MySQL互換の分散DB「TiDB Cloud」がサーバレスに対応、「TiDB Cloud Serverless Tier」プレビューを提供開始
MySQL互換の分散DB「TiDB Cloud」がサーバレスに対応、「TiDB Cloud Serverless Tier」プレビューを提供開始 MySQL互換の分散データベース「TiDB」（タイデービー）を提供するPingCAPは、クラウド上でTiDBをサーバレスとして提供する「TiDB Cloud Serverless Tier」のプレビュー提供開始を発表しました。 We are excited to introduce the beta release of #TiDBCloud #Serverless Tier. It is the industry-first serverless #HTAP database service that allows you to deploy your infrastructure at scale in the most cost-effic
SQL Training 2021
Transcript SQL 株式会社 AI Shift 三宅 悠太 1. データベース 2. SQL I 3.トランザクション 4. データベース設計 5. インデックス 6. 実行計画 7. SQL II データベース データベースとは “A database is an organized collection of inter-related data that models some aspect of the real-world “ (CMU) データベースとは、実世界のある側面をモデル化した、秩序 だった、相互に関連したデータの集まり DBMS • データベース管理システム（DBMS）は、データベースを管理するソフトウェア ◦ 例：MySQL, Oracle Database, SQLite, MongoDB • DBMSの目的は、アプリケーションが簡単にデータベースにデー
良く分かるMySQL Innodbのギャップロック - Qiita
MySQLのロック ロックとはトランザクションの並列度を上げる為の並列スケジューリング方法の一つ トランザクションをサポートしているデータベースにおいては、トランザクションの並列数を上げる事が性能アップの一つの方法。 他のトランザクションに更新して欲しくないデータだけにロックをかけて、ロックされたデータ以外を更新するトランザクションは並列で実行される。 Innodbは行ロック？ Innodbは更新対象の行だけをロックする。と思っていると、意外な落とし穴にハマる。 その一つがギャップロック。 ギャップロックを実際に起こしてみる サンプルテーブル idとstrがあるだけのシンプルなテーブル。idがPKで1~5までは順番に、その後、10,20と飛んで行が入っている。 通常の行ロック トランザクション１ select for updateでid=2の行を明示的にロック トランザクション２ id=1
時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログ
サーバ監視サービスMackerelにおいて開発中の、高解像度・長期間のサーバメトリック収集を実現するための新しい時系列データベースDiamondを紹介します。具体的には、Amazon ElastiCache、Amazon DynamoDB、Amazon S3を組み合わせ、Amazon Kinesis StreamsとAWS Lambdaによりコンポーネント間を接続した、階層構造のデータストアアーキテクチャの設計と実装を解説します。 2018/06/05 追記: この記事の内容をWSA研#2でより一般的なアーキテクチャレベルでの貢献として書き直しました。 サーバレス時代におけるヘテロジニアス時系列データベースアーキテクチャ - ゆううきブログ はじめに 先日開催されたAWS Summit Tokyo 2017にて、「時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する」というタイトルで登壇
なぜ「システムが無事に動いている」ことの価値は理解されないのか
最近はあまり技術的な仕事をしていないんですが、実は私は元々DBエンジニアです。 OがつくDBとか、PがつくDBとか、mがつくDBとかをいじくって、クエリを書いたり、テーブルの設計をしたり、パフォーマンスのボトルネックをあれこれ調べて解消したり、INDEXヒントを総とっかえして頑迷なオプティマイザをぶん殴ったりすることが主なお仕事でした。今でもたまーにそういうことをします。 同業の方であればお分かりかと思うんですが、DBのパフォーマンスは凄く唐突に、かつ多くの場合極端に落ちます。そして、DBのパフォーマンスが落ちると物凄く広範囲に影響が及びます。 アプリケーションサーバ、重くなります。クライアント、ろくに動かなくなります。お客様、切れます。カスタマーサポートにはわんさか電話がかかってきます。 ただ「遅くなる」だけでも十分に影響は甚大なのですが、それ以上のトラブルが発生するとまあエラいこっちゃ
Open Source Time Series DB Comparison - Google ドライブ
Open-source TSDB written in Go and based on ideas from Clickhouse DB, supporting an extended PromQL query language. Primarily designed for high-cardinality metrics and supporting long term Prometheus storage Fast, flexible, and, reliable open-source time-series database powered by PostgreSQL. TimescaleDB natively supports full SQL and connects to the entire Postgres ecosystem of tools and connecto
ANAシステム障害の原因判明、シスコ製スイッチの「世界初のバグ」でDBサーバーがダウン
同期処理が失敗した原因は、4台をつなぐスイッチの不具合。具体的には、スイッチが故障状態であるにもかからず、故障を知らせる「故障シグナル」を発信しなかった。国内線システムは故障シグナルを検知するとスイッチを予備機に切り替えるが、今回はその機能そのものを作動できなかった。 スイッチは完全に停止したわけではなく、「不安定ながらも動作していたようだ」（同）。そのため、DBサーバー間の同期は順次失敗し、停止していったと見られる。 ANA広報によると、スイッチは米シスコシステムズ製「Catalyst 4948E」という。「2010年6月の発売開始以降、世界で4万3000台、うち日本で8700台を販売しているが、今回の不具合は初めての事象と聞いている」（ANA広報）。なぜ「故障シグナル」が発信できなかったかは分かっていない。 1台での縮退運転を決断 4台の完全停止から37分後、ANAは1台のDBサーバー
Apache Druid | Apache® Druid
Apache® DruidDruid is a high performance, real-time analytics database that delivers sub-second queries on streaming and batch data at scale and under load. Download Join Slack GitHub Sub-second queries at any scaleExecute OLAP queries in milliseconds on high-cardinality and high-dimensional data sets with billions to trillions of rows without pre-defining or caching queries in advance. High concu
Bolt — an embedded key/value database for Go - /dev/zine
If you want data persistence in your Go application, most likely you're thinking of using some database. The easiest and probably the most convenient for deployment are embedded databases. There are many wrappers for C databases, however Go developers usually prefer pure Golang solutions. Bolt is the way to go: it's a pure Go embedded key/value database, which is easy to use for persistence in you
持続的なプラットフォームのための難しい決断
先日フォーラムでお知らせいたしましたが、今まで提供してきたツイートボタンとフォローボタンのデザインを一新すると同時に、今後はツイートボタンにツイート数を表示しなくなります。変更は2015年11月20日までに完了する予定です。Twitterでは、開発上のトレードオフが生じることが度々あります。今回の変更もそのような事情によるもので、ここではその背景を説明いたします。 Twitterの目標の一つは、皆様のウェブサイト、アプリケーション、ビジネスにとって、信頼のおけるプラットフォームを作ることです。また、このプラットフォームがTwitterエンジニアリングチームに確実にサポートされていることも重要です。その結果、APIを廃止することによって生じる問題を抑えるために、永続的なデザインを選択することにしました。多くの皆様と同様にTwitterの開発リソースにも限りがあり、どのプロダクトやパブリックA
巨大なバッチを分割して構成する 〜SQLバッチフレームワークBricolage〜 - クックパッド開発者ブログ
トレンド調査ラボの青木峰郎（id:mineroaoki）です。 好きなRubyのメソッドは10年前からString#slice(re, nth)ですが、 最近はRubyよりCoffeeScriptとSQLのほうが書く量が多くて悩んでいます。 今日はわたしが開発している「たべみる」の背後で働いている 巨大バッチの構成について話したいと思います。 たべみるのバッチは約3000行のSQLで構成されており、 処理時間が1日で4時間程度かかる、そこそこの規模のプログラムです。 このバッチ処理プログラムをBricolage（ブリコラージュ）というフレームワークで構造化する手法について説明します。 「たべみる」とは まず最初に、「たべみる」がどういうものなのかごく簡単にお話ししておきましょう。 「たべみる」は企業のみに提供しているB2Bの分析サービスで、 クックパッドのレシピ検索の分析をすることができま
RESTful Authentication with Flask
This article is the fourth in my series on RESTful APIs. Today I will be showing you a simple, yet secure way to protect a Flask based API with password or token based authentication. This article stands on its own, but if you feel you need to catch up here are the links to the previous articles: Designing a RESTful API with Python and Flask Writing a Javascript REST client Designing a RESTful API
Mackerelを支える時系列データベース技術 - ゆううきブログ
【追記 2018/01/06】現在Mackerelは、時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログの時系列データベース実装へ移行しています。 サーバモニタリングサービス Mackerel で採用している時系列データベース Graphite を用いたシステムの構築と運用事情を紹介します。Graphiteについては、プロビジョニングやアプリケーションからの使い方、Graphite自体のモニタリングなど様々なトピックがありますが、特に大規模ならではのトピックとして、Graphiteの内部アーキテクチャ、パフォーマンスチューニングおよびクラスタ構成についての知見を書きます。 背景 Graphiteシステム概観 データ構造とアーキテクチャ whisperのデータ構造 carbon-cacheのアーキテクチャ パフォーマンス特性 パフォーマンスチューニング ミドルウェアレ
データベース アーキテクチャーの動向と使い分け
QConTokyo ( http://www.qcontokyo.com/KotaUENISHI_2015.html ) の発表スライド
Yahoo Cloud Object Store - Object Storage at Exabyte Scale
Yahoo stores more than 250 Billion objects and half an exabyte of perpetually durable user content such as photos, videos, email, and blog posts. Object storage at Yahoo is growing at 20-25% annually. The growth is primarily driven by mobile, images, video, and user growth. Yahoo is betting on software defined storage to scale storage cost effectively along with the durability and latency guarante
和田卓人×和田省二 データベースを巡る世代間闘争
2013/2/21収録 『SQLアンチパターン』（オライリー・ジャパン刊・オーム社発売） 刊行記念トークセッション データベースを巡る世代間闘争 和田卓人（監訳者・子）×和田省二 (監修者・父) リレーショナルデータベースを中心に据えたシステム開発には、様々な場面で陥りやすい失敗（アンチパターン）があります。本セッションではそのようなアンチパターンを避けるための指針となる新刊『SQLアンチパターン』の内容を紹介しつつ、監訳者親子の設計論議(データ中心設計とオブジェクト指向設計の間の世代間闘争)の再現を試みます。世代間のインピーダンスミスマッチは『SQLアンチパターン』を通じて解消されるのか、御期待ください。 ◆講師紹介◆ 和田 卓人（わだ たくと） 本書監訳者。タワーズ・クエスト株式会社 取締役社長、プログラマ、テスト駆動開発者。学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分
Webアプリケーション負荷試験実践入門
2015年2月24日 ヒカ☆ラボ発表資料 Webアプリケーション負荷試験実践入門 ■スライドの目的 負荷試験の重要性を認識して頂く 意味のある負荷試験を最短距離で行うための“段取り”を持ち帰って頂く 内容的には、主にAWS上のLAMP構成のシステムに対する負荷試験ですが、負荷試験ツールに依存しない全般的に通用する話を扱っています。Read less
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Readings in Database Systems, 5th Edition
Home
ソーシャルゲーム案件におけるDB分割のPHP実装
