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データベースに関するsummer-sunのブックマーク (4)

  • もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは

    もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは:分散Key-Valueストアの命「Bigtable」(1)(1/3 ページ) RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle MapGoogle Earth、Google Analytics、Goog

    もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
  • 最短かつ最速にアクセスする「DB高速化技術」(後編)

    >>前編 ハッシュ利用で比較を減らす 後編ではまず,オプティマイザが選択する最短経路を紹介する。 複数のテーブルを共通のキーを用いて結合する「ジョイン」はいくつかの方式がある。その一つであるハッシュ・ジョインは,ハッシュ関数を使って,一つのテーブルのキーからハッシュ値を計算する(図4)。さらに,ハッシュ値と該当するデータで構成する「ハッシュ・テーブル」を作成する。同様に二つ目のテーブルからハッシュ値を計算し,その値を基に検索するハッシュ・テーブルのレコードを特定する。ハッシュ値を計算するだけで比較対象のデータが絞り込めるので,ほかのジョイン方式よりも高速になる場合がある。ただし,「各テーブルを展開できるだけのメモリー容量が必要になる。メモリーが足りないと逆に遅くなる」(伊藤忠テクノソリューションズ プラットフォーム技術部 部長代行 宮田武氏)といった注意点がある。 図4●ハッシュ・ジョイン

    最短かつ最速にアクセスする「DB高速化技術」(後編)
  • つみきWeb

  • 最短かつ最速にアクセスする「DB高速化技術」(前編):ITpro

    ポイント ・高度なインデックスやジョインを利用し,最短経路でデータにアクセス ・メモリー不足を自律的に解消し,キャッシュのヒット率を高める ・インメモリーDBは全データをメモリーで処理し,高速化を図る 目的地に早く到着したいなら,最短の経路を最速で行けばよい。これはデータベース(DB)でも同様だ(図1)。インデックスなどを使ってデータへの最短経路を見つけ,メモリー・アクセスを増やして,最速でたどり着く。DBにはそんな技術が詰まっている。 図1●データベース高速化技術のポイント ビットマップ・インデックスなどを使い、データにたどり着く最短の道を選ぶ。また、できるだけメモリーにデータをキャッシュさせておくことで、アクセスのスピードを上げる、という二つのポイントがある [画像のクリックで拡大表示] 以下では,(1)データにたどり着く最短の道を選ぶ仕組みと,(2)アクセスのスピードを上げる仕組みの

    最短かつ最速にアクセスする「DB高速化技術」(前編):ITpro
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