RDBの限界とNoSQLの登場 - Qiita
事実世界のインターネット人口が増えたのは1990年代からだ。 [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h10/html/98wp2-3-1f.html [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc144210.html NoSQLの登場 1990年に入るとインターネットの利用人口が急激に増加することになる。 この頃からトランザクションに最適化されて設計されたDBでは性能劣化が始まり、システムはデータベースに対しスケール性能を必要とし始める。 多くの開発者は、単一の強力なサーバーでリレーショナル・データベースを実行するのではなく、リレーショナル・データベース管理システム (RDBMS) のパーティショニング (シャーディング
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DynamoDBの難しさについて - Qiita
はじめに DynamoDBは上手く使えば非常に強力なDBMSですがRDBとの違いは大きく、「RDBの代わりにDynamoDBを使おう！」と深く考えずに提案/採用することが難しいことから、その理由についてみていきます。 DynaomoDBの難しさ DynamoDBの利点と表裏一体である、DynaomDBの主要な難しさについて順番に見ていきます。 1. 提供されているクエリモデルでできることが非常に限定されている DynamoDBは次の公式サイトに記載がある通り、どんな規模でも数msの一定のパフォーマンスを発揮でき、無尽蔵にスケールできるという特徴があります。 Fast, flexible NoSQL database service for single-digit millisecond performance at any scale この特性を上手く活用すると次の実例のように高可用性、
Free and open source Free to use for any purpose, source code available under MIT license Cross database Supports MySQL, PostgreSQL, MS SQL, MongoDB, SQLite and others
目的別データベース選定 それぞれのDBの特徴や特性を軽く紹介していきます。 リレーショナル（Amazon Aurora） RDSに管理されるMySQL/PostgreSQL互換のRDBです。 RDSのMySQL/PostgreSQLと比較したAuroraのメリット 対障害性 並列クエリ Global Database パフォーマンス: MySQLの最大5倍, PostgreSQLの最大3倍高速 RDSでは特段理由がなければ、Auroraを選択することになるかと思います。 適しているユースケース ERP CRM 財務・銀行 SaaS(マルチテナントアプリケーション) 構成要素 DBCluster DBInstance プライマリインスタンス(Writer)（書き込み/読み込み） Auroraレプリカ(Reader) エンドポイント クラスターエンドポイント 読み取りエンドポイント カスタムエ
Serverless連載3: Goでサーバーレス用の検索エンジンwatertowerを作ってみました | フューチャー技術ブログ
サーバーレス連載の3回目は検索エンジンを作ってみたお話です。 クラウドサービスが充実してくるにつれて、サーバーレスではいろいろなことができるようになっています。HTTPサーバーは動きますし、RDBやNoSQLなストレージも使えますし、PubSubみたいなサービスも利用できます。これらを駆使するとそこそこ複雑な処理も記述できます。 一方で、上から下までサーバーレスにしようとするとできないものもいくつかあります。例えば、RDBも使えるといっても制約があり、LambdaやCloud FunctionsからRDSやCloudSQLを雑に使うとコネクションを張りすぎる問題があります。LambdaにはRDS Proxyが出始めています。あと、RDBそのものは基本的に常駐型なのでサーバーレスではないです。一応サーバーレスなのもありますが、起動時間が結構かかるらしい（自分ではまだ試してないです）。それ以外
サーバーレスにおいてどのようにDynamoDBとRDSを使い分ければ良いのか/serverless-webinar-02
Serverless Web Hosting Strategy For Modern Front-end Application
【イチから理解するサーバーレスアプリ開発】 サーバーレスアプリケーション向きの DB 設計ベストプラクティス 20190905版
2019/09/05 に開催された AWS のイベント、「イチから理解するサーバーレスアプリ開発」における講演資料の一つです。 ・サーバーレスアプリケーションにおいて Amazon DynamoDB が利用しやすい理由 ・RDB と DynamoDB の設計プロセス・考え方の対比・明文化 ・実例に沿った DynamoDB の設計プロセス解説とサンプル例題 などを含みます。Read less
DynamoDBのテーブル設計に最適！NoSQL WorkbenchのData modelerで今度こそDynamoDBを使いこなす！ | DevelopersIO
はじめに CX事業本部の佐藤智樹です。 今回はAWSが提供しているDynamoDB用のアプリ「NoSQL Workbench」の機能を使ってデータモデリングする流れを解説します。 最近案件でテーブル設計を再検討する必要がありNoSQL Workbenchを使ったところ、サンプルデータを入れながら設計が正しいか検証でき非常に便利だったので紹介します。 他の記事でもアプリの紹介はありますが本記事ではデータモデリングに絞って解説を行います。題材として多対多のデータをモデリングしながら設計する方法を紹介します。 本記事を読めば今までDynamoDBのデータ設計に悩んでいた方の検討時間をかなり減らすことができます。自分ももっと早く「NoSQL WorkbenchのData modeler はこう使って欲しい！」という記事があれば良かったなあと思ったので記事にしました。 NoSQL Workbench
補足説明： MySQLには、バージョン5.7から「JSONデータ型(JSON Data Type)」と呼ばれる概念が登場しています。これにより、JSON型を直接入れられるカラムを作成できます。 便利な一方、一般的なRDBの正規化を崩すことになりますので、仕様には注意が必要です。詳しくはこちらをご覧ください。 リンク WPJ もう知ってた？ MySQL 5.7でNoSQLっぽくJSONデータを扱う方法 MySQL 5.7では、JSONデータを「JSON型」としてネイティブで扱えます。サンプルを見ながら、基本的な使い方を確認しましょう。 ※本記事は2016年5月31日に掲載した記事を一部再編集して更新したものです。執筆時点の技術情報をベースにしています。 「SQL vs NoSQL: The Differences」で紹介したように、SQLとNoSQLの境界線は、両言語が他方の特徴を取り入れる
分散SQLiteを実現する「LiteFS」にスナップショット機能によるディザスタリカバリを提供する「LiteFS Cloud」、Fly.ioが発表
分散SQLiteを実現する「LiteFS」にスナップショット機能によるディザスタリカバリを提供する「LiteFS Cloud」、Fly.ioが発表 データセンターをグローバル展開し、アプリケーションプラットフォームサービスを提供しているFly.ioは、分散SQLiteを実現するLiteFSの付加機能として、バックアップとスナップショット、リカバリ機能などをマネージドサービスとして提供する「LiteFS Cloud」を発表しました。 LiteFS Cloud: now in preview. We love SQLite for distributed web apps! Introducing managed backups for LiteFS. Read more from Darla Shockley and @benbjohnson.https://t.co/nQxitx5x7d
CockroachDB から覗く形式手法の世界 #JTF2021w / July Tech Festa 2021 winter
July Tech Festa 2021 winter で使用したスライドです。 バグのない分散システムの設計は果たして可能でしょうか？ この問いに対する一つの答えとして、CockroachDB では形式手法ツール TLA+ を用いて分散トランザクションの正しさを担保しています。 形式手法はシステムの挙動を数学的に解析する技法で、「ノードが特定のタイミングで故障した場合にのみ発生するバグ」といった再現困難な問題を確実に検出することができます。 本講演では、CockroachDB の事例を通して、形式手法が実世界で活用されている様子をお伝えします。 イベント概要：https://techfesta.connpass.com/event/193966/ ブログ記事：https://ccvanishing.hateblo.jp/entry/2021/01/24/185819 録画：https:/
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは！ 山下郁矢です。2018年新卒で入社し、現在はNoSQLデータベースエンジニアとして働いています。 サービスを作るにあたってデータベースは必要不可欠ですよね。ヤフーでは100を超えるサービスで毎日生み出される膨大なデータを、データベースを用いてリアルタイムで蓄積し、運用管理しています。 今回は、その中でも利用規模の大きい、NoSQLデータベースの1つであるApache Cassandraを皆様に知ってもらうべく、ヤフーでどのようにして利用されているのかをお伝えしたいと思います。 NoSQLの立ち位置 Cassandraについてご紹介する前に、NoSQLについて軽く説明します。 NoSQLデータベースは一般的に非RDBM
RDBMSの先を行く？NewSQLを支えるアルゴリズムRaftをGoで紐解く - カミナシ エンジニアブログ
初めまして。株式会社カミナシPMの@gtongy1です。 みなさんはNewSQLをご存知ですか？ 強い整合性を持つ分散型のSQLデータベースサービスのことをNewSQLと呼びます。 RDBMSではなし得なかった分散アーキテクチャを、またNoSQLではなし得なかった強い整合性をいいとこ取りした新しいSQLデータベースサービスです。 なんかとても理想的な仕組みに見えますね。この裏にはどのような知識が詰め込まれているのでしょうか。 今回はそんなNewSQLを支える仕組みを一緒に紐解いていきましょう！ NewSQLが乗り越えた壁 どんな仕組みが動いているのか、の前にNewSQLはこのSQLデータベース界へ何を投げ込んだのでしょうか。 NewSQLには以下のような特徴があります。 SQL-Likeなクエリ言語のサポート 強い整合性 ACIDサポートのトランザクション NewSQLの有名所であるCoc
マイクロサービスのための分散データ 〜 イベントソーシング vs チェンジデータキャプチャ - 赤帽エンジニアブログ
インテグレーションのためのミドルウェア製品のテクニカルサポートを担当している山下です。 今回は レッドハットのシニアアーキテクトである Eric Murphy さんによる「マイクロサービスのための分散データ 〜 イベントソーシング vs チェンジデータキャプチャ(CDC)」の翻訳記事です。この記事では、イベントソーシング、CDC、CDC + Outboxパターン、CQRSをそれぞれ簡単に説明しながら、それらの特性の違いを比較します。また、イベントソーシングとCQRSの簡易な説明がなされている他、あまり明確に語られることが少ないもののソフトウェアの設計に大きな影響をおよぼすドメインイベントとチェンジイベントの違いにも触れられています。 [原文] Distributed Data for Microservices — Event Sourcing vs. Change Data Captur
【firestoreアンチパターン】RDB思考でfirestoreを使うと危険な4つのケースと対策 - Qiita
こんにちは。virapture株式会社のもぐめっとです。 最近ユニクロで友達とオソロのメタモンTシャツ買いました。カワイイです。 本日はfirestore使ってて辛いよーという声をよく聞いたので、そのままfirestore使っていると危険な理由と対策など4つのアンチパターンとして紹介しようと思います。 1. Join Lover: データをjoinする 目的 RDBではよくあるテーブル同士を結合してデータを取り出すJoin。 firestoreでjoinを用いたいケースというのは特定のドキュメントのデータだけでは表示する要素が足りないので別のドキュメントから取得してなんとかするみたいな感じになると思います。 しかし、firestoreのプロもおっしゃってますが、firestoreへのjoin追加は望みが薄いと思われます。 RDBで重くなってる要因も外部結合や副問い合わせとかガンガン使って重
OpenTelemetryについての現状まとめ （2020年6月版） - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、StackdriverあらためGoogle Cloud Operations担当者です。ここ最近は業務でOpenTelmetry関連をほそぼそとやってきたんですが、ようやくOpenTelemetryも安定版リリースのめどが立ってきたので、これまでと現状と今後を簡単にまとめておこうと思って書き始めたら、全然簡単じゃなくて10000文字超えました。（なおこのシリーズは今後も続きそうな気がするのでタイトルに日付を振っておきました） TL;DR 分散トレースとメトリクスの計装フレームワークとしてOpenTelemetryというものがCNCF Sandboxプロジェクトとして進行中。これはOpenTracingとOpenCensusのマージプロジェクトであり、各々の正式な後継版である。 とはいうものの、まだ仕様もstableリリースになっておらず、当然各言語向けのライブラリも安
The Amazon Builders' Library
Amazon is an Equal Opportunity Employer: Minority / Women / Disability / Veteran / Gender Identity / Sexual Orientation / Age.
全文検索SaaSのAlgoliaを使って、DynamoDBのデータを柔軟に検索する | DevelopersIO
はじめに この記事は Serverless Advent Calendar 2020 12日目の記事です。 CX事業本部の佐藤です。AWSのサーバーレスでアプリケーションを構築する際には、DynamoDBをデータベースとして選択するのはよくある構成かと思います。DynamoDBはNoSQLデータベースの一種なので、RDBMSのようなSQLを使った柔軟な検索などはできません。そのため、DynamoDBの検索機能だけでは要件を満たせない場合は、RDBを使う、DynamoDBとRDBを併用して使う、Elasticsearchなどの全文検索サービスを使うなどの方法があります。そこで今回は、DynamoDBを使ったサーバーレスWeb APIを題材に、全文検索SaaS のAlgoliaを使って、DynamoDBのデータを柔軟に検索できるようにしてみたいと思います。 この記事で作る構成 この記事では、以
Kubernetesに最適化されたNoSQLデータベース「K8ssandra」が登場。Cassandra開発元のDataStaxがオープンソースで公開
Kubernetesに最適化されたNoSQLデータベース「K8ssandra」が登場。Cassandra開発元のDataStaxがオープンソースで公開 代表的なNoSQLデータベースとして知られるApache CassandraをKubernetesに最適化した「K8ssandra」（海外の複数の記事によると発音はケェイサンドラ：Kay-sandraの模様）を、Cassandraの開発元であるDataStaxがオープンソースとして公開しました。 Meet K8ssandra! As a #Kubernetes #Helm chart, #K8ssandra deploys all things @Cassandra and gives #DBAs and #SREs elastic scale for data on Kubernetes. Check it out at https://
時系列データの保存先をDynamoDBからTimestreamへ移行すべきか検討してみる | DevelopersIO
計測対象が増えた場合にカラムやアトリビュートが横に増えていくのか、レコードが縦に増えていくのかという違いがあります。 ストレージ Timestreamはメモリストアとマグネティックストアという2種類のストレージを持ちます。それぞれ以下のような役割を持ちます。 メモリストア 新しいデータを保存するためのストレージ ある時点のデータを高速に抽出するようなクエリに最適化されている マグネティックストア データを長期間保存するためのストレージ 分析クエリをサポートするように最適化されている 各ストレージにはデータの保持期間が設定でき、設定したデータ保持期間とレコードのタイムスタンプに応じてレコードの保存先がメモリストア → マグネティックストアと遷移し、マグネティックストアのデータ保持期間を超過したレコードは削除されます。 現在はメモリストアとマグネティックストアの2種類でストレージが構成されてい
初心者向けにNoSQLを徹底解説
はじめに 「NoSQLと従来のデータベースとの違いは何？」 「NoSQLを開発に使うメリットはどんなのがあるの？」 以上のような疑問に答えるために、今回の記事ではNoSQLの概要や特徴、問題点や主な活用事例を徹底解説する。 今回の記事を通して、NoSQLに対する理解を深めていただければ非常に幸いである。 NoSQLとは NoSQLは、簡単に言えばデータベースの１つである「リレーショナルデータベース」(RDB)とはまったく異なる方法でデータを処理・操作するデータベースを意味する。 RDBはデータを表形式で管理するデータベースだ。イメージとしては、Excelのようにデータを管理するものと言っていいだろう。NoSQLはそのような形式でデータを管理しない。RDBにはMySQLやSQLiteなどの代表的なデータベースが存在するものの、それらのRDB以外のデータベースを分類する言葉がNoSQLである。
OtterTune is an automated optimization service for PostgreSQL and MySQL running on Amazon RDS and Aurora. It uses machine learning to tune your database’s configuration knobs, indexes, and cloud settings. 🦦 Try it now on your first database for free! Another year has gone by, and I’m still alive. As such, it is an excellent time to reflect on what happened in the world of databases last year. It
再考 - ドメインサービス - まっちゅーのチラ裏
自分が大規模システムで組むアーキテクチャは基本的にはCleanArchitectureを踏襲しているが、その中の構成要素であるドメインサービスだけは少し独自(?)の解釈をしていて、書籍などでよく見る ビジネスロジックを持つが、状態をもたない 複数の集約にまたがる処理を書く場所 という責務の他に、外部システムへの委譲処理だったり、共通UseCaseのような責務も持たせている。 これは、自分が「xxService」という命名にトラウマがあり(何でも置き場になりがち)、単なるServiceだとコントローラやらプレゼンターやら、どこから呼ばれても違和感がない様に見えてしまうから、とりあえずDomeinServiceへ寄せている経緯がある。 ※ここで語るのは、あくまで大規模想定で、小さいシステムならこんな事を意識する必要はないはず。 ※あくまで自分の考えで、一般的ではない可能性があることをご了承くだ
25年前のAmazonの分散コンピューティングの考え方を要約した「The Distributed Computing Manifesto」文書が公開されました #reinvent | DevelopersIO
re:Invent2022 4日目、Dr. Werner Vogelsのキーノートにおいて、「The Distributed Computing Manifesto」というドキュメントがNew Articleとして紹介されました。 The Distributed Computing Manifesto | All Things Distributed Amazonという超巨大なサービスが、モノリスの状態からその時まさに分散コンピューティングを推進していく転換点における考え方を示した貴重なドキュメントになっており、また、Werner自身も言うように、今後のAWSの進化の方向性を示唆する内容にもなっています。 温故知新ってこと…?!! ( ﾟдﾟ) ｶﾞﾀｯ / ヾ ＿_L| /￣￣￣/＿ ＼/ / まさにそんな雰囲気。 文書の位置づけ こちらのサイトに追加されたドキュメントという位置
SRE NEXT 2020 IN TOKYO https://sre-next.dev/
形式手法による分散システムの検証 #builderscon / builderscon tokyo 2019
builderscon tokyo 2019 で使用したスライドです。 本セッションでは、形式手法 (formal methods) を用いた分散アルゴリズムの検証について解説しました。形式手法は、数学的な表現を用いて対象となるシステムを定式化することにより、システムの挙動の「正しさ」を厳密に保証するための方法論です。 なお解説として取り上げたのは、AWS による事例論文でも有名なモデル検査器 TLA+ です。講演前半で形式手法の一般論に触れたのち、後半では分散トランザクションを実現するための TCC (Try-Confirm/Cancel) Pattern のモデリングと検証を行いました。 講演概要：https://builderscon.io/tokyo/2019/session/fa356ee3-6be9-4850-ac9e-037bd34aabaa 録画：https://www.y
2021/7/16にCloud Native Database Meetup#1の発表資料です。
はじめに この記事では、7月にリリースした、さくらのクラウドで使える機能の1つである「エンハンスドデータベース(TiDB)」というサービスについて紹介します。サービスの紹介に加えて、その裏で使っているTiDBという分散データベースの技術についても簡単に触れようかなと思っています。 分散データベース / NewSQLについて NewSQLとは さて、皆さんは「分散データベース」とか、あるいは「NewSQL」とか、そういった単語を耳にすることがあるでしょうか？ということでまずはこのお話をしたいと思います。 NewSQLと呼ばれているものはどういったものかといいますと、SQLをインターフェースとするという特徴を持っていて、データベース(例えばMySQLやPostgreSQLなど)と同じように強い整合性を持ち、トランザクションをサポートしていて、かつ分散データベース(分散型のリレーショナルデータベ
分散トレーシングの技術選定・OSS 貢献, Stackdriver Trace での性能可視化・改善 / Distributed Tracing case study
パフォーマンスに苦労している並列処理システムを改善するために Stackdriver Traceを導入して動作の可視化を行った結果、 ボトルネックの存在が判明してパフォーマンスを改善できた事例について紹介します。 この事例でStackdriver Traceを選定した過程や OpenTelemetry へコントリビュートした経緯についても共有します。 また、新規開発のGraphQLサーバへ導入して REST APIサーバと通信をまたいだ可視化を行った事例についても紹介します。
ここがすごいぞyugabyteDB！～OSS版CloudSpanner～ - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは。インフラエンジニアの gumamon です！ 近年、Kubernetes等の登場により、アプリケーションのスケールアウトはとても簡単になりました。対して、データベース(DB)のスケールアウトは依然として困難です。 「RDBMS」⇒ データの一貫性は保てるが、スケールアウトが難しい 「NoSQL」⇒ データの一貫性を保てないが、スケールアウトが容易 DBのスケールアウトを考えるとこの２択に行きつく、というのが今までの常識だったかと思いますが、 『どっちも！』が出来てしまう第３の選択肢が登場しました。 データの一貫性を保て、且つスケールアウト容易な『NewSQL』！ 最近、NewSQLの一つである yugabyteDB の検証をする機会がありましたので、アーキテクチャと検証結果を紹介します。 目次 目次 ここがすごいぞ yugabyteDB！ yugabyteDBのアーキテクチャ
オブザーバビリティ（可観測性）とは何か？を学べる「Distributed Systems Observability」を読んだ - kakakakakku blog
2019年頃から「オブザーバビリティ (Observability)」もしくは「可観測性」という言葉をよく聞くようになった（本記事では「オブザーバビリティ」という表記に統一する）．「マイクロサービス」と同じように「バズワード」の側面があり「オブザーバビリティとは何か？」という質問に対して様々な回答が考えられると思う． 今回は「オブザーバビリティ」の理解を深めるために「Distributed Systems Observability」を読んだ．本書は O'Reilly Media で読むこともできるけど，Humio のサイトから無料でダウンロードすることもできる（メールアドレス登録は必要）．著者は Cindy Sridharan となり，肩書は「Distributed Systems Engineer」と書いてあった． www.humio.com 目次 本書には「オブザーバビリティ」をテー
Observabilityをはじめよう！(前編) 〜Observabilityの背景と構成要素〜 | さくらのナレッジ
はじめに 仲亀と申します。さくらインターネットでエバンジェリストやインフラエンジニアをしています。エンジニアとしてはシステムの監視まわりの仕事をしています。最近は、今回もご紹介するPrometheusとかGrafana Lokiとか、あの辺が結構好きで触っています。 この記事では、監視について興味をお持ちの皆さんに向けて「Observabilityをはじめよう！」ということで、Observabilityの概念や、それが必要となる背景を少し説明した上で、Observabilityを実現するための要素となる、MetricsやLogsやTracesなどをどこから始めていけばいいんだろう、といったところをご紹介していこうと思います。 この記事のゴールとしては、皆さんに「Observability完全に理解した」と言っていただけたらいいかなと思っています。しかし、この記事を読んだだけですぐに皆さんの
[レポート]DynamoDBデータモデリング (CMY304) #reinvent | DevelopersIO
DynamoDBのデータモデリングって、よくわからなくないですか？正規化してはいけないとか、一つのテーブルで全データを扱うんだとか聞きますが、具体的にどうしたらよいのか… という疑問に正面から答えてくれるセッションにre:Invent中に遭遇しました！具体的なアプリケーション例を挙げて、そこでのデータモデリング方法を詳細に解説してくれます。DynamoDBデータモデリング初心者の方は是非ご一読ください！ ※「DynamoDBとは」といった前段の説明が不要な方はここからどうぞ セッションタイトル CMY304 - Data modeling with Amazon DynamoDB セッション概要 DynamoDBであなたのデータをモデリングするには伝統的なRDSでモデリングする場合と異なるアプローチが必要です。 Alex DeBrieはDynamoDBを使ったアプリケーションをいくつか実装
![[レポート]DynamoDBデータモデリング (CMY304) #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/675bce0a60ea4951fd0f9587e0b829b31fbf1fb6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F10%2F1200x630_reinvent2019.jpg)
クラウドネイティブで変わる「NewSQL」の意味――地球規模でデータ分散を可能にする合意プロトコルの仕組みと課題
クラウドネイティブで変わる「NewSQL」の意味――地球規模でデータ分散を可能にする合意プロトコルの仕組みと課題：クラウドネイティブ時代のデータベース（終） クラウドネイティブ時代に求められるデータベースの3要件を満たすべく開発が進められているNewSQLの基本概念と、データの可用性を高める仕組みを解説する。 本連載第2回では、クラウドネイティブ化で高速化したアプリケーション開発と同様に、データベースもアジリティを獲得するためにKubernetesを利用する手法を紹介した。第3回では、クラウド事業者の障害も超えた可用性を獲得するために、マルチクラウドでデータベースを管理する手法を紹介した。 クラウドネイティブでもう一つ重要とされるスケーラビリティ、いわゆる水平方向の拡張性はこれまで部分的にしか言及してきていない。これは長い歴史を持つRDBMS（リレーショナルデータベースマネジメントシステム
HSEとは何か
Heterogeneous-Memory Storage Engineについて解説します これは2020年6月6日に行われた カーネル/VM探検隊 online part1での発表資料です 参考文献 Heterogeneous-Memory Storage Engine: https://www.micron.com/hse Don't stack your log on my log: https://www.usenix.org/node/187064 電源を切っても消えないメモリとの付き合い方: https://speakerdeck.com/fadis/dian-yuan-woqie-tutemoxiao-enaimemoritofalsefu-kihe-ifang この資料のサンプルコード: https://github.com/Fadis/hse_demo カーネル/VM探検隊
変化と挑戦：NoSQLとNewSQL Serverless Databaseの技術革新とマルチテナンシーの秘密
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
Rust大好きっ子のためのデータベース考
経緯 趣味プロジェクトとしてRustをサーバーサイドに採用したWebアプリケーションをぼんやり考えています。その過程で、データベースのチョイスについてかなり悩んだので、一度ここでまとめておきます。 前提 データベースに入れるデータは ・ユーザーデータ（名前、メールアドレスなど） ・アイテムデータ（ユーザーが登録するもの。アイテム名、更新時間など） といったごく一般的なものを考えます。 サーバーサイドのフレームワークは、actix-web…で考えていましたが、最終的には非同期ランタイムとしてtokioを使うaxumにしました（理由は後述）。 また、データ量やアクセス頻度については仮定をおきません。巨大なデータを扱うということになれば、おそらくその時点でかなり候補が絞られることになるかと思いますが、今回は運用面でのパフォーマンスの差については扱わないものとします。 特に今回は「趣味」なので、趣
はじめに 分散合意アルゴリズム Raft とは 分散合意アルゴリズムとは Raft の特徴 Raft が満たす性質 Election Safety Leader Append-Only Log Matching Leader Completeness State Machine Safety TLA+ とは TLA+ による Raft の形式的仕様 TLA+ による Raft の検証方法 TLA+ Toolbox のインストール 新規 Spec の作成 Model の作成と実行 補足: コマンドラインでの検証 Raft の拡張について Leadership Transfer Membership Change Log Compaction Client Interaction おわりに Raft 理解度を調べるクイズ 参考資料 Raft に関する資料 TLA+ に関する資料 はじめに この
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DbGate | Open Source SQL+noSQL Database Client
2020年版 モダンアプリケーションでのDB選定 | DevelopersIO
未来の自分に対し「こんなDB設計にして申し訳ない」とツイート→その通りになってしまった人の話
NoSQLデータベースCassandraの紹介 〜 ヤフーのデータ基盤を支える技術
「空き容量」を使った分散型ストレージ「Filecoin（ファイルコイン）」がついに始動、次世代のインターネットの姿とは Web 3.0最注目、分散型ストレージの革新性とその仕組みを解説
Databases in 2022: A Year in Review | OtterTune
分散アプリケーションの信頼性観測技術に関する研究 / A study of SRE
#CloudNativeDB NewSQLへの誘い
今すぐ使える分散DB「エンハンスドデータベース(TiDB)」のご紹介 | さくらのナレッジ
分散合意アルゴリズム Raft を TLA+ で検証する - 俺の Colimit を越えてゆけ
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