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トランザクション分離レベルについての教養があったほうがこの記事の内容を理解しやすいため,必要に応じてまず以下を参照されたい。 背景 以前, Qiita で以下の記事を投稿した。今回の議題に直接的な関係はないが,関連している部分があるため引用する。 MySQL/Postgres とも, MVCC アーキテクチャの恩恵で, SELECT と UPDATE は基本的には競合しない。 単一レコードのシンプルな UPDATE でも排他ロックされ,排他ロック中のレコードへの UPDATE での変更操作は トランザクション分離レベルによらず ブロックされる。UPDATE 文に含まれる WHERE 句での検索もブロックされ,これはブロックされない SELECT による検索とは別扱いになる。 但し UPDATE 文の WHERE 句上で,更新対象をサブクエリの SELECT から自己参照している場合は例外。
近年の KVS では割と Redis が覇権を取っていることもあり(当社比), 社内の多くのプロジェクトで Redis を使用するようになりました. ということでノウハウ的なのも溜まってきたのでまとめたいと思います. (大量のユーザーデータを扱うソシャゲにしか当てはまらない部分もあるかと思います) 単純にパフォーマンスを RDB < Redis と思い込んでとりあえずでキャッシュしない 「Redis は速い」と言われますが, インデックスをちゃんと貼った RDB のクエリも そこまで遅いわけではありません. 結局通信コストの方が遥かに大きいので内部の 取得時間差はトータルで考えると多くの場合誤差です. 特に RDB の主キーのみで取得できるようなデータを Redis にキャッシュすることに メリットはありません. キャッシュするコードを書くコストの方が高くつきます. キャッシュするのは R
https://www.youtube.com/watch?v=rP9EKvWt0zo 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約1時間前 TwitterのYao Yuが、大規模サービスのキャッシュにおいてRedisを活用する取組みについて紹介しています。 1) Redisを採用している理由 キャッシュだけで、ストレージとしては利用していない。 主なところでは、Twitterのタイムラインで利用している。ホーム画面であれ、ユーザ画面であれ、タイムラインはTweetのインデックスなので、key/valueストア型のRedisを利用するケースとして最適。 以前はmemcachedを使っていたが、問題になったのは、タイムラインでおきるread/writeは、(ユーザが閲覧している範囲に追加反映するということなの
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