非分散データベースを分散データベース化する「Dynomite」、Netflixがオープンソースで公開
RedisやMemcachedといったインメモリデータベースは非常に高速にレスポンスを返してくれるデータストアですが、それ単体ではスケーラビリティや可用性などに限界があります。 The Netflix Tech Blog: Introducing Dynomite - Making Non-Distributed Databases, Distributed Netflixがオープンソースで公開した「Dynomite」（ダイナマイトとは綴りが違うのに注意）は、こうしたデータストアを分散データベース化し、高速なデータストアの特長を活かしつつ高いスケーラビリティや可用性を実現するためのソフトウェアです。 アプリケーション側でシャーディングのような面倒なデータ構造を設定することなく、RedisやMemcachedをノードとし、CassandraやAmazonクラウドのDynamoDBのような大規
イミュータブルデータモデル(入門編)
6. Step1 エンティティの抽出 発送担当者が受注リストをもとに、商品の在庫を確認し、在庫が あれば商品を発送する。 ① 要求仕様の「動詞」を抜き出しエンティティとする。 ② ①に関わる「名詞」を抜き出しエンティティとする。 ③ エンティティ間の関連に線を引く ④ 属性や候補キーも分かる範囲で書いておきます。 間違い！ この段階で実装をプロパティファイルにするとか、Enum にするとか決め打ちでエンティティとして表さないのはや めましょう。 まず、はじめにエンティティを抽出します。
開発者のためのSQLパフォーマンスの全て
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
結果整合性データベースのいま | Yakst
一貫性モデルとして、結果整合性が利用されるデータベースに関して、現状の棚卸しをしているMariaDBプロジェクトの記事である。 各データベースの概要や、評判/成熟度/一貫性/ユースケースに基づいた評価、利点および欠点についてまとめた。 はじめに 結果整合性(eventually consistent) [1] は、多くの大規模分散データベースで使われる一貫性モデルの1つである。このようなデータベースでは、複製されたデータ片に対する全ての変更は 結果的に全ての関連するレプリカに反映される必要がある。 さらに、コンフリクトの解消はこれらのデータベースでは扱われず、更新のコンフリクトが発生した場合、アプリケーションで対処の責任を負う必要がある。 結果整合性は、弱い一貫性の1つの特異形態で、オブジェクトに新規の更新がない場合、ストレージシステムが全てのアクセスが結果的には、最後にアップデートした値
「応用分野の広い超高速DB技術ができた」、東大・喜連川教授が41億円の成果報告
東京大学生産技術研究所喜連川研究室は2014年7月9日、国から41億円の助成金を受けた研究プロジェクト「FIRST喜連川プロジェクト」の成果報告会を開いた。同プロジェクトでは、既存技術に比べて1000倍の高速で動作する「非順序型データベースエンジン技術」を開発。中心研究者である東大の喜連川優教授（写真1）は「ディスクでもフラッシュでも、商用ソフトでもオープンソースソフトウエア（OSS）でも、同じように高速化する技術ができた」と成果を語った。 FIRST喜連川プロジェクトの正式名称は、内閣府最先端研究開発支援プログラム（FIRST）の「超巨大データベース時代に向けた最高速データベースエンジンの開発と当該エンジンを核とする戦略的社会サービスの実証・評価」で、2010年3月から2014年3月末までの4年間で、非順序（アウト・オブ・オーダー）型実行原理に基づく超高速DBエンジン技術（非順序型DBエ
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データベースのmasterとslaveの使い分けの話。2014年版 - Hateburo: kazeburo hatenablog
社内で少し話題になったので。 運用上の話はfujiwaraさんの MySQLをmaster:slave=1:1構成にして参照をslaveに向けるのがなぜ良くないか - 酒日記 はてな支店 MySQLで参照の負荷分散を行うslaveは3台から構成するのがよいのでは - 酒日記 はてな支店 をみてください。 最近、新しくサービスができたり、新規機能でデータベースを追加する際には必ず全ての参照をmasterに向けてもらっています。理由は上記のエントリを読んでください。このような構成が取れるのはもちろん性能的にそれで問題ないからです。 新しいハードウェアに、設定されたMySQL、問題のないように書かれたSQLであれば、数千QPSは余裕に、また少し頑張れば数万QPSを一台で賄えます。なので大体のサービスはmaster一台で十分です。 さらにこの考え方を進めて、Webアプリケーションの中で sub d
CAP定理を見直す。“CAPの3つから2つを選ぶ”という説明はミスリーディングだった
分散システムにおいては以下の3つの要素のうち2つしか同時に満たすことができない、というCAP定理を提唱したのは、Eric Brewer氏でした。 C：Consistency（一貫性） A：Availability（可用性） P：Tolerance to network Paritions（ネットワーク分断への耐性） 一般にリレーショナルデータベースでは、一貫性（C）と可用性（A）をできるだけ保証する代わりに、ネットワーク分断への耐性（P）を犠牲にしています。ネットワークが途中で切れたり大きく遅延した場合、動作が保証されなくなってしまうわけです。 一方でNoSQLでは一貫性（C）よりも可用性（A）とネットワーク分断への耐性（P）を優先させるものが多く、分散システムでの動作に向いていると説明されます。このようにNoSQLの説明にこのCAP定理がしばしば引用されることになり、NoSQLの普及とと
Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase comparison :: Software architect Kristof Kovacs
Hello, I’m Kristof, a human being like you, and an easy to work with, friendly guy. I've been a programmer, a consultant, CIO in startups, head of software development in government, and built two software companies. Some days I’m coding Golang in the guts of a system and other days I'm wearing a suit to help clients with their DevOps practices. While SQL databases are insanely useful tools, their
SSD専用に設計された「ReThinkDB」、ロックもログも使わない新しいリレーショナルデータベースのアーキテクチャ
SSD専用に設計された「ReThinkDB」、ロックもログも使わない新しいリレーショナルデータベースのアーキテクチャ SSDがHDDに代わるストレージとして普及しようとしていることを背景に、SSDに特化したまったく新しいアーキテクチャを備えたリレーショナルデータベースを開発しようとしている企業があります。「ReThinkDB」です。 昨年7月に、PublickeyではReThinkDBの概要を記事「SSDに最適化したデータベース「RethinkDB」、ロックもログも使わずにトランザクション実現」で伝えました。 その記事の中では、ReThinkDBがロックを使わずにトランザクションを実現し、データベース利用中でもスナップショットがとれ、また異常終了しても容易に復帰できる機能を備えている、といったことを紹介しました。 4月に米サンタクララでに行われた「MySQL Conference & Ex
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Mobage を支える Ruby の技術 ~ 複数DB編 ~ : sonots:blog
http://www.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/top/modules/newdb/extract/993/data/deim2009_kitsure%2020090307b_REPLACE.pdf
データベース設計徹底指南