こんにちは。システム本部技術部たんぽぽGの森本です 補足を追記しました (2010/08/20 15時) 先日のmixi大規模障害についての続報です 今回は小ネタはありません はじめに まず初めにtwitter/blogなどを通じて今回の問題の解析を行っていただいたみなさんに感謝の言葉を捧げたいと思います kzk_moverさん stanakaさん mala(bulkneets)さん llameradaさん (順不同) ありがとうございました 書き漏らした人ごめんなさい memcachedはすごい 今回の件でmemcachedに対して不安感を持たれた方もおられるとお聞きしました 説明不足だったせいで誤解を与えてしまい申し訳ありません きちんと設定および監視を行っていれば通常の使用にはまったく問題はありません 弊社にて -c 30万で起動したmemcachedに対して、先のテストスクリプトに
ISUCON4 予選でアプリケーションを変更せずに予選通過ラインを突破するの術 - Hateburo: kazeburo hatenablog
AMIが公開されたのでもう一度やってみた。 AMIについてはこちらのエントリに書かれています ISUCON4 予選問題の解説と講評 ＆ AMIの公開 : ISUCON公式Blog まず ami-e3577fe2 を m3.xlargeで起動します。 CPUは model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 v2 @ 2.50GHz でした。 とりあえず、MySQLのindexを追加する。init.shに追加 $ cat init.sh cat <<'EOF' | mysql -h ${myhost} -P ${myport} -u ${myuser} ${mydb} alter table login_log add index ip (ip), add index user_id (user_id); EOF ベンチマークツールのhttp keepal
あのスタートアップもさくら!?さくらのクラウドでサービスローンチしてみよう（スタートアップのサーバーインフラを考えよう！Vol.2）さくらインターネット株式会社
こんにちは、宇津井です。 弊社ではゲソてんというゲームプラットフォームを運営しております。ゲソてんではサービスリリース当初から主にキャッシュ的な役割でRedisを導入していました。つい先日の事ですが訳あってRedis 2.6からサポートされたRedis Sentinelを採用しました。今回は、採用に至った経緯をご紹介します。 簡単なシステム構成 パフォーマンスは良いし、Memcachedには無い便利な機能を提供するRedisですが約一年間運用していくつかの問題が出てきました。 Redisサーバーが突然高負荷に陥るするとWebサーバーも高負荷に陥るRedisのReplicationは張ってるけどアプリケーション側でRedis Slaveへフェイルオーバーしない（MySQLを直接参照する）Redis落ちると恐らくMySQLサーバーが耐えられない（落ちた事無いけど）という事で対策を行ってきました
Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（後編）～Twitterのサブシステム「Unicorn」「Kestrel」「Flock DB」
Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（後編）～Twitterのサブシステム「Unicorn」「Kestrel」「Flock DB」 米サンタクララで行われていたWebサイトのパフォーマンスと運用に関するオライリーのイベント「Velocity 2010」の、Twitterのシステム運用について説明するセッション「In the Belly of the Whale: Operations at Twitter」（クジラの腹の中：Twitterでの運用）を紹介をしています。 この記事は「「Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（前編）～ログの科学的な分析と、Twitterの「ダークモード」」の続きです。 Twitterのサブシステム「loony」「Murder」「memcached」 ここからはTwitterのサブシステムについて紹介しよう。 T
https://www.youtube.com/watch?v=rP9EKvWt0zo 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約1時間前 TwitterのYao Yuが、大規模サービスのキャッシュにおいてRedisを活用する取組みについて紹介しています。 1) Redisを採用している理由 キャッシュだけで、ストレージとしては利用していない。 主なところでは、Twitterのタイムラインで利用している。ホーム画面であれ、ユーザ画面であれ、タイムラインはTweetのインデックスなので、key/valueストア型のRedisを利用するケースとして最適。 以前はmemcachedを使っていたが、問題になったのは、タイムラインでおきるread/writeは、（ユーザが閲覧している範囲に追加反映するということなの
Redis勉強会の資料です。2013年に初版をアップしました。2015年6月にRedis-Clusterの内容を追記して再アップを行っています。
はじめに 分散システムの設計および開発において、キャッシュはパフォーマンス向上のための非常に重要な要素です。頻繁にアクセスされるデータをキャッシュすることで、アクセス速度が遅いデータベースへのアクセスを削減し、データへの迅速なアクセスを可能にします。これにより、システムの全体的な効率とパフォーマンスが向上します。 しかし、キャッシュは慎重に設計しないとむしろパフォーマンス上のデメリットになるケースが存在します。 この記事ではよく遭遇するキャッシュ設計の問題とその回避策について解説します。 Cache penetration DBに存在しない値を検索したときに、DBから返された空の結果をキャッシュしない場合に発生するシナリオです。 このシナリオではDBに存在しない値を繰り返し検索することにより、その値がキャッシュされていないため検索ごとにDBへのアクセスが必要になってしまいます。 存在しない
こんにちは！スタンディングデスクを導入して快適な開発環境と運動不足の両方を解消できるようになったのではと感じている、広告技術部のUT@mocyutoです。 今回は半年ほどEKSを運用して秒間3万リクエストのトラフィックをさばくほどになりました。 秒間3万は広告システムだと割とあるとは思いますが、kubernetesでも運用できているので紹介しようと思います。 対象のEKSで構築したサービスは広告の配信サーバです。 広告配信サーバの要件として、まず50ms以内にレスポンスを返さなければいけません。 構築したk8sのレスポンスタイムの99パーセンタイルは10msほどで返せています。 以下は必要最小限のクラスタの構成図です。 全体像 API 弊社のサーバサイドはほぼGoで作られているので、例に漏れずGoで作られています。 pod構成はAPI、fluentd、envoyの サイドカーパターン です
サボっていた早朝ジョギング＠駒沢公園を再開して2週間たち、やっと抜かれる数より抜く数の方が増えてきたmikioです。今回は、PerlやRubyのハッシュの代用としてTokyo Cabinetを使うことでメモリ使用量を激減させられることを説明します。 抽象データベースAPI Tokyo Cabinetには抽象データベースという機構があり、先日、そのPerlとRubyのバインディングをリリースしました。それを使うと、各種言語のハッシュとほぼ同じような共通したインターフェイスで、以下のデータ構造を利用することができます。 オンメモリハッシュ：各種言語に標準のハッシュと同じく、メモリ上でkey/valueの関係を表現する。 オンメモリツリー：メモリ上の二分探索木としてkey/valueの関係を表現する。 ファイルハッシュ：いわゆるDBMとして、ファイル上でkey/valueの関係を表現する。 ファ
リレーショナルデータベースはNoSQLを取り込み始めた。NewSQLの登場とNoSQLの終わり、という予想 MySQLの次期バージョンとPostgreSQLの次期バージョンにどのような新機能が追加されるのか、昨日、一昨日の2本の記事で紹介しました。 MySQLの次期バージョンはMemcached APIを備える！ MySQL Conference & Expo 2011基調講演 PostgreSQLの現状と次期バージョン9.1の新機能。MySQL Conference & Expo 2011 この2つのデータベースの次期バージョンに共通しているのが、NoSQLの機能を取り込んでいることです。NoSQLに対するリレーショナルデータベースによる反撃が始まっています。 リレーショナルデータベースがNoSQLを取り込み始めた MySQLの次期バージョンであるMySQL 5.6に搭載予定の新機能の1
Redis互換で25倍高速とする「Dragonfly」が登場。2022年の最新技術でインメモリデータストアを実装
Redis互換で25倍高速とする「Dragonfly」が登場。2022年の最新技術でインメモリデータストアを実装 Redisやmemcachedに代表されるインメモリデータストアは、高速なデータアクセスを要求される場面で使われています。 このインメモリデータストアを2022年の最新技術を用いて設計、実装することで、Redis/memcached互換を実現しつつRedisの25倍高速とする「Dragonfly」が登場しています（開発元のアナウンス、GitHub）。 Redisやmemcachedが登場した十数年前と比べて、現在ではCPUのマルチコア化やI/Oの高速化、メモリの大容量化など、ハードウェア技術が大きく進化しています。 これらを最大限活用する設計と実装を取り入れることでRedisやmemcachedよりも大幅な高速化と高効率化を目指したのがDragonflyです。 採用した主な技術
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よく知られているように Docker ではコンテナ自体は使い捨てで、アプリケーションが保持すべきデータはコンテナの外に格納する必要があります。 RDBMS 多くのアプリケーションが RDBMS を使用しています。 RDBMS の運用は実際のところかなり厄介ですが、まあ Amazon RDS を使っちゃいましょう。それが一番楽です。 EC2 じゃないところにサーバー置いてて RDS との通信量課金を払いたくないという場合は適宜頑張ってください。 Redis と memcached 現代の多くのアプリケーションが Redis や memcached を使っています。これも Amazon Web Services に ElastiCache があるので EC2 にサーバー置いてる場合はこれを使います。置いてない場合は適宜頑張ります。 その他 ここまでのことは特に何ということもないのですが、ここか
インターネット・サービスの激戦区である動画配信で後発ながらYouTubeを上回る成長速度，YouTubeの3倍以上となる1日ひとり3時間以上という平均視聴時間を実現したニコニコ動画。開設後1年足らずで400万人の会員を獲得，日本全体のトラフィックの約10分の1を占める。その成長速度はmixiも上回り，日本史上最速と見られる。 ニコニコ動画は多くのメディアで語られ，2007年10月にはグッドデザイン賞も獲得したが，これまでは社会現象やマーケティングの観点から語られることが多かった。しかしニコニコ動画を作り上げ，その急拡大を支えたのはまぎれもなくエンジニアの技術だ。多くのクリエイタやユーザーを魅了し，巨大なアクセスをさばく技術はどのようなものなのか。ドワンゴのエンジニアに聞いた。 「感情」を共有するアルゴリズム 動画の上に文字をかぶせるサービスはニコニコ動画以前にも存在した。また，動画のタイミ
分割と整合性と戦う
え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの？ Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理NTT DATA Technology & Innovation
Socket.IO 1.0がリリースアウトされました。Socket.IO v1.0が出るといわれてから一年半以上経過しましたが、やっと出ました。Node.jsに関わる方であれば一度はお世話になっていると思います。今回はSocket.IO 1.0の紹介を作者であるGuillermo Rauchがしているので、それを日本語で翻訳して紹介します。 TL;DR 翻訳していたらすごく面白かったのですが、文字だらけですごく長くなってしまったので、最初と最後にまとめを載せました。興味があれば全部目を通してみてください。 モジュール分割が進み、新しくEngine.IOが作られています。これはSocket.IOのトランスポート層のプロトコルを調律する役割を担っているライブラリです。 Engine.IOが行っている処理の一つで、最初に接続できる可能性が高いXHRやJSONPで確立し、websocketにupg
Fluentd is an open source data collector for unified logging layer. Fluentd allows you to unify data collection and consumption for a better use and understanding of data.
ムック「データベース徹底攻略」 - MySQL/Redis/MongoDB/Redshift
最近発売された技術評論社のムック「データベース徹底攻略」に寄稿しました。 この本は、データベースのための本ということで、データベース設計、SQL、MySQL、Redis、MongoDB、Redshiftという代表的な要素技術についてのまとめとなっています。各プロダクト(MySQL、Redis、MongoDB、Redshift)については、現場で実際に本格的に使われている方々による記事なので大いに参考になると思います。 私は冒頭のまとめ記事を寄稿しました。詳細はぜひお手に取って読んでくださればと思います。ここでも自分が各技術を現時点でどのようにとらえているか、本ではいささか書きづらい内容について、最近流行りの言葉でもある「技術的負債」という観点も踏まえて書いておこうと思います。 ・MySQL (RDBMS) 私はMySQLの中の人でもありましたし、これまで至るところで話してきたので省略します
Technologies for UI
Technologies for UI List view Topics copyright livedoor 上下カーソルキーでスライドを切り替えられます。 表示されない場合はこちらから
こんにちは。初投稿です。 2012年新卒入社の竹内です。入社当時を振り返るとOracle10g,11gを良く利用していおり、データモデリングなどテーブル設計が好きで、2018年4月ぐらいまでRDBとバッチに浸ってました。 さて、現在プロジェクトでRedisを使っているのですが、いままでRDB人間だっただけにKVSやRedisならではの特徴に四苦八苦してます。 苦しんだ分、色々な知見を得ることができているので、その内容をご紹介します！ 対象者 Redisの業務システム導入を検討している方 RDBとRedisの違いを知りたい方 現場的なRedisの利用方法を知りたい方 書いてないこと データ型やコマンドなど、HelloWorld的に公式ドキュメントを見て得られる情報 インストールなど、Redisを利用できるまでの手順 フェイルオーバーやバックアップをはじめとする運用に関する内容 データ永続化に
仕事で使っているPHPアプリケーションをPHP7 beta1で動かしてみたらそのままでは動きませんでした。 私が実際にはまった点を紹介します。 なお、PHP7の変更点についてはhnwさんの記事に詳しく網羅されているのでご一読ください。 PHP7で変わること - hnwの日記 Apacheのモジュール名が変わっていた ApacheにPHPを組み込むためのモジュール(俗にいうmod_php)のモジュール名・ファイル名が変更になっていました。 LoadModule php5_module modules/libphp5.so ↓ LoadModule php7_module modules/libphp7.so memcache extensionがインストールできない PHPからMemcachedを使うためのExtensionには２つあります。 memcache memcached memca
HipChat Server
Products Featured Developers Product Managers IT professionals
ウェブオペレーションエンジニアはリリース前のソースコードのココを見ているッ！ - blog.nomadscafe.jp
「ウェブオペレーションエンジニアはリリース前のソースコードのココを見る！」みたいな記事があればいいね — masahiro nagano (@kazeburo) November 20, 2012 ちょいと前にツイートしたこの件のまとめ。新規サービスのリリースや既存サービスに新しい機能が追加される際に、しばしばそのソースコードを確認しているのですが、僕がどんなところを見ているのかまとめてみました。 そのサービスへの導線とランディングページの確認 まず、そのサービスへの導線やランディングページを確認します。そしてその一番アクセスがあろうページ、一つか二つに確認対象を絞ります — masahiro nagano (@kazeburo) November 20, 2012 どんな素敵なサービスも、機能も適切な誘導がなければ使われる事はありません。また誘導次第では大量のアクセスが一度にサーバに対し
ウェブアプリケーションサーバを複数台構成とか2010年代には流行らない - kazuhoのメモ置き場
タイトルは煽り入ってますが。 仮に動的ページを生成するのにかかる時間が1秒、そのうちデータベースやmemcached等リモートサーバへの問い合わせ時間を除くいたCPUの処理時間が0.1秒とする。また、ピークのリクエスト処理量は、平均の２倍とする。 そうすると、クアッドコアのアプリケーションサーバで処理できるリクエストは、 4 core * 10 reqs/sec * 86,400 sec/day * 30 day/mon / 2 = 51,840,000 reqs/mon と、約5,000万PV/月を１台で捌けることになる。 CPUが動いている時間は全処理時間の10倍と仮定したわけだから、アプリケーションサーバの最大同時接続数は 4 core * 10 = 40 程度あればいいことになる。実際には、安全係数を２倍かけて 80 とか。リクエストの処理に必要なメモリ量を 100MB とすると、
メッセージキュー について書いている連載の続きとして、今週末は分散型メッセージングを実行するための様々なライブラリを詳細に分析していきたいと思います。今回の分析では、APIの特性、デプロイメントやメンテナンスの容易さ、そしてパフォーマンスの質を含めて2、3種類の異なる側面に着目します。メッセージキューは2つのグループに分類できます。ブローカレス（brokerless）とブローカード（brokered）です。ブローカードなキューはエンドポイント間に何かしらのサーバを挟んでいますが、ブローカレスなメッセージキューは、メッセージ送信の際でも間に何も挾まないP2Pです。 今回分析するのは以下のシステムです。 ブローカレス nanomsg ZeroMQ ブローカード ActiveMQ gnatsd Kafka Kestrel NATS NSQ RabbitMQ Redis 取り掛かりとして、ほぼ間違
PacemakerのMaster/Slave構成の基本と事例紹介(DRBD、PostgreSQLレプリケーション) @Open Source Confer...
blog.katsuma.tv
greeさんで開催されたKey Value Store勉強会に行ってきました。 時間にして4時間超え、内容も国内のKey-Value Storeなソフトウェアの最前線の話ばかりで相当なボリューム。以下、メモってたのを残しておきたいと思います。（誤字、脱字、内容に誤りを含むものなどありましたらお伝えください）また、発表者の方やプロダクトについて、ざっくり調べてURL見つけられたものについてはリンク張っています。 森さん / 末永さん groonga Sennaの後継エンジン 融通が効かないのがSennaのデメリット スコア算出式のカスタマイズなど Sennaの転置索引 索引の構成部品を自由に組み合わせて使える APIもいろいろ QL DB Low Level memcached互換のkey-value store バイナリのみ対応 計測 クライアント memstorm-0.6.8 mem
元ネタ @localdisk さんの記事です。 こちらで概ね適切に説明されているものの，文章のみで図が無くて直感的に把握しづらいので，初心者にもすぐ飲み込ませられるように図に描き起こしてみました。 図 解説 illuminate/auth: 最小限の認証認可コアロジック コアコンポーネント群の laravel/framework に含まれているものです。 Socialite 以外のすべてのパッケージが，実質このコアに依存していることになります。 以下の記事でこのパッケージの詳細について説明しているので，ここでは端折って説明します。 伝統的 Cookie ベースのセッション認証 こちらでも解説している， 「Cookie に識別子を載せ，それに対応する情報はサーバ側のファイルに記録する」 という手法に近いものです。 実装は illuminate/session にあり， PHP ネイティブのセ
携帯向けサイト「モバゲータウン」の勢いが止まらない。2010年3月の会員数は約1800万人、月間ページビュー（PV）600億という"モンスターSNS"に成長している。意外なことに、これだけのアクセスをさばくのに、memcachedをはじめとするKVS（Key-Value Store）系のインフラ・ソフトはあまり使っておらず、MySQLで十分だという。モバゲータウンのインフラ担当者に話を聞いた。 モバゲータウンを運営するDeNA（ディー・エヌ・エー）は、もともと1999年に開始したオークションサイト「ビッダーズ」で知られている。その後、オークションに加えてECサイトを開始し、auとの提携により「auショッピングモール」などで急速に成長した。 ビッダーズだけでも、数千万PV規模の大規模サービスだが、最近はモバゲータウンの成長が著しい。 「特に2009年9月から順次リリースした自社製のソーシャル
ソーシャルアプリのインフラはNode.jsが主役になるか～デブサミまとめレポート（ソーシャル＆インフラ編） - ＠IT
大人気ソーシャルアプリ「ドラコレ」のインフラ 最初に紹介するセッションは「大ヒットソーシャルアプリ「ドラゴンコレクション」の裏側 ～ 超高トラフィックを支えるアプリ・インフラの“明日から使えるテクニック”」。講演者は、コナミデジタルエンタテインメント ドラコレスタジオ マネージャー 廣田竜平氏だ。 「ドラゴンコレクション」（以下、ドラコレ）はコナミデジタルエンタテインメントが製作・運営しているソーシャルゲームである。同社の廣田氏による講演では、ドラコレを運用するインフラ技術について紹介された。 廣田氏によれば、ドラコレのHTTPリクエストはピーク時で1秒間に5けた台にのぼり、それを3けたの台数のサーバによって運用しているという。サーバ技術自体はCentOS＋Apache＋PHP＋MySQL（＋memcached）という一般的なLAMP環境であり、複数のソフトウェアロードバランサとDNSラウ
同時接続数30万超のチャットサービスのメッセージ配信基盤をRedis Pub/SubからRedis Streamsにした話
LINE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 Overview 30万を超える同時接続数を持つチャットサービスにおいて、リアルタイムでメッセージの受信などのイベントを配信するメッセージブローカーとして、私たちはRedis ClusterのPub/Subを使用していました。 私たちのサービスでは、ユーザー数の増加に伴い、Redis Clusterのシャード数を増やすことでクラスターの性能を向上させてきました。しかし、Redis ClusterのPub/Subでは、シャード数の増加に伴ってネットワーク帯域が圧迫される問題が生じ、これ以上シャードを追加することができない状況になりました。 この課題を解決するために、メッセージブローカーをRedis Pub/SubからRedis
Twitterを利用していると、ときどきクジラの絵の画面が表示されることがあります。これはTwitterの処理能力がパンクして一時的に利用不可になったときに表示されるお馴染みの画面。 2月9日にTwitter Engineeringブログにポストされたエントリ「The Anatomy of a Whale」（クジラの解剖学）では、Twitterのエンジニアたちがこのクジラの内部に分け入ってどのようにTwitterサーバの処理能力を向上させたのか、という話が詳しく語られています。 彼らが行ったのは、まず詳細なデータを取得して原因がどの辺にあるのかを推測すること。そこから多数の無駄な処理を発見し、ソースコードの修正による性能の向上に成功します。 元記事は非常に長いエントリになっていますが、問題の調査から解決に至るアプローチについて多くのエンジニアの方の参考になりそうな内容が含まれていますし、T
Snapchatを支える技術：768台のRedisをGoogleクラウドで構築 #gcpja - Qiita
GoogleのSVP、Urs Hoelzleが「いま世界でもっとも人気のあるスマートフォンアプリ」と評し、Facebookによる3000億円の買収提案をスルーしたとされるSnapchat。その共同設立者でCTOのBobby Murphyが、3/25に開催されたGoogle Cloud Platform Liveに登場し、“Snapchatを支える技術”としてのGoogle Cloud Platform (GCP)の使い所や開発体制をかなり具体的に説明していたので、補足と解説を交えながらざっと意訳してみた。 SnapchatのCTO, Bobby Murphyと、GoogleのSVP, Urs Hoelzle From Google Cloud Platform Live SnapchatがGoogle App Engineを選んだ理由 "それまでいくつかの小さなプロジェクトでGoogle
計算量と僕とWeb開発 / computational complexity and I and Web
pmconf 2023 プロダクトと事業を無限にスケールするための最強のロードマップの作り方 / The Greatest Roadmap for Unlimited Scaling your Business and Products
改善前に比べ約5倍表示速度が速くなりました。また、1秒間にさばけるリクエスト数も約3倍ほどになっています。Unicornの1プロセスあたりが使用しているメモリもだいぶ低くなりました。 なお、ページ読み込み速度は、ブラウザでページを表示したときにインジケータのクルクルが止まったときです。Chromeの開発ツールのネットワークタブで赤い文字で Load 1.2sec とか表示されているやつです。GoogleAnalyticsのページ速度でいうと plt というキーでレポートされているものです（参考ページ）。 グラフとか GoogleAnalyticsのグラフです。読み込み時間が下がっています。 メモリ使用量です。Zabbixからmackerelに乗り換えたのでグラフが違いますが、使用量が下がって安定しているのがわかります。 AWS ELBのレイテンシです。不安定なレスポンスが安定してるのがわか
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏が、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Massive Scale-Lessons learned at Facebook」の内容を再構成して紹介します。 （この記事は「Facebookが大規模なスケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題」の続きです） キャッシュがスケーラビリティに大きな役割を果たしている Facebookの主な役割は、ユーザーが簡単に（友人たちの）情報を集めることがで
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
正月早々インフルエンザにかかって寝込んだmikioです。電車に乗る時や繁華街などに出る時はマスク着用が必須ですね。さて今回は、Tokyo Cabinetで実装したテーブル方式のデータベースについて紹介します。意外にどうして強力な機能なので、このネタは連載することを予告します。 テーブルデータベースとは 簡単に言えば、リレーショナルデータベースのテーブルのように、複数の列からなるレコードを格納できるデータベースです。SQLや表結合などの複雑な機能はサポートしませんが、そのぶん高速に動作します。つまり、DBMの速度で動くリレーショナル風データベースです（厳密にはリレーショナルデータベースではありません）。 TCの基本となるハッシュデータベースは、単純なkey/value型のデータベースであり、つまりキーにも値にもスカラ（数値や文字列などの特に構造を持たない単一の値）しか格納することはできません
2013/05/29 DevLOVEさんイベント
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Redis Sentinelを運用してみたお話 | GMOメディア エンジニアブログ
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