独り言v6 » VoltDBは何故早いのかは問題ではない。何をするためのシステムなのかが問題だ
ちょっと小旅行に出ている間にアクセスが伸びていて、おかげさまで前回のVoltDBのエントリが大人気だったようだ。まだまだ書き足りない部分がいっぱいあったので、補足する意味も込めて書き足してみたい。それは、H-Storeが従来型RDBMSとどれほど異なったシステムか、ということだ。インターフェースの話や大まかな話はしたが、前提となる部分の話はずいぶん抜けてしまっていた。 NoSQLを超えるSQLデータベース「VoltDB」。Cassnadraとベンチマーク対決！ で、実際にCassandraと比べて検討している Key-Value Benchmarking という記事が紹介されていて興味深い。で、なおかつ勝っていると言うから痛快だ。まあ個人的にはこの勝負は高々３ノードしか使っていない時点でスケーラビリティに勝るKVSにずいぶん不利な内容だな、と言わざるを得ない。せいぜい12ノードぐらいでしか
Dr Nic » [ANN] Generating new gems for graceful goodliness
Dr. Nic is the CEO and founder of Stark & Wayne. He previously served as both VP of Technology and VP of Engineering at Engine Yard. He discovered Cloud Foundry in 2011, and launched Stark & Wayne in 2012 to help the enterprise world with successfully running application container platforms. Dr Nic is a heavy user and evangelist of Cloud Foundry, Kubernetes, Rancher, Concourse CI, and BOSH. He is
![Dr Nic » [ANN] Generating new gems for graceful goodliness](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a55ad1827009cdc6dded9adb6460e8b762b646d9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstarkandwayne.com%2Fimages%2Fbanners%2Fhero.jpg)
Twitterのトラブルから見る、DB分割でスケーラブルなRailsサイト構築:TKMR.blog.show
最近、2.0な方々の間でTwitterが話題になってる。で、そのTwitter自体も面白いんだけど、TwitterについてDHHがブログを書いてRailsでの大規模サイト構築が話題になってるのが面白い。 Twitter trouble (Loud Thinking - DHH) まずTwitterの高負荷について言及、Twitterは11,000リクエスト/秒 の高負荷で問題となっているらしい。 そしてスケーラビリティの鍵はDB分割だ、と言っている。Railsは基本一つのDBを見るのでスケーラビリティの問題になる （確かにWebサーバはロードバランサがあればいくらでもスケールするしね、Sessionの共有だけ気を付ければ） ↓ Dr Nic » Magic Multi-Connections: A “facility in Rails to talk to more than o
Apache Cassandra | Apache Cassandra Documentation
What is Apache Cassandra? Apache Cassandra is an open source NoSQL distributed database trusted by thousands of companies for scalability and high availability without compromising performance. Linear scalability and proven fault-tolerance on commodity hardware or cloud infrastructure make it the perfect platform for mission-critical data.
TwitterとDiggがNoSQLの「Cassandra」を選ぶ理由
スケーラブルなデータベースを実現する手段として「Sharding MySQL plus memcached」がよく知られる方法だとは、1つ前の記事「MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論」で紹介しました。 ちなみに「Sharding」（シャーディング）とは複数のデータベースにデータを分散して運用することで、ざっくりいえばShared Nothing的な分散データベース構成のことです（この記事で紹介する英文中には「Shared MySQL」（共有MySQL）との記述がありますが、これは恐らく「Sharded MySQL」（ShardされたMySQL）のミススペルではないと推測します）。 日本で（たぶん）もっともMySQLについて詳しく解説してあるブログ「漢(オトコ)のコンピュータ道」のエントリ「さらにMySQLを高速化する7つの方法」では、Sh
MySQLのチューニング [データベース] All About
MySQLのチューニング MySQLはスケーラブルなアルゴリズムを使用し、通常の実行時のメモリ消費を小さくしていますが、メモリを多く割り当てると、パフォーマンスが向上します。 mysqld サーバで使用されるデフォルトのバッファサイズは次のコマンドで確認できます。 innodb_force_recovery 0 interactive_timeout 28800 join_buffer_size 131072 key_buffer_size 8388572 long_query_time 10 lower_case_table_names TRUE max_allowed_packet 1048576 max_binlog_cache_size 4294967295 max_binlog_size 1073741824 max_connections 100 max_connect_err
![MySQLのチューニング [データベース] All About](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8f530daf3cb408d6b6a0ba6f38ed7ccece36cffc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.aacdn.jp%2Faa%2Fcommon%2Fogp300_300.png)
インデックスの基礎知識
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
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Ruby on Rails : migration 機能リファレンス - WebOS Goodies