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Mesa: Geo-Replicated, Near Real-Time, Scalable Data Warehousing Ashish Gupta, Fan Yang, Jason Govig, Adam Kirsch, Kelvin Chan Kevin Lai, Shuo Wu, Sandeep Govind Dhoot, Abhilash Rajesh Kumar, Ankur Agiwal Sanjay Bhansali, Mingsheng Hong, Jamie Cameron, Masood Siddiqi, David Jones Jeff Shute, Andrey Gubarev, Shivakumar Venkataraman, Divyakant Agrawal Google, Inc. ABSTRACT Mesa is a highly scalable a
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Anti-Caching: A New Approach to Database Management System Architecture
Anti-Caching: A New Approach to Database Management System Architecture Justin DeBrabant Andrew Pavlo Stephen Tu Brown University Brown University MIT CSAIL debrabant@cs.brown.edu pavlo@cs.brown.edu stephentu@csail.mit.edu Michael Stonebraker Stan Zdonik MIT CSAIL Brown University stonebraker@csail.mit.edu sbz@cs.brown.edu ABSTRACT The traditional wisdom for building disk-based relational database
In-Memory Columnar Store (IMCS)
Introduction Columnar store or vertical representation of data allows to achieve better performance in comparison with classical horizontal representation due to three factors: Reducing size of fetched data: only columns involved in query are accessed. Vector operations. Applying an operator to set of values (tile) makes it possible to minimize interpretation cost. Also SIMD instructions of modern
The Architecture of Open Source Applications
Architects look at thousands of buildings during their training, and study critiques of those buildings written by masters. In contrast, most software developers only ever get to know a handful of large programs well—usually programs they wrote themselves—and never study the great programs of history. As a result, they repeat one another's mistakes rather than building on one another's successes.
マメ研インタビューシリーズ第1回～産業技術総合研究所 油井誠研究員：マーケターもクエリ言語をやりましょう！～ - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
マーケティングメトリックス研究所ではデータ分析に関わる研究者や実務家の方々をお招きしインタビューシリーズにも取り組む運びとなりました。 当サイトにお越し下さる読者の皆様のデータ活用に少しでもお役に立てれば幸いです。記念すべき第1回目は産業技術の幅広い分野の研究を行う国内最大級の公的研究機関である産業技術総合研究所の油井誠研究員をお迎えしてビッグデータを扱う基盤技術や機械学習についてお話を伺います。 2003年芝浦工業大学工学部卒業。奈良先端科学技術大学院大学博士前期・後期課程をそれぞれ短縮修了し2009年3月博士（工学）を取得。2003年7月IPA未踏ユース、スーパークリエータ認定。2009年日本学術振興会特別研究員 (PD 工学)、早稲田大学IT研究機構客員研究員（兼任）。2010年4月より独立行政法人産業技術総合研究所 情報技術研究部門サービスウェア研究グループ研究員、現在に至る。 [
The Traditional RDBMS Wisdom is All Wrong
The Traditional RDBMS Wisdom is All Wrong by Michael Stonebraker Traditional RDBMS Wisdom Data is in disk block formatting (heavily encoded) With a main memory buffer pool of blocks Query plans Optimize CPU, I/O Fundamental operation is read a row Indexing via B-trees Clustered or unclustered Traditional RDBMS Wisdom Dynamic row-level locking Aries-style write-ahead log Replication (asyn
Dremel made simple with Parquet
Columnar storage is a popular technique to optimize analytical workloads in parallel RDBMs. The performance and compression benefits for storing and processing large amounts of data are well documented in academic literature as well as several commercial analytical databases. The goal is to keep I/O to a minimum by reading from a disk only the data required for the query. Using Parquet at Twitter,
Replicated Serializable Snapshot Isolation解説 - 急がば回れ、選ぶなら近道
ちょっと諸般の事情で放りだしてあったのですが、まとめておかないと忘れるので、記録的においておきます。あとでたぶん自分でも見直すと思うので。 このエントリーは完全にトランザクションの人向けです。現時点これが本当に必要な人は世界でたぶん50人ぐらいだと思います。全日本的には絶対わかんないとまずいという人はたぶん5人ぐらいです。 ただし、分散DBガチの人はわかっていた方がいいと思うので、おいておきます。 論文はこちら http://sydney.edu.au/engineering/it/~hyungsoo/vldb2011.pdf 内容はSerializable Snapshot Isolation (以下SSIと略記)の分散環境下への適用に関する論文です。一応実装もあってベンチマーク結果が出ています。SSIについては下記エントリーを参照にしてください。 http://d.hatena.ne.
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ARIES
GridGain In-Memory Computing Software and Services
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http://infolab.stanford.edu/~hyunjung/cs346/graefe.pdf
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
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Database System Concepts - 4th edition
GitHub - cznic/ql: github.com/cznic/ql has moved to modernc.org/ql
Internet Evolution - Ron Miller - Developers Pile On After Jobs Android Attack
https://bigdata.uni-saarland.de/publications/DJ11.pdf