MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
MongoDB Performance & Durability | Traceback (most recent call last):
This post has been coming for some time now. I am in love with this new world of a thousand databases. Whatever your use case is, there is a database for you. In the old days you figured out how to keep up MySQL or Postgres and that was the hammer you used to bang in every screw. Forget screwdrivers, that’s another thing you’d have to learn and it took you a long time just to figure out this hamme
Paper: High Performance Scalable Data Stores - High Scalability -
The world of scalable databases is not a simple one. They come in every race, creed, and color. Rick Cattell has brought some harmony to that world by publishing High Performance Scalable Data Stores, a nicely detailed one stop shop paper comparing scalable databases soley on the content of their character. Ironically, the first step in that evaluation is dividing the world into four groups: Key-v
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Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications
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