DB 設計時のサイズ見積り[最新版] - Qiita
こんにちは、すっかり秋ですね！@yone098 です。 みなさんDBの設計してますか？ DB設計時のサイズ見積り 以前はてなダイアリーで書いた記事は5年前のものであり、リンクが切れているものがあるので最新版として MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQLServer におけるDB設計時のサイズ見積りをまとめ直しました。 URL内のバージョン表記を変えると以前のバージョンの情報になります。 MySQLは、あまり情報に変化は無かったので Excel でマクロなどを作成して自社で自動算出出来るようにするのが良いと思います。 データタイプごとに必要な要求ストレージが決まっているのでレコードサイズが決まり、あとは要件次第で何レコードになるかを予測します。 データタイプごとに必要な記憶容量 テーブルの最大サイズ関連 http://dev.mysql.com/doc/refman/5
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キャッシュの大きいRDB vs インメモリデータベース、性能がどれだけ違うのか調べてみると
2週間ほど前に「インメモリデータベースがクラウド時代の主流になるという期待」というエントリを書きました。ハードディスクに代わり、メモリをデータベースの永続化手段とするインメモリデータベースは、超高速なアクセスとスケールアウトを実現する、クラウド時代のデータベースの主役になるのではないか、という内容です。 この記事に関して、TechVisorの栗原さんと次のようなやりとりをしました。 確かに、Oracle Real Application Cluster（以下、Oracle RAC）でデータベースが全部載るくらい十分にキャッシュ用のメモリを割り当てれば、メモリ上でデータベースを操作するインメモリデータベースと同じことではないのか、とも思います。 両者の違いは何かあるのでしょうか？ 調べてみることにしました。 インメモリデータベースは1000倍速い 調べてみるとすぐに、両者には明確な性能差があ
ダイレクト・パス・インサート - オラクル・Oracleをマスターするための基本と仕組み
ダイレクト・パス・インサート （ダイレクト・ロード・インサート） ダイレクト・パス・インサートとは、データベースバッファを経由せずデータファイルへ 直接データを落とし込むという点から、ある特定条件下で非常に優れた処理方法である。 データベースのバッファ処理を経由しないことで高速に処理でき、バッファから他のキャッシュを追い出すことによるキャッシュヒット率の低下を防ぐこともできる。 高速に大量データをインサートさせるための手法 ダイレクト・パス・インサートによる高速のインサート処理にはトレードオフがあるが脅威的な速さを誇る。 数百万件オーダのデータの投入するのに数分とかからない(レコードサイズ、スペックに左右はされる) 通常のパスのローディングに比べて 数分の1 程度の時間で投入できる。 NOLOGGING 状態の場合 REDO ログが出力されない。（高速にはなる一方でフルバックアップするまで
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