分散システムのFault Injectionの話 NTTデータテクノロジーカンファレンス2017で発表する際に用いたプレゼン資料 https://oss.nttdata.com/hadoop/event/201710/index.html
![MySQLのバックアップ運用について色々](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e380fa7a69908b9e00cdd7ba1133cb5da4d959a1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fmysql-150228073859-conversion-gate02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
SQLのパフォーマンス問題は、SQLそのものと同じぐらいの歴史がある―― ある人は、SQLはそもそも遅いものだとすら言うかもしれません。これは、SQLの歴史が始まった頃は正しかったかもしれませんが、今となっては全く 当てはまらないでしょう。にもかかわらず、SQLのパフォーマンス問題は今も一般的でよくあることです。どうしてそうなってしまうのでしょうか? SQL言語は、恐らく最も成功した第4世代言語(4GL)でしょう。その最大の利点は、「何を」と「どのように」 を分離できることです。SQL文は、どのようにそれを実行するかを記述せずに、単純に 何を必要としているかのみの記述になっています。以下のような例を考えてみましょう。 SELECT date_of_birth FROM employees WHERE last_name = 'WINAND'SQLのクエリは、データを要求する英語の文として読
改訂:2014/10/20 備忘録としてまとめていきます。 今まで集めていた情報まとめていきます。 すでに読んだやつも今これから読んでこうってやつもまとめにまとめちゃいまっせ。 アウトプットも大事だけど、自分より先輩の方がアウトプットし続けて頑張って得た知見をあっという間にインプットできる"本"という形での学習も超大事なのです。 エンジニアとしての心得みたいな本 ハッカーと画家 コンピュータ時代の創造者たち 作者: ポールグレアム,Paul Graham,川合史朗出版社/メーカー: オーム社発売日: 2005/01メディア: 単行本購入: 109人 クリック: 4,884回この商品を含むブログ (594件) を見る YCombinatorの共同設立者の彼の本。 CODE COMPLETE 第2版 上 作者: スティーブマコネル,Steve McConnell,クイープ出版社/メーカー: 日
まえがき データにIDを持たせたいとき、単純な方法としては、DBの提供するauto incrementを使う場合やUUIDを利用することがある。それぞれの方法の利点欠点は以下の通り。 データベースのauto incrementを使う場合 利点: 特別な実装が必要ない 欠点: DBを1台で運用するとデータベースがパフォーマンス・障害のボトルネックになる DBを二台にするとIDのユニークさや順序の保証が困難 UUID(v4)※1を利用する場合 利点: 分散環境で各々がIDを生成しても衝突しない IDを公開したくない場合に、推測されにくいIDを生成できる 欠点: 128ビット必要、DBのインデクシングやプログラミング言語で扱うときに不利なことがある IDから時間の情報が失われる、例えば2つのIDを比べてどちらが古い投稿か判断できない 世界の大企業がどうしてるか 調べてみると多くの企業がブログなど
Data structure Rich data structure: KV, List, Hash, ZSet, Set. Various Backend Various backend databases to choose: LevelDB, goleveldb, LMDB, RocksDB, BoltDB or Memory. Expiration & TTL Supports expiration and ttl in all kinds of data structures. CLI Support Redis clients, like redis-cli, are supported directly. Easy Embedding Easy to embed in Go application. Data Protection Replication to guarant
RDBMSの知識不足を感じて以来、ここのところその勉強に力を入れている。学習方針は、 達人に学ぶDB設計 徹底指南書 初級者で終わりたくないあなたへ - kagamihogeのblog等の著書のミック氏が推奨している方法で、理論と実装の両面から進めている。俺の場合、後者は、Oracleで主にパフォーマンスの観点から基本的原則を確認することをやり、前者は、本書のような書籍を通して行っている。 本書は、コンピュータサイエンス初年度の講義の教科書を想定して作られている。そのため、コンパクトながらもトピックの網羅性、それになにより各章が独立していながらも本一冊を通してみると一貫性が保たれているのが素晴らしい。また、章から章への論理展開が極めて明快なので読みやすい。もっとも、これは俺がある程度の実務経験という下地と、まがりなりにもコンピュータサイエンスの学部経験があるからこそ、の部分もあるだろうけど
訳者、角 征典氏より献本御礼。「7つのデータベース 7つの世界」はそのタイトルの通り、7種類のデータベースソフトウェアについて解説したNoSQLの道標とも言うべき書籍である。7種類のデータベースとして紹介されているのは、PostgreSQL、Riak、HBase、MongoDB、CouchDB、Neo4j、Redisである。本書は非常にそそるタイトルであり、わくわくしながらページをめくった。だが、第2章「PostgreSQL」で期待感は打ち砕かれることになる。 正直なところ、この書籍について書評を書くのはどうしようか迷ってしまった。なぜならば、第2章の説明がかなり間違っているからである。そのため、書評を書こうとするとどうしても辛口にならざるを得なかった。献本して頂いた角氏にその旨を伝えたところ、それでも良いと快く了承して頂いた。本当に辛口になるのでその点は容赦して頂きたい。 何が問題なのか
デイヴィッド・スピヴァックによる衝撃的なデータベース理論である関手的データモデル。どうしたらうまく説明できるか? と色々と悩んでしまいますが、まー、書けるところから書き始めてしまいましょう。 さー、いらっしゃい、いらっしゃい。関手的データモデルの世界へようこそ。圏論の言葉は出てきますが、圏論の予備知識はほぼゼロでOKですよ。 [追記 date="翌日"]取り急ぎ勢いで書きましたので、不注意と早とちりが混じっていました。追記と取り消し線の形で訂正と注記を足しました。字句レベルの表現の変更は直接編集しています。 あとそれと、圏論の基本用語を知りたいときはコチラ、… って、……、ゴメン![/追記] 内容: はじめに 本の購入のサンプル スキーマのグラフ表現 キーとか計算カラムとか 圏としてのスキーマ 関手としてのデータベース状態 テーブルの変化 自然変換としてのデータ操作 データベースに圏論が使
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