第1回 大規模データではRDBMSのどこがボトルネックになるのか？ | gihyo.jp
RDBMSはオワコン？ 「右を向いても左を向いても“ビッグデータ”というキーワードが闊歩する時代に、いまさらRDBMSの話題？」 本連載のタイトルを見てそう思われたかもしれません。 「ディスクベースのRDBMSはオワコン、これからは○○（お好きなアーキテクチャを入れてください）の時代だ！」 とおっしゃる方もいるかと思います。 しかし、むしろ多くの企業がビッグデータに注目しているおかげで、RDBMS側でも大規模データを取り扱うニーズが増えています。 大規模データを取り扱う時にボトルネックとなる5つのポイント 数百ギガバイトといったレベルのRDBMSであれば、現場のエンジニアの方にとってはあたりまえの世界でしょう。しかし、テラバイトを大きく超えたデータを扱う場合には、ボトルネックの傾向が変化するのはご存じでしょうか。 次の図は、RDBMSにまつわるボトルネックを示したものです。 図1 大規
curlでボトルネック調査をする - 256bitの殺人メニュー
ますだっくすさんが curlのエントリ書いてたのでおいらも1つだけ追記しませう。 Webサイトのボトルネック調査 あるサイトでアクセスが遅いなぁ、って話になったときにまず当たりをつけるために遅い部分を調べたい。 って時のcurlの使い方。 実際の手順 基本的には、前述のますだっく（@masudak）さんの、「その3. レスポンスの出力を加工する」であるのですが、詳細な項目を設定することで問題の切り分けにも使用できます。 出力フォーマット用のファイル。 cat <<'EOF' >/tmp/curl_env.txt url_effective\t\t: %{url_effective}\n http_code\t\t: %{http_code}\n http_connect\t\t: %{http_connect}\n time_total\t\t: %{time_total}\n time_
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