WEB+DB PRESS Vol.122に特集「Rustで実装！作って学ぶRDBMSのしくみ」を書いた - Write and Run
KOBA789 です。 時が経つのは早いもので、気づけば2月末に無職になってから1ヶ月以上が過ぎていました。 その間に何をしていたのかといえば、表題の特集記事の執筆をしていました。 宣伝 このブログ記事は WEB+DB PRESS Vol.122 を読みたくなるためのものです。ぜひ買ってね。買ったらちゃんと読んでね。 作って学ぶ RDBMS のしくみ、書きました。みんな大好き Rust を使って解説してます https://t.co/nm526qQYnm— KOBA789 (@KOBA789) April 8, 2021 gihyo.jp 使用言語は Rust だし、RDBMS はそもそも難しいトピックだしで結構重めの内容ですが、まずは読み物として寝転びながらでもいいので読んでみてほしいです。 ゴールデンウィーク*1の自由研究のお供にもどうぞ。たぶんちょうどいい分量なんじゃないかなぁ。ゴー
RDBとNoSQLにみるDB近現代史 データベースに破壊的イノベーションは二度起きるか？ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
「ユーザー目線」のシステムを目指して RDBが従来の階層型DBに比べて優れていた点はいくつか挙げることができますが、シェアを伸ばすうえで最も大きな影響は、ユーザーが使いやすいデータ構造とインタフェースにこだわったことです。すなわち、「テーブル」と「SQL」の発明です。 RDBでは、すべてのデータを「テーブル」というただ一つのデータ形式によって表現します。テーブルは、見た目が「二次元表」に似ているため*3、Microsoft ExcelやGoogle ドキュメントなどのスプレッドシートを使い慣れた人が見ると、データを格納する方法が直観的にイメージしやすいという利点があります。実際、こうした二次元表によるデータ管理は、Excelなどのソフトウェアが登場する前から一般的な方法だったため、RDBが登場した当時の人々にとっても受け入れやすいものでした。 テーブルが画期的だった点は、もう一つあります。
「Google Cloud Spanner」発表。地球規模の大規模分散環境で稼働するミッションクリティカルなリレーショナルDB。NoSQL並のスケーラビリティでSQL対応、トランザクション処理を実現
「Google Cloud Spanner」発表。地球規模の大規模分散環境で稼働するミッションクリティカルなリレーショナルDB。NoSQL並のスケーラビリティでSQL対応、トランザクション処理を実現 Googleは、クラウド上で高度なスケーラビリティを実現する、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデータベースサービス「Google Cloud Spanner」を発表しました。 Google Cloud Spannerは、地球規模の大規模分散処理データベースとして、NoSQL並の非常に高いスケーラビリティと高い可用性、そして高速な処理を実現しつつ、SQLに対応。強い一貫性を持つトランザクション処理も実現。企業のミッションクリティカルな業務にも使えると説明されています。 地球規模に分散したリレーショナルデータベース 一般に、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデ
JSONで疲弊したら試したい、アプリのデータをSQLiteで受け渡すという選択肢 - アニマネ開発日誌
アニマネの内部ではアプリとサーバー間でどのようにデータを受け渡ししているかという話をしてみます。 一般的にアプリとサーバー間のデータの受け渡しだとJSONやXML、YAMLなどが多いと思います。 ここにSQLiteという選択肢を入れると色々幸せになれるという話です。 もはや何で今までJSONという固定観念が捨てられなかったのかというぐらい、個人的にはコロンブスの卵でした。 あまり事例はなさそうなので、ここで紹介してみます。 アニマネでの問題点 アニメアプリのアニマネでは主にアニメの番組表やニュースをサーバーから受け取って表示しています。 都道府県にもよりますが、一つの都道府県の1週間分の番組表（アニメだけ）をJSONにすると大体750KBぐらいになるんですね。 これを開発初期ではMessagePackに置き換えてました。 話の本筋とは関係ないですが、JSONよりはMessagePackの方
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
MongoDBの薄い本(The Little MongoDB Book) - cuspy diary
Karl Seguinさんの「The Little MongoDB Book」を和訳しました。 この本はMongoDBの基礎を実際に手を動かして学ぶチュートリアルです。 MongoDBの基礎から、データモデルの設計方法、MapReduceなど幅広い内容をカバーしています。 また、特別MongoDBに興味が無くても筆者のNoSQLへの考え方は一読の価値があるだろう。 ダウンロードPDF版 the-little-mongodb-book-ja.pdf epub版 the-little-mongodb-book-ja.epub(あんまりきれいに組版できてないけど…) 誤訳などあれば @hamano まで ソースはこちら: https://github.com/hamano/the-little-mongodb-book 更新履歴2012/04/17 v1.0 初版公開。 2012/06/15 v
「NoSQL」を上回る性能を目指す次世代型高速SQLデータベース「VoltDB」登場 | OSDN Magazine
ベンチャー企業の米VoltDBは5月25日（米国時間）、オープンソースのデータベースシステム「VoltDB 1.0.1」をリリースした。高速、拡張性、ACID遵守などを特徴とする次世代DBMSとしている。 VoltDBは「Postgres」「Ingres」などのデータベースプロジェクトを共同で創始したMichael Stonebraker氏が設計したもので、Stonebraker氏が非常勤教授を務めるマサチューセッツ工科大（MIT）、ブラウン大学、イェール大学、HP Labsの共同研究「H-Store」がベースとなっている。 VoltDBは豊富なメモリやマルチコアCPUを備えたシステムに最適化されており、データを分散させてメモリ内に配置することで飛躍的に性能を改善しているという。データベースエンジンはマルチスレッドで動作し、データは分割されて各スレッドに配置される。それぞれのスレッドはロッ
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MySQLおじさんの逆襲
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/post/entry/oracle_db_-otn_developer_license