけが書き込み可能でした。 同時書き込み処理は、データベースのジャーナルモードが「wal」（Write-Ahead-log）もしくはwalを改良した「wal2」で、BEGIN CONCURRENT文を実行した場合に可能となります。 どのように同時書き込み処理が行われるのかについては、上記のWebページの説明を引用しましょう。 ロックが延期されることで同時書き込みが可能に まず、書き込み時のロックがCOMMITまで延期されることで同時書き込みが実現されると説明されて
無限ストレージ
以下イベントの発表資料です https://kernelvm.connpass.com/event/209105/
Database Internals
Have you ever wanted to learn more about Databases but did not know where to start? This is a book just for you. We can treat databases and other infrastructure components as black boxes, but it doesn’t have to be that way. Sometimes we have to take a closer look at what’s going on because of performance issues. Sometimes databases misbehave, and we need to find out what exactly is going on. Some
LeetCode - The World's Leading Online Programming Learning Platform
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データ指向アプリケーションデザイン
監訳者まえがき はじめに 第I部データシステムの基礎 1章 信頼性、スケーラビリティ、メンテナンス性に優れたアプリケーション 1.1 データシステムに関する考察 1.2 信頼性 1.2.1 ハードウェアの障害 1.2.2 ソフトウェアのエラー 1.2.3 ヒューマンエラー 1.2.4 信頼性の重要度 1.3 スケーラビリティ 1.3.1 負荷の表現 1.3.2 パフォーマンスの表現 1.3.3 負荷への対処のアプローチ 1.4 メンテナンス性 1.4.1 運用性：運用担当者への配慮 1.4.2 単純さ：複雑さの管理 1.4.3 進化性：変更への配慮 まとめ 2章 データモデルとクエリ言語 2.1 リレーショナルモデルとドキュメントモデル 2.1.1 NoSQLの誕生 2.1.2 オブジェクトとリレーショナルのミスマッチ 2.1.3 多対一と多対多の関係 2.1.4 ドキュメントデータベース
ElixirでSI開発入門 #2 Ectoで楽観的ロック - Qiita
（この記事は、「Elixir or Phoenix Advent Calendar 2017」の9日目です） fukuoka.exのメンバーにより連載されています。 昨日は、@piacere さんの「ExcelでElixirマスター2回目：「列の抽出」と「Web表示」でした 今日は、実際のプロダクト開発のお話２回目です。 はじめに Elixirで実際にプロダクト開発した経験からサンプルコードを交えて解説する本連載 基本となるデータベース排他制御の後編は、 Webサービスなどでより一般的な楽観的ロックです。 悲観的ロックと楽観的ロックに関する一般的な解説は例によってこちらの記事をお勧めします。 -> 排他制御（楽観ロック・悲観ロック）の基礎 本連載の前回記事はこちら |> ElixirでSI開発入門 #1 Ectoで悲観的ロック Ecto.Changeset.optimistic_lock(
[Rails Tutorial for Phoenix]Modeling users
Modeling users |> Preparation |> User data model |> User |> Verify |> Add password colum |> Encrypted password |> Additional verification |> Before the end
CREATE INDEX CONCURRENTLY を読み解く - Qiita
Explaining CREATE INDEX CONCURRENTLY というブログ記事がなかなかおもしろかったので、自分なりにまとめなおしてみます。PostgreSQLのソースコードでもコメントで説明されているので、それを読むのもおすすめです。それ読みながら書きました。 通常インデックスの作成時には、その最中にインデックスに影響する変更が行われるのを防ぐため、テーブルレベルのロックが行われます。CREATE INDEX CONCURRENTLY はこのようなロックを行わずにインデックスを作成する機能です。 （ソースコードやネット上の記事を参考に書いているので、勘違い等あればご指摘ください） どうしたら実現できるか 基本的な考え方は、ある時点のスナップショットを元にインデックスを作成し、インデックスへの挿入を有効化してから、改めて取ったスナップショットとの差分をインデックスに反映するとい
Erlang -- Mnesia Database Questions
Mnesia Database Questions Cover Expand All Contract AllTable of Contents What is Erlang Top of chapter In a nutshell, what is Erlang? What is OTP? What sort of applications is Erlang particularly suitable for? What sort of problems is Erlang not particularly suitable for? Who uses Erlang for product development? Who uses Erlang for research and teaching? Can I get commercial support for Erlang? Qu
Erlang で gen_server を利用してサーバーを書く場合のパフォーマンス懸念事項とその解決法 - higepon blog
Erlang で分散 Key-Value Storage を書いているのだがデータの insert で思うように速度が出ていない。get の 10 倍ほど遅い。 ログを見た印象と直感的には insert の際の lock が競合しているのではないかと思われたがプロファイルをとってみたらボトルネックは lock ではなかった。 まず始めに Erlang 付属の fprof でプロファイルをとったがゴミデータばかりで肝心の事は何も分からなかった。 gen_server は末尾再帰ループなので余計に出力が見にくい。さらに数千プロセス分のログが出るので分からない。ML でも gen_server と fprof の相性は良くないという投稿が見受けられた。 色々ググっていたところ、Erlang 製のAmazon Dynamoクローン「Dynomite」の開発者がブログで dynomite_prof
Miscellaneous Mnesia Features — mnesia v4.23.5
The previous sections describe how to get started with Mnesia and how to build a Mnesia database. This section describes the more advanced features available when building a distributed, fault-tolerant Mnesia database. The following topics are included: IndexingDistribution and fault toleranceTable fragmentationLocal content tablesDisc-less nodesMore about schema managementMnesia event handlingDeb
mnesia — mnesia v4.23.5
A distributed key-value DBMS The following are some of the most important and attractive capabilities provided by Mnesia: A relational/object hybrid data model that is suitable for telecommunications applications.A DBMS query language, Query List Comprehension (QLC) as an add-on library.Persistence. Tables can be coherently kept on disc and in the main memory.Replication. Tables can be replicated
結果整合性 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "結果整合性" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2015年8月) 結果整合性（英: Eventual Consistency）とは、分散コンピューティングにおいて高可用性を実現するために用いられる整合性モデル（一貫性モデル）であり、あるデータ項目に新たな更新が行われなかった場合、最終的に（結果的に）その項目へのすべてのアクセスが最後に更新された値を返すことを非公式に保証するものである[1]。結果整合性は楽観的レプリケーション[2]とも呼ばれ、分散システムに広く導入されており、その起源は初期のモバイルコンピューティングプロジ
[Yacto] Ecto のマイグレーションを自動化したり水平分割するためのライブラリを作った - Qiita
Ecto はデータベースを扱うとても便利なライブラリです。 ただ、自分達が使う上でいくつか使い勝手の悪い部分があったので、Yacto というライブラリを作りました。1 Yacto とは Yacto は、Ecto で使いにくかった部分をサポートするためのライブラリです。 大まかに以下の機能があります。 マイグレーションファイルの自動生成 別アプリケーションからのマイグレーションの利用 水平分割したデータベースへのマイグレーション 複数データベースを跨るトランザクション（XA トランザクション） それぞれ説明していきます。 マイグレーションファイルの自動生成 Yacto は、特にマイグレーション周りが Ecto と異なります。 Ecto はスキーマとマイグレーションを別で定義していましたが、Yacto は スキーマからマイグレーションファイルを自動的に出力します。 具体的には、以下の様にスキー
![[Yacto] Ecto のマイグレーションを自動化したり水平分割するためのライブラリを作った - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cbc1f0f7d57c0fbd7dc87d81bc07542c36a83eff/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.qiita.com%2Fassets%2Fqiita-fb-2887e7b4aad86fd8c25cea84846f2236.png)
InnoDBのロックの範囲とネクストキーロックの話 - かみぽわーる
この記事はMySQL Casual Advent Calendar 2013 3日目の記事です。 はじめに 以前にSELECT ... FOR UPDATEとロックの挙動 - walf443's blogの記事にTwitterで少し言及したんですが、それの補足というか、InnoDBのロックの範囲について僕はこう理解していますよという話です。 MySQLといえば、InnoDBをネットワークサーバとして使うためのフレームワークであり、SQLはInnoDBのインデックスにアクセスするためのDSLといっても過言ではないでしょう。 InnoDBのロックとはつまるところインデックス行のロックなので、InnoDBのロックの範囲を理解するためにInnoDBのインデックスについて少し前置きしておきます(だいぶ端折ったけど長くなった…)。 クラスタインデックスとセカンダリインデックス すでにInnoDBのイン
PostgreSQL のトランザクション & MVCC & スナップショットの仕組み
このページでは PostgreSQL のトランザクション(Transaction)、Multi Version Concurrency Control(MVCC)、スナップショット(Snapshot)の仕組みを説明する。 PostgreSQL の他の記事へのインデックスはここ。 更新履歴 (2016.04.30) 作成。 (2016.09.16) データ定義言語(DDL)のトランザクションを追加。 (2016.09.28) データ定義言語(DDL)の MVCC アンセーフ動作を追加。 (2017.04.07) Combo Command ID の説明が間違っているのを修正。 目次 1. はじめに 2. トランザクション分離レベル(Transaction Isolation Level) 3. Serializable 以外の分離レベルの実現方法 3.1 トランザクションとと可視性(Visi
MapReduce - Wikipedia
MapReduce（マップリデュース）は、コンピュータ機器のクラスター上での巨大なデータセットに対する分散コンピューティングを支援する目的で、Googleによって2004年に導入されたプログラミングモデルである。 このフレームワークは関数型言語でよく使われるMap関数とReduce関数からヒントを得て作られているが、フレームワークにおけるそれらの用いられ方は元々のものと同じではない。 MapReduceのライブラリ群は、C++、C#、Erlang、Java、OCaml、Perl、Python、PHP、Ruby、F#、R言語、MATLAB等のプログラミング言語で実装されている。 MapReduceは巨大なデータセットを持つ高度に並列可能な問題に対して、多数のコンピュータ（ノード）の集合であるクラスター（各ノードが同じハードウェア構成を持つ場合）もしくはグリッド（各ノードが違うハードウェア構成
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Category:Database index techniques - Wikipedia
Using PostgreSQL Jsonb columns in Ecto
Apache Spark™ - Unified Engine for large-scale data analytics
