世の中には、一見関係なさそうな物理現象がITシステムに不可思議な影響を及ぼすことがあります 例えば,500マイル以上離れた場所にメールが送れないという話だったり 中国人のAさんがお茶を入れると会社のネットが繋がらなくなる という話があります。 私の場合は、祖母が就寝するとDBインサートが失敗する、という状況でした 実家の見守りシステム 問題が起きているのは、離れた実家にいる一人暮らしの祖母の状態を見守るために作成した自作のシステムです。 気温や湿度、CO2濃度、明るさ、部屋のドアの開閉、冷蔵庫の開閉の状況をモニタリングできるようにしています。 Raspberry Piに各種センサが接続され、定期的にInfluxDBに送信し、Grafanaという可視化ツールでいつでも見られるようにしています。 これらの情報を見ることで、祖母の家の部屋の温度が適切か、活動しているか、部屋にいるかなどが分かりま
NewSQLはデータベースに革命を起こすか - NetflixにおけるCockroachDBのユースケース｜ミック
近年のデータベースの新潮流にNewSQLと呼ばれる一群のデータベース製品群の登場がある。そのコンセプトを一言でいうと、RDBとNoSQLのいいとこどりである。SQLインタフェースと強いデータ一貫性（ACID）というRDBの利点と水平方向のスケーラビリティというNoSQLの長所を兼ね備えた夢のようなデータベースである。下図に見られるように、RDBとNoSQLが鋭いトレードオフを発生させていたのに対して、NewSQLではそれが解消されているのが分かる。 RDB vs NoSQL vs NewSQL本当にそのような夢の実現に成功しているか、というのはまだ議論が続いているが（クエリのスループットを出すためにレイテンシを犠牲にしているので本当にトレードオフを解消はしていない、などの問題が指摘されている）、商用でも利用可能な製品としてGoogle Spanner、TiDB、YugabyteDB、Coc
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ 端的に言うと性能が良いからです。 これを理解するにはバッファプールへの理解が必要です。ディスク指向のデータベースの上では有限のメモリを最大限活用することでメモリに入り切らない巨大なデータ群に対して良好な参照性能を出す必要があります。バッファプールとはディスク上のデータの羅列を固定サイズのページ（InnoDBの場合16KB）の羅列であるとして読み書きに必要な分だけをメモリに移し取り複数の書き込みをできる限りメモリ内で受け止めて後でまとめてディスクに書き戻すという、ライトバック型のキャッシュのような機構です。 この中においてバッファプールは有限のサイズしか無いので適宜プール内のデータを書き戻して入れ替えながら上手くやっていく必要があります。 さてB+treeとB-treeの最大の違いは木のリ
こんにちは、一休.comスパ(以下、「スパ」)の開発を担当しているshibataiと申します🙏 今回はスパのデータベースの在庫の持ち方で試行錯誤した話をさせていただきます。 背景 2024-03-29追記: 一休.comスパにおける在庫の特徴について 一休.comスパが扱う「在庫」は、「ある日付の特定の時間に対する空き枠」です。以降の説明では、スパ施設ごと、日付ごと、また時間ごとに増えていく「在庫」をいかに効率よく扱うかについて説明しています。 詳細については次のスレッドも参照してください！ https://t.co/Y0SPmDE4yZ この記事のコメントみてると、少し我々のシステムの要件が伝わってないというかそこの説明が記事に不足しているように思った。ので以下その補足— naoya (@naoya_ito) March 29, 2024 現在の実装 スパは予約を受け付けるために在庫の
PostgreSQLを生成AIの情報源として使える高速ベクトルデータベース化拡張「Pgvectorscale」がオープンソースで公開。Pgvectorをさらに高性能化
PostgreSQLのマネージドサービスなどを提供しているTimescaleは、PostgreSQLで高速なベクトルデータベース機能を実現する拡張機能「Pgvectorcale」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 大規模言語モデルを用いた生成AIの注目度が高まる中で、文章や画像、音声といったデータの特徴を数値で表現するベクトル化（もしくはエンベディング）により、大規模言語モデルで扱えるようにすることへの注目も高まってきています。 ベクトルデータベースは、このベクトル化された膨大なデータの保存や類似度の検索などが可能です。 例えば、RAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる手法により大規模言語モデルの回答に外部のデータベースから取得したデータを組み込むことができます。こうした場面でベクトルデータベースが活用されます。 高速ベクトルデータベ
Amazon Web Services（AWS）は、オープンソースとして開発されているリレーショナルデータベース「MariaDB」の最上位スポンサーとなるダイアモンドスポンサーになったことを明らかにしました。 AWS is now the first diamond sponsor of the MariaDB Foundation @mariadb_org AWS engineers are significant contributors to the #opensource databases that our managed services are built on and that our customers depend on. Read more: https://t.co/VWzxIQzdPK #AWSCloud pic.twitter.com/97va28nHKl —
PostgreSQL 16がリリースされる、COPYの性能が最大300％向上などパフォーマンスの改善や論理レプリケーション機能の強化など盛りだくさんな内容
オープンソースのデータベース「PostgreSQL」のバージョン16がリリースされました。パフォーマンスの改善や論理レプリケーション機能の強化をはじめ、開発者のQOL向上やセキュリティ関連の更新など開発開始から35年経過しているとは思えない盛りだくさんな内容となっています。 PostgreSQL: PostgreSQL 16 Released! https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-16-released-2715/ ◆クエリプランナーが改良される ・FULLおよびRIGHTのJOINを並列化可能に ・「DISTINCT」「ORDER BY」節と同時に集計関数を使用したクエリに対してより効率的なプランを生成 ・「SELECT DISTINCT」クエリに対してインクリメンタルソートを使用 ・ウィンドウ関数を最適化 ・RIGHTおよび
ARIES のすごさがいまいち理解できないでいるのですが、本質的なところとしてはどういったところがすごいのでしょうか。 ARIES/IM、ARIES/KVLといった、リカバリ用途以外のアルゴリズムでも名前が入ったものがあったりするので、周辺用途でも応用が利くようなアイデアを包含するものなのではないかと思っているのですが、いかんせんそこが掴めないでおります。 熊崎 宏樹:ARIESの本質、これは僕も疑問でした。Algorithms for Recovery and Isolation Exploiting Semanticsの頭文字を取ってのARIESですが何がSemanticsをExploitしているのかという点について考えるたびに別の答えが思いつくのでまるでわかりませんでした。 そこで去年、大阪に訪問していたC. Mohan先生（ARIESの著者）に直接聞いてみました。（Mohan先生の
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祖母が就寝するとDBインサートができなくなる - Qiita
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ | mond
データベースの在庫の持ち方をビットで管理してる話 - 一休.com Developers Blog
「SQL」の読み方論争に決着？ 「しーくぇる」vs「えすきゅーえる」にPostgreSQLがケリ／冠詞にはくれぐれも注意【やじうまの杜】
AWS、MariaDBの最上位スポンサーになったと発表。なぜMariaDBの大口スポンサーに？
ARIES のすごさがいまいち理解できないでいるのですが、本質的なところとしてはどういったところがすごいのでしょうか。 ARIES/IM、ARIES/KVLといった、リカバリ用途以外のアルゴリズムでも名前が入ったものがあったりするので、周辺用途でも応用が利くようなアイデアを包含するものなのではないかと思っているのですが、いかんせんそこが掴めないでおります。 | Mond - 知の交流コミュニティ