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Aurora - クラウド時代のDBアーキテクチャ - 発明のための再発明
はじめに Amazon Auroraは、AWSを触る人ならほとんどの人が利用を検討したことがあるでしょう。 Amazon社内ではOracleを止めたというtweetもありました SHUTDOWN ABORT the last Oracle database running Amazon Fulfillment! pic.twitter.com/DorqTua2Lt— John Darrow (@jdarrow) 2019年3月29日 そんなAuroraは、従来のRDBとは違いクラウド上で動くことを念頭に設計されています。 また、ログが中心的な役割を持つことから「The log is the database」と表現されることもあります。 そんなAuroraの仕組みについての論文を読んだので紹介します。 読んだ論文は以下の２つです。 Amazon Aurora: Design Conside
次世代mobile版データベース"Realm"を使ってみた - Qiita
1ヶ月以上前にHackerNewsで話題になっていたRealmというmobile用のDBを使ってみた。 使い方も含めて書いておく。 ※今回はobjective-cで使ってますが、swiftでも勿論使えます！ 何故作ったか？ 紹介ページの要約を見てもらえれば詳しくは分かるが、mobileのDBって2000年にでたSQLite以降全然刷新されないよねっていう内容が書いてある。 確かに、mobileのあり方は昨今大幅に変わって来ているのにDB周りは出てないみたい。 自分はwebのアプリケーションを普段は作ってるので、こっち側はResis等のNOSQLが注目されていたり技術的な流れは結構起きてるのに、、、 確かにソシャゲー作ってる人がSQLiteは遅くてtextデータで保管して・・・みたいな話しを聞いた事がある。 まぁなんせ、時代の流れに適したDBを作りたいとの事ね。 何が凄いの？ Yコン出身者が
heroku の postgresql (shared plan) を使う - プログラマー探求日記
d:id:nshibazaki:20110724 の続きです。 前回デプロイしたアプリでは、自動で postgresql を使うように設定されてるようです。 特に、database.yml を設定しなくても。 今回は、DB周りの情報について少し調べたので、それをまとめてみます。 まだ、専用データベースについては試してないので、とりあえず情報を調べたって段階ですが。 参考資料 ここを参考にしてます。 http://devcenter.heroku.com/articles/database このページには、専用DBの話やバックアップの話、パフォーマンスの話も載っています。 しかし、今回はそこは飛ばして、DBの設定方法だけに注目します。 また、Rails 初心者なので、コネクションプーリングとか、DB周りのチューニングの知識についても、特に考えないことにします。 Database の設定 co
中古マンションで絶対に損な買い物をしない方法が確立されてしまった - FutureInsight.info
中古マンション購入の際に一番大きな悩みは、購入価格が適正かどうかということです。不動産屋はなんとかしてマンションの売買を成立させたいというモチベーションがあるので、そもそも完全に信用出来ないですし、かと言って市場調査を素人がすることが難しいのが現状でした。しかし、以下の記事で紹介されている「住まいサーフィン」でなんと過去のマンションの中古の売買記録が公開されており、そちらを見ればだれでも過去の中古マンションの価格を確認できるようになりました。 http://business.nikkeibp.co.jp/article/opinion/20111007/223066/ マンションの適正価格・資産価値・査定情報｜住まいサーフィン (「マンション検索」で該当マンションを検索して、「中古事例」の一覧をクリックで確認可能です。) このDBが信じらないくらいデータが詰まっており、試しに近くのマンショ
アプリ開発者よりのDB勉強会をやりたい、というかやる - 分け入ってもコード
結論 SQLがどーのデータの持ち方がこーのというアプリ開発側の話題がメインのDB勉強会をやりたいからやるよという話 以下補足 コンテンツ アプリ開発者がDBを握らなければならない時代 DBを握るということ 勉強会について アプリ開発者がDBを握らなければならない時代 データ爆発の時代 データ爆発の時代がくると言われて久しいです。扱うデータの量が増えてきているだけでなく、データの構造も多種多様になってきていると感じています。これまではOne Size Fits AllでRDBが対応してきたのが、増加し複雑化していくデータにRDBのみでは対応しきれなくなってきている為にNoSQLのようなプロダクトが盛んに開発され利用されています。 アプリ開発者としてやるべきこと そういった時代を迎えるにあたって、アプリ開発者は何も備えなくていいんでしょうか？DBはインフラ/サーバーエンジニアのもの？ 僕は「D
ミクシィのNoSQLデータベース「Tokyo Tyrant」をNetVibesが採用した理由
カスタマイズ可能なポータルサービスを提供するフランスの「NetVibes」は、バックエンドデータベースとしてミクシィの平林幹雄氏が開発し、同社内でも利用されているNoSQLデータベースの「Tokyo Tyrant/Tokyo Cabinet」（以下Tokyo Tyrant）を採用しているそうです（追記：平林氏は7月末でミクシィを退職されるとのこと）。 なぜNetVibesはTokyo Tyrantを採用したのか、その理由がmyNoSQLの記事「Netvibes: A Large Scale Tokyo Tyrant Deployment Case Study」で紹介されています。NetVibesは、Hadoop、CouchDB、Tokyo Tyrant、File system、MySQLを評価した上でTokyo Tyrant/Tokyo Cabinetを採用したとのこと。 NetVibes
SQLiteのテストコードは4567万8000行！ 本体のコードは6万7000行
軽量なリレーショナルデータベースとして人気のSQLite。そのWebサイトに掲載されている「How SQLite Is Tested」の内容が、海外のプログラマなどのあいだで話題になっています。 3月に公開された最新バージョンのSQLite 3.6.23。本体のソースコードは約6万7200行（67.2KSLOC、Kilo Source Lines of Code：空行やコメントを除いた行数）なのに対し、テストコードはなんと4567万8300行（45678.3KSLOC）だと紹介されているのです！ これはテストコードが本体の約679倍もの大きさだということになります。 100％のブランチカバレッジ SQLiteコアのライブラリをテストするテストコードとして、以下の3つが紹介されています。 TCL Tests TCL Testsはもっとも古いテストコードで、TCL scripting lang
「Linux-DBシステム構築／運用入門」がすごい - あなたのシステム、ガラパゴス化していませんか？ - kazuhoのメモ置き場
松信さんがやってくれました。 ずいぶん前からデータベースの「正しい」構築と運用方法についてまとめた本はないかなーと思ってました。自分はこれまで、様々なネットワークアプリケーションのプログラミングやデータベースの設計、チューニングを行ってきています*1が、問題が解決できたようには見えても、果たしてそれが最適な解決策だったのか不安に感じることがありました。それは、体系的な知識に欠けているからです。だから、網羅的な教科書がほしいなぁって思ってたんです。 とあるインターネットでこの前、松信さんから「いま書いてる」って話を聞いて、一部を見せていただいたりしたんですが、つい昨日、手元に届きました。やったね☆ 名前は「Linux-DBシステム構築／運用入門」。「入門」と銘打たれているものの、基礎的な知識から、なぜそうなるのか、どう応用すればいいのか、といった点まで広くカバーしている*2、全方位的な隙のな
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ストアの本命「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」。その本命ともいえる、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 Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
ウノウラボ Unoh Labs: RDBで階層構造を扱うには？
yukiです。ダイエットを始めて3kg減ったと思ったら、風邪を引いて見事に1kg増量。 運動しないと駄目ですね。あと残り20kg、道のりは遠いです。 さて今回は、「RDBで階層構造を扱うには？」です。 あるサイトを構築中に階層構造をもったカテゴリ構造にすることになり、どのようにDBで扱うか悩みました。 DBはMySQLを採用していたので、この時点でぱっと頭に浮かんだ選択肢は以下のようなものでした。 XML-DBを利用する 親カテゴリレコードのプライマリIDを子カテゴリレコードに持たせる 親を含めた『絶対パス』を名称として扱い、取り出した後にパース ファイルシステムに同様のディレクトリ構造を作り、毎回パースする (1)のXMLDBはオープンソースのeXistやXindice、Yggdrasillなど様々な選択肢がありましたが、カテゴリのみの利用な割にメンテナンスコストが高すぎるので見送りま
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GitHub - ddollar/heroku-sql-console
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SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル