DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな
ここのところ、javaccとawsに魅了されている米林です。 よく使うDB(Oracle/MySQL/PostgreSQL/SQLServer)における設計時のサイズ見積もりで使うサイトの備忘録。 あとは、OracleからのPython情報。 Oracle Oracle 物理設計 http://www.oracle.com/technology/global/jp/columns/skillup/oracle9i/index.html 領域サイズ見積もり http://otn.oracle.co.jp/document/estimate/index.html OTNにログインする必要ありますがオンラインで見積もりが出来ます。 アカウント持っていない人は、この見積もりツールを使う目的でアカウントを作ってみてはいかがでしょうか。 OLTP系とDWH系においてブロックサイズを考慮し、DWH系はブ
- データベースの進化的設計
データベースの進化的設計 Martin Fowler Pramod Sadalage 原文(Evolutionaly Database Design) ここ何年かで私たちはアプリケーションの開発に即してデータベースの設計を進化させることを可能にする技法を編み出した。このことはアジャイルメソッドにとって非常に重要である。この技法は継続的インテグレーション及び自動化されたリファクタリングをデータベースの開発に適用し、かつDBAとアプリケーション開発者が密接に協力することによって成り立つ。この技法は開発中のシステムや既に開発されたシステムに対しても機能する。 変化に対応する 制限事項 プラクティス集 DBAは開発者と密接に協力し合う 全員が自分のデータベースインスタンスを保有する 開発者は共有マスターに頻繁に結合する スキーマとテストデータから成るデータベース すべての変更でデータベースのリファ
MapReduceとパラレルRDBでベンチマーク対決、勝者はなんとRDB！
大量のデータを処理する手法として登場したMapReduce。クラウドに対応した分散処理の定番として話題に上ることが増えてきました。 MapReduceは、大量のデータを分割し、分割したデータを分散したノードに投げてノードごとに処理を実行、結果を集約して最終的な答えを求める、といった手法です。 しかしMapReduceが登場する以前から商用レベルで使われていた分散処理手法があります。データを分散したデータベースに格納し処理を行うパラレル・リレーショナルデータベース（パラレルRDB）がその1つです。 パラレルRDBは、データを複数のデータベースに分散して配置、データベースごとに処理を行い、結果を求める手法です。中央に共有メモリを配置するなどの方法で分散したデータベース同士の連携を行うことが一般的です。 ではパラレル・リレーショナルデータベースはMapReduceより遅いのか？ 劣るのか？ 両者
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