Replicated Serializable Snapshot Isolation解説 - 急がば回れ、選ぶなら近道
ちょっと諸般の事情で放りだしてあったのですが、まとめておかないと忘れるので、記録的においておきます。あとでたぶん自分でも見直すと思うので。 このエントリーは完全にトランザクションの人向けです。現時点これが本当に必要な人は世界でたぶん50人ぐらいだと思います。全日本的には絶対わかんないとまずいという人はたぶん5人ぐらいです。 ただし、分散DBガチの人はわかっていた方がいいと思うので、おいておきます。 論文はこちら http://sydney.edu.au/engineering/it/~hyungsoo/vldb2011.pdf 内容はSerializable Snapshot Isolation (以下SSIと略記)の分散環境下への適用に関する論文です。一応実装もあってベンチマーク結果が出ています。SSIについては下記エントリーを参照にしてください。 http://d.hatena.ne.
全IT関係者が知っておくべき「1-copy-snapshot isolation」 - 急がば回れ、選ぶなら近道
snapshot isolationを分散環境に適用する場合の「基本」の内容のまとめになります。（基本自分用のメモなので、間違っていたらすみません） まずワーディングの整理 ・snapshot isolation TXの分離レベルとしてのsnapshot isolation（以下SI）は、現在のRDBMSのTX管理では、ほぼ実装的にはデファクトと見ていいと思います。ただしANSIの規定のISOLATION_LEVELには定義がないので、どのあたりに位置づけるのかは、DB実装のそれぞれの取り扱いにより異なります。とはいえ、どのDBでもほぼSERIALIZABLEに近い位置づけにしているところが多いですね、というか、SI（特にSerializable SI）ぐらいでないとserializableに現実的には近づけないというのが実態かと思います。（勿論理論上はS2PLで実装は可能ですが、まぁパフ
[database] トランザクション分離レベルのメモ - いたわさににほんしゅ
RDBMS/SQL の話のなかで、基礎的な知識として必ずでてくる(であろう) 4 種類のトランザクション分離レベル (transaction isolation levels) ですが、腑に落ちたことがなく気持ち悪い印象をもっていました。そこで、差異を正しく理解すべく、 Bernstein さん、 Jim Gray さんたちの論文を読んでみました。個人的に興味のある点は、 Phantom Read とは何か? と Snapshot Isolation はどの程度の隔離レベルか? という 2 点です。 PostgreSQL のトランザクション分離 PostgreSQL は read committed と serializable のトランザクション分離レベルを実装しています。 In PostgreSQL, you can request any of the four standard t
![[database] トランザクション分離レベルのメモ - いたわさににほんしゅ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e9f443a89af4c9796310f5965503912b38e9c077/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F7a43b612fd581a5d3dac00be5c3aca3c388cf74e%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttp%253A%252F%252F4.media.tumblr.com%252Ftumblr_ksb99wiA0A1qz5rvdo1_400.jpg)
Making Snapshot Isolation Serializable 再考 - 急がば回れ、選ぶなら近道
Making Snapshot Isolation Serializable 再考 ■2013年的な位置付け まずちょうど年度の開始なので、今年は自分的にはRDBMS関連の位置付けとか整理しておきます。去年の後半あたりからの匂いですが、NoSQL的な発展と合わせて、本格的なDB回帰が始まっている感じです。NoSQL系のほぼ致命的な弱点の一つがtransaction処理であることは指摘も多いところです。要するにデータが書き込めても不整合が発生しますね、ということになってしまいます。これではなかなか使えない、というのが現状でしょう。 なので、RDBMの最良のノウハウであるtransaction処理とNoSQL的な分散処理をちゃんと整合性とれるようにしましょう、という自然な流れは従前よりもより強い要請が働くでしょう。(できるかどうかは別ですが。) それで、そろそろなんかその手のものがRDBMSサ
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
BlinkDB: Queries with Bounded Errors and Bounded Response Times on Very Large Data
Queries with Bounded Errors and Bounded Response Times on Very Large Data BlinkDB is a massively parallel, approximate query engine for running interactive SQL queries on large volumes of data. It allows users to trade-off query accuracy for response time, enabling interactive queries over massive data by running queries on data samples and presenting results annotated with meaningful error bars.
書評：「7つのデータベース 7つの世界」
訳者、角 征典氏より献本御礼。「7つのデータベース 7つの世界」はそのタイトルの通り、7種類のデータベースソフトウェアについて解説したNoSQLの道標とも言うべき書籍である。7種類のデータベースとして紹介されているのは、PostgreSQL、Riak、HBase、MongoDB、CouchDB、Neo4j、Redisである。本書は非常にそそるタイトルであり、わくわくしながらページをめくった。だが、第2章「PostgreSQL」で期待感は打ち砕かれることになる。 正直なところ、この書籍について書評を書くのはどうしようか迷ってしまった。なぜならば、第2章の説明がかなり間違っているからである。そのため、書評を書こうとするとどうしても辛口にならざるを得なかった。献本して頂いた角氏にその旨を伝えたところ、それでも良いと快く了承して頂いた。本当に辛口になるのでその点は容赦して頂きたい。 何が問題なのか
開発スピードアクセル全開ぶっちぎり！日本よ、これがMySQL 5.6だッ！！
米国で行われているMySQL Connectというイベントで、ついにMySQL 5.6 RC（リリース候補版）が発表された。リリース候補版ということは、これが次の正式版になるということだ。MySQL 5.5は5.1から凄まじい進化を遂げたバージョンであった。だが、MySQL 5.6はさらにそれを上回る進化を遂げている！正直ここまでの進化を誰が予想しただろうか、いや誰も出来なかったであろう。これまで、α版が出たときから何度か新機能について紹介してきたが、今回改めてMySQL 5.6の新機能を振り返ってみようと思う。すべてまとめるともの凄い内容だ。興奮して夜も眠れなくなること請け合いだ。MySQLの進化が止まるのでは？などという心配は吹き飛び、もはやもうちょっと小出しにしなくて良かったのか？と心配してしまうレベルである。 それではMySQL 5.6の新機能について紹介していこう。 InnoDB
Clojureの作者が作ったデータベースDatomicが凄い
プログラミング言語Clojureの作者Rich Hickey氏率いるClojure HackerのチームがDatomic(デートミックと発音するらしい)というデータベースをリリースしました。これが何やらとてつもないです。10年先を行ってる技術じゃないでしょうか。 まだ本番サービスは始まっていませんが開発環境用のライブラリが配布されています。 Datomicは斬新なアーキテクチャなので一言で説明するのはとても難しいです。 私が理解できたことを簡単に説明します。 2014/1/20追記 ライセンスモデル、サポートストレージ、サービスとしてではなく独立して使用する形になるなど記事作成時の内容から色々変更が合った部分を更新しました。 変更不可なAppend-onlyデータベース 従来のデータベースで、あるレコードを変更するというのはそのレコードに対応した場所があり、そこのデータを書き換えるというこ
Basho: Welcome to the Riak Wiki
Riak is a Dynamo-inspired database that is being used in production by companies like Mozilla and Comcast. Riak scales predictably and easily and simplifies development by giving users the ability to quickly prototype, test, and deploy their applications. A truly fault-tolerant system, Riak has no single point of failure. No machine is special or central in Riak, so developers and operations profe
AccumuloProposal - INCUBATOR - Apache Software Foundation
Accumulo Proposal Abstract Accumulo is a distributed key/value store that provides expressive, cell-level access labels. Proposal Accumulo is a sorted, distributed key/value store based on Google's BigTable design. It is built on top of Apache Hadoop, Zookeeper, and Thrift. It features a few novel improvements on the BigTable design in the form of cell-level access labels and a server-side program
Introduction to Databases - Stanford University
A bold experiment in distributed education, "Introduction to Databases" will be offered free and online to students worldwide during the fall of 2011. Students will have access to lecture videos, receive regular feedback on progress, and receive answers to questions. When you successfully complete this class, you will also receive a statement of accomplishment. Taught by Professor Jennifer Widom,
LevelDB: A Fast Persistent Key-Value Store
LevelDB is a fast key-value storage engine written at Google that provides an ordered mapping from string keys to string values. We are pleased to announce that we are open sourcing LevelDB under a BSD-style license. LevelDB is a C++ library that can be used in many contexts. For example, LevelDB may be used by a web browser to store a cache of recently accessed web pages, or by an operating syste
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A website on the Theoretical Foundations of Data Management | PRINCIPLES of DATA MANAGEMENT -- databasetheory.org
Updated Database Landscape map – June 2013 — Too much information
MySQL Bootcamp — MySQL Bootcamp 2013 documentation
NSA extends label-based security to big data stores
One more Nested Intervals vs. Adjacency List comparison
IBM Developer
VoltDB: Next Generation OLTP Database
