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データベースに関するto-ke-iのブックマーク (11)

  • データベース指向の新OS「DBOS」--クラウド時代に対応する新たなアプローチ

    Jack Wallen (Special to ZDNET.com) 翻訳校正: 編集部 2024-04-10 07:30 「Linux」は長年にわたりクラウド上のサーバーに搭載されてきたが、クラウドが急激に拡大したこと、そしてLinuxがクラウド専用に設計されたものではないことを考慮すると、何かを変える必要があることは明らかだった。 その変化をもたらすのは、「Ingres」「PostgreSQL」「VoltDB」の開発に携わったMichael Stonebraker氏と、「Apache Spark」の生みの親でDatabriskの共同創設者/最高技術責任者(CTO)であるMatei Zaharia氏かもしれない。両氏はマサチューセッツ工科大学(MIT)のチームと協力して、「DBOS」(別名「DataBase OS」)という革新的なOSを開発した。 DBOSの開発は2022年に始まった。D

    データベース指向の新OS「DBOS」--クラウド時代に対応する新たなアプローチ
  • リレーショナル・データベースの世界

    序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記:その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み

  • 非 Aurora な RDS から Aurora へ移行する時に考えること全部盛り - ゆるっと Tech Blog

    Japan AWS Jr. Champions Advent Calendar 23日目の投稿です!クリスマスイブイブですね。 今回は、Aurora でない RDS で稼働している DBAurora へ移行することを検討してみます。 現在の データベース 具体的な例があった方が分かりやすいので、移行対象の DB の情報を仮定しておきます。 データベースの情報 利用サービス:RDS (非Aurora) インスタンスタイプ:db.t3.medium (2vCPU/4GiB) ディスク容量:50GiB DBエンジン:MySQL 8.0系 MultiAZ構成 (Active-Standby) リードレプリカなし オンデマンドインスタンス 利用状況 CPU利用量:余裕あり ディスク利用量:余裕あり メモリ利用量:2GiB弱程度で安定推移 システム稼働:時間帯や日による変化はなく、一定した稼働

    非 Aurora な RDS から Aurora へ移行する時に考えること全部盛り - ゆるっと Tech Blog
  • Rust vs. Go: Implementing a REST API in SQLite

    Backend の開発言語選定について、現職では Go を推す声が強い。 なぜなら、現状の技術選定に、規律がないからだ。JavaPythonRubyPHP、Node.js、GoKotlin and more. Web 業界では、Go が popular になっているし、現職の 2B・2C 向けサービスも Go を多く使っている。 僕個人として、Go を選択することに異論はない。 一方で、次を見据えて考えておく必要もある。 何が言いたいかというと、より最高な選択肢は何かを常に考えていきたい。思考停止は退化。 Rust について、 tutorial gRPC Rust + Wasm + Cloudflare Workers REST と続けてきて、syntax は身について来た。 より実践的な課題を解けるように実践を重ねていく。そして、AtCoder の algorithm 問題につい

    Rust vs. Go: Implementing a REST API in SQLite
  • PayPalが1日3,500億回のリクエスト処理を支えるキーバリューストアをオープンソース化

    Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。このでは、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

    PayPalが1日3,500億回のリクエスト処理を支えるキーバリューストアをオープンソース化
  • 分散SQLiteを実現する「LiteFS」にスナップショット機能によるディザスタリカバリを提供する「LiteFS Cloud」、Fly.ioが発表

    分散SQLiteを実現する「LiteFS」にスナップショット機能によるディザスタリカバリを提供する「LiteFS Cloud」、Fly.ioが発表 データセンターをグローバル展開し、アプリケーションプラットフォームサービスを提供しているFly.ioは、分散SQLiteを実現するLiteFSの付加機能として、バックアップとスナップショット、リカバリ機能などをマネージドサービスとして提供する「LiteFS Cloud」を発表しました。 LiteFS Cloud: now in preview. We love SQLite for distributed web apps! Introducing managed backups for LiteFS. Read more from Darla Shockley and @benbjohnson.https://t.co/nQxitx5x7d

    分散SQLiteを実現する「LiteFS」にスナップショット機能によるディザスタリカバリを提供する「LiteFS Cloud」、Fly.ioが発表
  • MySQLで階層構造を扱うための再帰的なクエリの実装方法と実用例

    1.はじめに RDBでの階層構造の関係を持つデータを扱う上で、 効率的なデータの持ち方や抽出方法について検証を行っています。 結論から先に 階層構造を扱う方法として下記の種類があります。 隣接リスト 経路列挙 入れ子集合 閉包テーブル 再帰クエリ(WITH RECURSIVE)を使うと階層データを扱う上でのパフォーマンスが得られます。 検索性、更新量、データ量など加味すると隣接リストで再帰クエリを用いるのがよさそう。 2.階層構造を持つデータの概要 階層構造を持つデータとは 複数の要素(データ)が親子関係で結びついている構造を持つデータ 1つの要素が複数の要素の親になることができ、 また、1つの要素が複数の子要素を持つこともあります。 ある要素を親として、細分化された子要素であったり、 類似する要素を抽象化したものを親要素とするようなデータ。 階層構造を持つデータの例 組織における事業部、

    MySQLで階層構造を扱うための再帰的なクエリの実装方法と実用例
  • エンジニアのための「Notion」入門

    株式会社SODAの社内勉強会で使用した資料です こちらは株式会社SODAのエンジニア社内勉強会にて @decoch が発表したときの資料です。 株式会社SODAについては以下リンクなどをご覧ください。 これはなに? いま流行りの Notion を使っている方は多いと思うのですが、いまいち使いこなせていない、メモ帳としては使っているけどデータベースってなに? というエンジニアの方向けに Notion の使い方を書いた入門記事です。 Notion とは notion.so からお借りしました ドキュメントやテーブルだけでなく望み通りに機能するようにカスタマイズできるワークスペースです。 基的な使い方 新しくページを作りメモをとったりチェックボックスでタスクを管理したり、Markdown のように使うことができます。 / と打つことでサジェストされ /page と入力し決定をすると新しいページ

    エンジニアのための「Notion」入門
  • Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita

    個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-8Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました (はてなブックマーク情報 @sek_165 さん )

    Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
  • Go言語のためのキャッシュライブラリを作った - Qiita

    1. はじめに Rapidash というGo用のキャッシュライブラリを公開しました。 以前 https://qiita.com/goccy/items/a54af6db3b8623e90c38 で紹介した Octillery 同様、弊社の負荷対策用ライブラリになります。 キャッシュというとコンテキストによって用途は様々ですが、 Rapidash はアプリケーションサーバの応答性能を向上させるために、主にデータベースの負荷分散を目的として開発したライブラリになります。 主な機能は以下のようなものです。 検索しか行わないテーブルのデータをアプリケーションサーバ起動時にデータベースからすべて吸い上げ、インデックスの定義に従ってメモリ上に B+Tree 構造で展開する。検索時は範囲検索もできる 読み書きを行うテーブルのレコードを memcached や Redis といったキャッシュサーバに格納し

    Go言語のためのキャッシュライブラリを作った - Qiita
  • MongoDBの様なNoSQLに勢いがあるのは何故ですか?SQLと比べてどんな利点や欠点がありますか? - Quora

    回答 (3件中の1件目) ハイプサイクルという概念をGartnerグループが提唱してまして、様々な流行りスタリのサイクルを分析する標準的な方法となっています。 ハイプとは過度な期待や熱狂を意味する言葉です。一発屋芸人の人気のカーブみたいなもので、テツandトモみたいに安定する場合と、消えていくものがあります。芸人ではありませんがDA PUMPは一茶の人間性もありまして、次は厳しいけど定着すると思っています。 なんだかのトリガーで評価が上がり始め、ピークを迎える。その後評価が下がっていき、底を打つと少し上がって定着するという経過をたどるとしています。これと同じモデルで、流行りのハイテク...

    MongoDBの様なNoSQLに勢いがあるのは何故ですか?SQLと比べてどんな利点や欠点がありますか? - Quora
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