MVCC系の実装プロトコルの代表例。 そのほかにMV2PL（実際は2V2PLが多い）とMVSGTがある。なおMVTOにも様々なバリエーションがある。理論自体は1980年後半から存在している。version無制限というのは、従来のH/Wでは非現実的だったが、近年のノードあたりのメモリーの大容量化やNVRAMの登場によってそれほどデタラメな前提ではなくなりつつある。適切にGCをかけることやversion traverseを工夫することでパフォーマンスを維持することができる。その結果最近のMVCC系のプロトコル実装はMVTOが多くなっているように見受けられる。というよりもほぼMVCC＝MVTO一色の様相だ。実際、ベンチマークも数字は出ている。 （修正：MVCCの中にOCCではあるがMulti-versionを利用する形式のものをあり（MVOCC)、それもMVCCとすれば、MVCCはMVOCC+M

Cicada: Dependably Fast Multi-Core In-Memory Transactions https://www.cs.cmu.edu/~hl/papers/cicada-sigmod2017.pdf SIGMOD2017で発表されている。現状の分散OLTPのアーキテクチャをうまくまとめて、欠点をうまくカバーアップし、言って見れば次世代MVCCの一つの形を提示している。その上で、現在世界最高のパフォーマンスを叩き出している。現時点で世界最速DB（ただし自称）。 現状の分散OLTPは大きな流れは、SILO/Foedus/MOCC/等のOCC系、すなわち2PLをベースにした実装で理論上はmonoversionでのserializableの実現を行っている方式と、Hekaton/HyPer/Bohm/ERMIAといったMVCC系、すなわちMVTOの派生をベースにしてmu

最近はさすがに落ち着いてきた。もちろん一部では「人工」の「知能」という言い方に拘泥している一群もあるが、基本的に所謂「人工知能」は、SF的な人工知能ではなく、機械学習やそれに関連した統計的手法を利用したなんらかの仕組みである、ということのコンセンサスはとれつつある。現在言われている「人工知能」が「知能をもつ」とおもっているまともなIT屋はひとりもいない。（言いたいのは対偶） そもそも、知能の定義については、諸説いろいろあって、普通のIT屋だと一般にチューリングテストみたいなの持ち出すことが多い。冷静にみれば、あんなものが定義になるわけはなくて、個人的にはアレは天才チューリングをもってしても知能をformalizeできなかったギブアップ宣言とみている。ということで、そもそも何が知能か？という定義は個人的には難しいと思っている。 普通になんらかのデータのインプットがあって、プログラムがなんらか

multiversionの基礎 自分用のMulti Version Concurrency Controlのまとめ MVCCの基礎理論をまとめておく。今後はここを参照する。 基本的にTX本とCC本から必要な部分をまとめている。 （一回まとめてるけど、Multi-version Conflict Serializability - 急がば回れ、選ぶなら近道 前回はそもそもCSRとの混線を防ぐという意味だったので、今回はもっと基本的なところからさらに。今回はCSRとの関係はガン無視。） 前置き：自分の考えを記録的に 基本的にMulti Version Concurrency Control （以下MVCC）は理論先行だった。これはMVCCのオーバへードがsingle-versionのパフォーマンスを凌駕できなかったことによる。以下の理由によりMVCCが今後は伸張すると考えている。 1.メモリー

遅めですが明けましておめでとうございます。そんな感じで。 基本的に社内向け。あとは特定のお客さん向け。 自分の意見を詳記しとく。あとこれは日本の話で、海外の状況は知りません。 ■「パブリック」クラウド ここでは、大規模メガクラウドを指す。よって、AWS・Azureあたりを考えている。国内クラウドとは明確に規模・技術力で差がついており、はっきり分けるべきと思っているので、ここではAWS・Azureとしている。多分SalesforceとかIBMのやつも入るとは思う。Googleのクラウドについては技術はぶっちぎりだけど、一般民間人には意図していること天才すぎて理解できる気がしないので範囲外とする。 基本的に「所有より利用を」コンセプトにし、使いやすさと低コストを全面に打ち出し、トレードオフとして共有故の仕組み/運用の「ある種の不透明性」を要求する仕組み。なお、不透明性ってのは、これは提供者の企

大分たってしまったけど、ようやく時間が空いたので、db tech showcase Tokyo 2016 http://enterprisezine.jp/dbonline/detail/8466 で話した内容を記録的に書いておく。あとはSILOの解説を特に自分用に論文の4章を中心に整理しておく。あとはついでに自分の思うところも記す。 ・SILO 元論文はこちら、執筆陣はMITのLiskov一派とEddie Kohler　現在のDB研究の第一線のメンバー。 http://people.csail.mit.edu/stephentu/papers/silo.pdf SILO以降、大きくDBベースのアーキテクチャの考え方は変わりました。ほとんど全ての分散系OLTPはSILOを程度の大小はあるとはいえ、意識していると言っても過言ではないでしょう。前世代ではほぼ「空想か？」ぐらいの扱いだった分散t

最近そもそもバッチ処理というものを知らない人達を見ることが多くなりました。某プロジェクトで「いや、ストプロってよくわからないんですよ。最近書いたことないし。」という話をずーっと聞いていたのですが、本人はバッチ処理という意味で話していたことが後から判明した、ということがありました。 ああ、この人はSQLでのバッチ処理しか知らないのですね、とちょっと衝撃ではありました。とうとうそーゆー時代になったかと。 まず、誤解のないようにいうとバッチ処理、という言葉自体はIT固有のものではないです。生産管理や物流や、そういった業務では普通に「バッチ」という言葉をIT以外で使います。ただし意味はある程度同じで、「一定の塊を一度に処理をする」ということです。物流システムの業務要件なんかを詰めているとバッチっていうと、どっちのこと？なんて普通に聞かれたりします。その意味ではバッチの対義語がリアルタイムというのは

もの凄く個人的なまとめですので、その辺はご了承ください。 まずはこのサイト http://www.amazonsupply.com/ 試験的ではありますが、あのAmazonが業務用に手を出してきました、という内容です。まず、慌ててはいけませんが、そのまま普通にB2BでAmazonが圧勝かというと全然そんなわけはありません。仮に、日本で同じような商売をAmazonが始めた場合にどうなるか、ということを自分的にちょっと思うところをまとめておきます。 まず日本のB2B的な市場ですが、業務・業界ごとに割とそれぞれ縦割りで展開して成立しています。これはある意味、一種の効率的市場ができていると解釈すべきだと思います。その上、日本の場合の市場規模は、非常に大きい。これは個人の家計よりも、法人の経済活動の方が、日本経済に占める影響が非常に大きいことから考えても容易に分かります。こういった、B2B市場は日本