「Astro DB」登場。LibSQLベース、TypeScript ORM搭載、1GBまで無料。静的サイト生成用データベース
「Astro DB」登場。LibSQLベース、TypeScript ORM搭載、1GBまで無料。静的サイト生成用データベース 静的サイトジェネレータAstro用のデータベースサービス「Astro DB」が登場しました。 簡単にAstroに組み込むことが可能で、Astroのバックエンドデータベースとして、例えばフォームやコメントのデータの入出力、ユーザー認証などに利用可能です。 Introducing: Astro DB Add a hosted database to any Astro project in seconds. Includes a TypeScript ORM, schema manager, and automatic migrations out-of-the-box. Try it today! Every database comes with a generou
データーベースをCPだのAPだのと分類するのはやめて下さい - suzuki79のブログ
Please stop calling databases CP or AP (2015-4-11) by Martin Kleppmann 元の記事は上のリンクよりご覧になれます。こちらの記事は 本人の許可を得て、翻訳・掲載したものです。翻訳へのフィードバックはコメントよりお願いいたします。 Jeff HodgesのNotes on Distributed Systems for Young Bloodsという優れたブログで、CAP定理を使ってシステムを評価することが推奨されています。多くの人はこのアドバイスを真摯に聞き、自分たちのシステムをCP（ネットワークの分割のもとでは一貫性はあるが可用性がない）、AP（ネットワーク分割のもとでは可用性があるが一貫性がない）、あるいはまれにCA（これの意味するところは「自分はまだ５年前のCodaの投稿を読んでいません」です）と表現するようになりまし
Amazonプライムデー初日にサーバーがダウンしたのは「DBをOracleから自社製に乗り換えた」ことが最大の理由 - GIGAZINE
By 禁书 网 日本時間で2018年7月16日の正午に始まったAmazonプライムデー2018では、セール開始直後にサーバーがダウンして約1時間にわたってアクセス障害が発生しました。Amazonが内部調査を行って作成した報告書によると、この問題は取引のデータベース(DB)を従来のOracle製から自社製に乗り換えたことが最大の理由である可能性が高まっています。 Amazon move off Oracle caused Prime Day outage in warehouse https://www.cnbc.com/2018/10/23/amazon-move-off-oracle-caused-prime-day-outage-in-warehouse.html Amazonプライムデー2018は同社にとって「史上最高」となるセールス記録を樹立しました。Amazonは売上高を公表しな
「SQLアンチパターン勉強会2018」は社内アンチパターンを持ち寄っての開催と進化しました！ - VOYAGE GROUP techlog
こんにちはシステム本部 三浦@hironomiu です。 SQL書いていますか？ VOYAGE GROUPでは主に2年目の若手向けに2014年から2017年までSQLアンチパターン勉強会がゆるく続いていました。(2014年当時のエントリーはこちら) 2018年は？ 今年2018年は監訳者の@t_wadaさんが弊社の子会社などに週2回エンジニアリングコーチとしてきて頂いている縁もあり、コーチングの時間内で2年目に縛らず中堅、シニアも含め開催しようと言う流れになりました。 なんと更に贅沢にもt_wadaさんを進行役のメンターとしてお招きでき、2年目の若手に限らずシニアメンバーも含め、各章を見た後に社内のDB、テーブル、SQLを持ち寄ったた社内SQLアンチパターンあるある話まで広げた勉強会としてグレードアップして開催することになりました。 勉強会スケジュール 今回は7月4日(水)から毎週水曜の定
MariaDB Server 10.3/MariaDB TX 3.0リリース。Oracle Database互換機能を搭載し、同じデータ型やPL/SQLのストアドプロシジャをサポート
MariaDB 10.3と、それをコアとするMariaDB TX 3.0がリリースされた。新機能としてOracle Database互換機能を搭載したのが目玉だ。今後もMariaDBはエンタープライズ向けに強化されていくと見られる MaridaDBは、オープンソースで開発しているリレーショナルデータベースの最新版「MariaDB Server 10.3」の正式リリースを発表しました。 Out of RC and onto GA. We're excited to announce that MariaDB Server 10.3 is available for download today. — MariaDB Corporation (@mariadb) 2018年5月25日 同社は同時に、MariaDB Server 10.3をコアデータベースとし、MariaDB ClusterやM
Amazon Auroraの先進性を誰も解説してくれないから解説する - Qiita
TL;DR; Amazon AuroraはIn-Memory DBでもなくDisk-Oriented DBでもなく、In-KVS DBとでも呼ぶべき新地平に立っている。 その斬新さたるやマスターのメインメモリはキャッシュでありながらWrite-BackでもなくWrite-Throughでもないという驚天動地。 ついでに従来のチェックポイント処理も不要になったのでスループットも向上した。 詳細が気になる人はこの記事をチェキ！ Amazon AuroraはAWSの中で利用可能なマネージド(＝運用をAWSが面倒見てくれる)なデータベースサービス。 ユーザーからはただのMySQL、もしくはPostgreSQLとして扱う事ができるのでそれらに依存する既存のアプリケーション資産をそのまま利用する事ができて、落ちたら再起動したりセキュリティパッチをダウンタイムなしで(!?)適用したりなどなどセールストー
InfluxDBの内部構造入門 パート1 | Yakst
InfluxDBの内部構造についてのまとめをご紹介します。3部構成のうちこのエントリではデータをどのように永続化し、圧縮するかについてを取り扱います。 InfluxDBの内部構造についての入門セッションをInfluxDBの新しいメンバー向けにPaul Dixが開催してくれました。 多くのことを学びましたのでコミュニティーに内容を共有したいと思います。私のInfluxDBへの理解を整理するためにも、同時にもしかするとInfluxDBがどのようなアーキテクチャーかを学びたいと思っている人の役にたつように、この記事を書いています。この連載のゴールはInfluxDBのアーキテクチャに関する概要を整理された状態でご紹介することです。 内容がたくさんありますので、3つのパートに分けてお伝えします。最初の投稿ではデータモデルと書込みについて、2つ目の投稿ではクエリーについて、3つ目の投稿ではInflux
DBMS市場のリーダーはマイクロソフト。オラクルが続き、AWSとSAPが追う。IBMは地位後退。ガートナーがDBMSのマジッククアドラント2017年版を発表
DBMS市場のリーダーはマイクロソフト。オラクルが続き、AWSとSAPが追う。IBMは地位後退。ガートナーがDBMSのマジッククアドラント2017年版を発表 マジッククアドラントはガートナーが独自に展開しているチャートです。 チャートの上にあるベンダほど実行能力が評価され、右に行くほどビジョンが評価されています。右上の区分が市場の「リーダー」と見なされ、右下の区分は「ビジョナリー」。左上が「チャレンジャー」で、左下は「ニッチプレイヤー」と見なされます。 マイクロソフトがオラクルを押さえてリーダー DBMS市場はオラクルとマイクロソフトがリーダーの地位を争っていますが、ガートナーのマジッククアドラントで振り返ってみれば、2014年版で両社はほぼ同等のリーダーでしたが、2015年版以降はマイクロソフトがオラクルを上回るリーダーとして評価されていました。 2017年版でもその関係はほとんど変わっ
楽天テクノロジーカンファレンス2017でApache Kuduについて発表してきた - 科学と非科学の迷宮
楽天テクノロジーカンファレンスに登壇するという貴重な機会をいただいたので、Apache Kuduについて発表してきました。 Apache Kudu - Updatable Analytical Storage #rakutentech from Cloudera Japan 主催していただいた楽天様、ご聴講いただいた皆様、ありがとうございました。 社外での英語プレゼンだったのでなかなか準備が大変でした。 以下、補足やFAQです。 これ資料英語なんだけど日本語はないの？ この資料そのものの日本語スライドはありませんが、より詳しいスライドが日本語で公開されています。 Apache Kuduは何がそんなに「速い」DBなのか? #dbts2017 from Cloudera Japan #cwt2016 Apache Kudu 構成とテーブル設計 from Cloudera Japan 「新製品
ヤフーの分散オブジェクトストレージ Dragon について
ヤフー株式会社は、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 こんにちは、データ＆サイエンスソリューション統括本部所属の後藤泰陽（@ono_matope）です。少し時間があいてしまいましたが、9月19日にお茶の水女子大学で開催された WebDB Forum 2017 において、分散オブジェクトストレージ “Dragon” について講演しました。良い機会なので、本エントリでもDragonについてご紹介させていただきたいと思います。 発表資料 WebDB Forumでの発表資料については以下をご覧ください（講演時の内容と一部異なります）。 日本語版 Dragonとは？ Dragonは、ヤフー・ジャパンで開発された分散オブジェクトストレージシステムです。Amazon S3互換のWeb APIを実装
奥野幹也『理論から学ぶデータベース実践入門』はどこがダメなのか - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
言い訳から始めます。この記事を（途中まででも）読んだ人は、次のように言いたくなるでしょう。 『理論から学ぶデータベース実践入門』は良い本なのか悪い本なのか、いったいどっちなんだよ?! この本は間違いや説明不足があり、誤読されやすい表現も多く、その点では残念な本です。しかし、面白いアイディア、するどい観察も含まれていて、行間を補い深読みすれば、多くの示唆を得られる本でもあります。 よって、「良い／悪い」の二択では答えられません。良い点と悪い点の両方を、できるだけ客観的に記述するしかないのです。それをした結果、長い記事となりました。 内容： ことの発端： zhanponさんの批判 奥野本擁護と奥野本批判 僕の擁護・批判の方針 zhanponさんの指摘の再検討 1. 論理的な矛盾とデータの不整合を混同している 2. 命題論理の限界についての説明がおかしい 3. 古典論理の定義を間違えている 4.
インテルとオラクル、不揮発性メモリを用いたインメモリデータベースをデモ、劇的な高速化をアピール。Oracle OpenWorld 2017
インテルとオラクル、不揮発性メモリを用いたインメモリデータベースをデモ、劇的な高速化をアピール。Oracle OpenWorld 2017 インテルとオラクルは、インテルが新しく開発した不揮発性メモリ「Intel Persistent Memory」を用いたインメモリデータベースのデモを、サンフランシスコで開催中の「Oracle OpenWorld 2017」で披露しました。 3日前に発表された「Oracle Database 18c」はNVRAM（不揮発性メモリ）対応とされており、Oracle Database 18cとIntel Persistent Memoryの組み合わせで低コストで劇的にデータベース性能を向上できることをアピールしました。 ステージで「Intel Persistent Memory」を用いたインメモリデータベースのデモを行う、インテル シニアバイスプレジデント ゼ
スキューのない世界を目指して - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。インフラストラクチャー部データ基盤グループの小玉です。 先日Amazon Redshift（以下、Redshift）で32TBのテーブルを全行スキャンするクエリを3本同時に走らせたまま帰宅し、クラスターを落としてしまいました。 普段はRedshiftのクエリをチューニングしたり、データ基盤周りの仕組みを慣れないRubyで書いたりしています。 突然ですが、スキュー(skew)という単語をご存じでしょうか。 「skew 意味」で検索すると「斜め」とか「傾斜」といった訳が出てきますが、コンピューティング界隈では「偏り」という訳語が定着していると思います。 さらに、分散並列DB界隈で単にスキューもしくは偏りと言った場合、それはしばしばデータの偏りを指します。 データが偏っているとは データが偏っているとは、複数ノードで構成される分散並列DBにおいて、各ノードが保持するデータ量（行数）に
『夢のデータベース？「Cloud Spanner」の実力は？』について - Software Transactional Memo
こんな記事が目に入った。 www.itmedia.co.jp 大雑把に完全に間違ったことを言っているわけでもないが、読んでいくといろいろ鼻につくところがあり、どのあたりから間違っているのかと自分に問いただすのは現時点での自分の知識を棚卸しするためにも有用かも知れないと思ったので一言一句漏らさず思うところを書いていこうと思う。 中には枝葉末節な難癖もあるので全部を真に受けない感じで読んで欲しい。 Cloud Spannerの特徴は、これまでリレーショナルデータベースで不可能とされていた「トランザクション処理の大規模分散処理」を実現したところにあります。 単一のトランザクション処理を分散して実行しているかというと、Spannerはトランザクションごとに担当のトランザクションマネージャがそのトランザクション処理全体を取り仕切って行う仕組みになっている。なので「トランザクション処理の大規模分散処理
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Sybase ASE to MariaDB Migration - SQLines Tools
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