Google Spannerクローンを目指した「CockroachDB」正式版リリース。クラウド上にグローバル展開することで大規模障害からも生き残れる分散型SQLデータベース
Google Spannerクローンを目指した「CockroachDB」正式版リリース。クラウド上にグローバル展開することで大規模障害からも生き残れる分散型SQLデータベース CockroachDBは、GoogleのSpannerに触発されて開発が始まったオープンソースソフトウェアです。 GoogleのSpannerは地球規模の大規模分散データベースで、NoSQLの非常に高いスケーラビリティと高い可用性、そして高速な処理を実現しつつ、SQLに対応。強い一貫性を持つトランザクション処理も実現しています。 Googleはこれらを実現するために、独自の分散データベースソフトウェアを開発しただけでなく、同社の全データセンター間を高速な光ファイバー回線で接続し、GPSと原子時計を用いてすべてのトランザクションに厳密なタイムスタンプを付けるなどハードウェア面でも高度な技術を駆使しています。 Cockr
Google File System - Wikipedia
Google File System（GFS、GoogleFS）は、Googleが自社のシステムのために開発した分散ファイルシステムである。大規模なデータセンターに特化した、効率的で信頼性の高いシステムとして設計されている[1]。2010年には後継のColossusというファイルシステムが利用されている[2]。 Google File System（GFS）は、同社の主要なサービスである検索エンジンや各種サービスのデータストレージとして利用されている。創業者であるラリー・ペイジおよびサーゲイ・ブリンが同社の初期に開発したデータベースであるBigFilesから発展して生まれた[1]。通常のファイルシステムと似ており、データは64メガバイトにサイズを固定（チャンクと呼ばれる）して分割し保存される。ファイルに上書きをすることはほとんど無く、通常は追記と読み込みを中心に利用される。 オープンソース
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Spanner (データベース) - Wikipedia
GoogleクラウドサミットにおけるCloud Spannerの展示 Spanner（スパナ）は、Googleで開発され、利用されている分散データベースである[1]。2012年に設計が論文として公開された[1]。2017年からはGoogle Cloud Platform上で提供が始まり、一般ユーザでも利用できるようになった[2]。 概要[編集] 関係データベース管理システム（RDBMS）の構造と非関係データベース（NoSQL）のスケーラビリティを兼ね備えるとされる[3]。 Googleは、Spanner以前にもスケーラブルな分散型データベースであるBigTable（NoSQLデータベース）を社内で利用していた。BigTableは多くのプロジェクトで活用されてきた一方で、従来のスキーマ型のRDBMSのようにデータの一貫性が欲しいという不満も受けていた[1]。この問題を解決するために、Span
元OracleMasterPlatinumがCloudSpanner触ってみた
7. Cloud Spannerとは - Google社のクラウドサービス（GCP）で提供開始されたデータベース （2017/3/3時点beta） - Google社ではもっと前から社内での利用実績あり。 - 地球規模の大規模分散を実現し、世界中にサーバを分散。 - NoSQLのスケーラビリティとRDBの一貫性を両立させた。 - トランザクション処理はMVCCではなくtimestampを用いて制御する。 - サーバの時刻同期はGPSや原子時計を用いて、どのサーバもズレがないようにし ている ズルいとは思うのですが、詳細は有識者（中井 悦司さん）の資料を 見ていただくのがまずは良いと思います。 https://www.slideshare.net/enakai/spanner-72217077 8. 既存RDBからの乗換えって？ 今の所、しんどいです。（まだbetaなので今後に期待） - D
PLYでプログラミング言語を作る【グローバル変数】
lex/yaccでプログラミング言語を作るにはC言語を使う必要があるため、メモリ管理等の面でなかなか敷居が高いです。一方、PythonではPLYというlex/yaccのPython実装のライブラリが存在し、簡単にプログラミング言語を作成することができます。ということで、PLYを使ってプログラミング言語を作ってみました。 今回は以下の機能を作っていきます。サンプルコードはこちら。 ステートメントの順次実行 四則演算 グローバル変数のセット ちなみにプログラミング言語作成に関してはドシロートなので色々ご了承ください。 PLYの利点 PLYを使う利点は以下になります。 トークン保持に関する共用体の定義を省略できる 処理内容をPythonで書け、文法上のメリットがある＋メモリ管理をしなくて良い lex/yaccではトークンの情報を共用体を使って保持する必要があります。PLYはPythonの動的型付
コラム - グーグルのクラウドを支えるテクノロジー | 第20回 Googleのソースコード管理システム ― Piper/CitC｜CTC教育サービス 研修/トレーニング
[IT研修]注目キーワード Python UiPath(RPA) 最新技術動向 Microsoft Azure Docker Kubernetes 第20回 Googleのソースコード管理システム ― Piper/CitC (中井悦司) 2017年7月 はじめに 今回から2回に渡り、2016年に公開された学術記事「Why Google Stores Billions of Lines of Code in a Single Repository」をもとにして、Google社内で利用されているソースコード管理システムのPiperとCitCを紹介します。この記事では、Googleにおけるソースコード管理の仕組みやPiper/CitCの機能に加えて、そのメリット／デメリットが議論されています。 今回は、まずは、Googleにおけるソースコード管理の仕組みと、その考え方を紹介していきます。 ソース
Parsing in Python: all the tools and libraries you can use
The tomassetti.me website has changed: it is now part of strumenta.com. You will continue to find all the news with the usual quality, but in a new layout. This is an article similar to a previous one we wrote: Parsing in Java, so the introduction is the same. Skip to chapter 3 if you have already read it. If you need to parse a language, or document, from Python there are fundamentally three ways
GitHub - dabeaz/ply: Python Lex-Yacc
PLY is a zero-dependency Python implementation of the traditional parsing tools lex and yacc. It uses the same LALR(1) parsing algorithm as yacc and has most of its core features. It is compatible with all modern versions of Python. PLY was originally created in 2001 to support an Introduction to Compilers course at the University of Chicago. As such, it has almost no features other than the core
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GitHub - cockroachdb/cockroach: CockroachDB - the open source, cloud-native distributed SQL database.
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