検索が爆速になるデータベース設計を公開します
こんにちは。エンジニアの谷井です。 フォルシアでは、Spookと呼んでいる技術基盤を用いて、主に旅行業界やMRO業界に対して、膨大で複雑なデータを高速検索できるアプリケーションを提供しています。 今回はその高速検索のノウハウのうち、特にDBの扱いに関連する部分について、ベテランエンジニアへのインタビューを通してそのエッセンスをまとめてみました。 一般的なベストプラクティスだけでなく、検索性能を高めることに特化しためずらしいアプローチもあるので、ぜひご覧ください。 フォルシアにおける検索DBについて まず前提としてフォルシアで扱うデータについて軽く説明します。 扱うデータの複雑さ たとえば、旅行会社向けのアプリケーションであれば、宿泊素材の情報としては ホテルの情報「〇〇ホテル」（~約2万件） プランの情報「朝食付き・ロングステイ△△プラン」（0~1500件/施設） 客室の情報（~100件/
排他制御（楽観ロック・悲観ロック）の基礎 - Qiita
排他制御とは 共有資源（データやファイル）に対して複数のアクセスが見込まれる場合に、同時アクセスにより不整合が発生することを防ぐため、あるトランザクションが共有資源（データやファイル）にアクセスしている時は他トランザクションからはアクセスできないようにして直列に処理されるように制御すること。 ■同時アクセスによる不整合の例 ■排他制御をすることで整合性を保つ 排他制御の方式 排他制御の実現方式はいくつか存在するが、ここでは代表的な楽観ロック（楽観的排他制御）と悲観ロック（悲観的排他制御）を紹介する。 楽観ロック（楽観的排他制御） 楽観ロックとは、めったなことでは他者との同時更新は起きないであろう、という楽観的な前提の排他制御。データそのものに対してロックは行わずに、更新対象のデータがデータ取得時と同じ状態であることを確認してから更新することで、データの整合性を保証する方式。楽観ロックを使用
MySQL is done. It's the Postgres Age. by Jeff Dickey
MySQL is done. It's the Postgres Age.Postgres is a relational(-ish) database that's really starting to become the one-size-fits-all of databases. I think this is very interesting since I wouldn't have predicted this direction a year ago. Schema-less data, array columns, queueing, full-text searching, geo-spatial indexing, it's insane what Postgres can do. I had a conversation yesterday with Sam St
ConfigDataSources| JBoss.org Content Archive (Read Only)
Created by adrian.brock on Apr 18, 2004 3:26 PM. Last modified by adrian.brock on Jan 24, 2011 3:41 AM. DataSource configurationFor the original documentation, refer to the connectors chapter in the application server guide. DataSources are defined inside a <datasources> element. <no-tx-datasource> - a DataSource that does not take part in JTA transactions using a java.sql.Driver <local-tx-datasou
PostgreSQLを本当に高速化したい人のための10のポイント | 独り言v6
空気を読まずにPostgreSQLのを高速化する10のポイント - 象と戯れ -空気を読まずにPostgreSQLのを高速化する10のポイント - 象と戯れ - postgresqlグループ.の元エントリを読んで思うところがあったのだが、 PostgreSQLを高速化する16のポイント だからそんなせまっくるしいところでトンチンカンにdisる暇あるんだったら自分のブログでお好みの議論を書くかさもなきゃ/dev/nullにでも吐けとやんわりと言ってるんだよハゲ。 というわけでｗ。 だよねｗ。 まあ正直、上記元ネタのほうには色々突っ込みどころ満載なのだが、それは置いておくとしてL.starなりの高速化ポイントを一度書いておかないと、と思ったので記す。ただ、L.starはもうPostgreSQL界隈から離れて久しいので、必ずしも最新の内容を網羅していないことに注意されたし。また、出来るだけPos
DBアタマアカデミー 記事一覧 | gihyo.jp
最終回 治療としてのパフォーマンスチューニング―システムの病気はどう治す？（3） ミック 2011-04-01
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