BlinkDB 紹介BlinkDB: Queries with Bounded Errors and Bounded Response Times on Very Large Data (EuroSys'13, Best paper) の紹介Read less
CAP定理を見直す。“CAPの3つから2つを選ぶ”という説明はミスリーディングだった
分散システムにおいては以下の3つの要素のうち2つしか同時に満たすことができない、というCAP定理を提唱したのは、Eric Brewer氏でした。 C：Consistency（一貫性） A：Availability（可用性） P：Tolerance to network Paritions（ネットワーク分断への耐性） 一般にリレーショナルデータベースでは、一貫性（C）と可用性（A）をできるだけ保証する代わりに、ネットワーク分断への耐性（P）を犠牲にしています。ネットワークが途中で切れたり大きく遅延した場合、動作が保証されなくなってしまうわけです。 一方でNoSQLでは一貫性（C）よりも可用性（A）とネットワーク分断への耐性（P）を優先させるものが多く、分散システムでの動作に向いていると説明されます。このようにNoSQLの説明にこのCAP定理がしばしば引用されることになり、NoSQLの普及とと
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
ROM
Ruby Object Mapper is an open-source persistence and mapping toolkit for Ruby built for speed and simplicity. Learn MoreSupport rom-rb SponsorsWe are looking for sustainable sponsorship. If your company is relying on rom-rb or simply want to see rom-rb evolve faster to meet your requirements, please consider backing the project through our campaign on opencollective.com/rom.
AWS News Blog
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
Jet Profiler for MySQL
is a real-time query performance and diagnostics tool for the MySQL database server. Query, table and user performance Jet Profiler focuses on queries, tables and users. This gives you the information you need in order to quickly fix performance problems in your code, such as most frequent queries, most used tables or the busiest users. Graphical visualisation Data is collected, analyzed and displ
Varley_MastersReport_Full
Copyright by Ian Thomas Varley 2009 No Relation: The Mixed Blessings of Non-Relational Databases by Ian Thomas Varley, M.S.E. Report Presented to the Faculty of the Graduate School of The University of Texas at Austin in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Science in Engineering The University of Texas at Austin August 2009 The Report committee for Ian Thomas Varley
EnterpriseDBのCTOに聞いた、エンタープライズ版PostgreSQLのこれから
EnterpriseDB社は、オープンソースのデータベースソフト「PostgreSQL」をベースにしたエンタープライズ向けの製品やサービスを提供する企業である。Oracle Databaseとの互換性を加えた「Postgres Plus Advanced Server（PPAS）」などが代表的な製品だ。 EnterpriseDB社の日本法人であるエンタープライズDB株式会社は7月17日、カンファレンスイベント「EnterpriseDB Summit Tokyo 2014」を都内で開催した。後援は、エンタープライズ分野でPostgreSQL普及を推進する国内企業などが集まったPostgreSQLエンタープライズ・コンソーシアム（PGECons）。 EnterpriseDB Summit Tokyo 2014に、EnterpriseDB社CMOのKeith Alsheimer氏と、同社シニアデ
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
PostgreSQL Internals
本コンテンツは、2014年1月30～31日に筑波大学で開講された「情報システム特別講義D」における講義「Inside PostgreSQL Kernel」の内容を再構成、加筆・修正したものです。 はじめに 本コンテンツについて 本コンテンツへのフィードバックについて アーキテクチャ概要 PostgreSQLの構成要素 PostgreSQLの基本的なアーキテクチャ SQL文の処理される流れ トランザクション管理 トランザクション処理におけるACID特性 各レコードの可視性の管理 Atomicity（原子性）の実装 Consistency（一貫性）の実装 Isolation（分離性）の実装 トランザクション分離レベルの定義 Durability（永続性）の実装 チェックポイント メタデータ管理 pg_controlファイル OID/XID/TID システムカタログ MVCCとストレージ構造 テ
結果整合性データベースのいま | Yakst
一貫性モデルとして、結果整合性が利用されるデータベースに関して、現状の棚卸しをしているMariaDBプロジェクトの記事である。 各データベースの概要や、評判/成熟度/一貫性/ユースケースに基づいた評価、利点および欠点についてまとめた。 はじめに 結果整合性(eventually consistent) [1] は、多くの大規模分散データベースで使われる一貫性モデルの1つである。このようなデータベースでは、複製されたデータ片に対する全ての変更は 結果的に全ての関連するレプリカに反映される必要がある。 さらに、コンフリクトの解消はこれらのデータベースでは扱われず、更新のコンフリクトが発生した場合、アプリケーションで対処の責任を負う必要がある。 結果整合性は、弱い一貫性の1つの特異形態で、オブジェクトに新規の更新がない場合、ストレージシステムが全てのアクセスが結果的には、最後にアップデートした値
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分散アーキテクチャにおいて一貫性と交換でスケーラビリティを手に入れる
Aerospike | Aerospike
WEB+DB PRESS総集編［Vol.1～60］DVD収録記事 - Google ドライブ
Amazon.co.jp: Principles of Distributed Database Systems: Oezsu, M. Tamer, Valduriez, Patrick: 本
SQLアタマアカデミー 記事一覧 | gihyo.jp
GitHub - kishida/sqlparser: tiny sql parser
かわいいデータベース
http://h50146.www5.hp.com/services/ci/opensource/pdfs/PostgreSQL_Internals.pdf