データベースアプリケーション開発を炎上させる負のスパイラル
毎度おなじみ、はてブのホットエントリに「SIをダメにする負のスパイラル」というタイトルのまとめが掲載された。きしだ氏とはかなり視点は違うものの、開発現場の問題点については少し思うところがあるので意見を書いてみようと思う。と言っても、以下の話の内容はデータベースアプリケーションに限定した話であり、またSIerだけに限った話ではないのでその点はご容赦頂きたい。もちろんSIer各位の案件はデータベースは必須なので、本エントリで触れる問題点には該当するだろう。 Q.なぜ炎上するのか？ A.正しいデータベース設計ができていないから結論から言おう。データベースアプリケーションの開発が炎上するのは正しいデータベース設計ができていないからだ。ここでいう「正しい」とは、論理的に証明できる正しさという意味ではない。「本来こうするべき」といった意味で捉えて欲しい。 「炎上」というのは、例えばテストが通らない、バ
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key-value stores: Anti-RDBMS: A list of distributed key-value stores | Richard Jones, Esq.
Please Note: this was written January 2009 - see the comments for updates and additional information. A lot has changed since I wrote this. Perhaps you’re considering using a dedicated key-value or document store instead of a traditional relational database. Reasons for this might include: You're suffering from Cloud-computing Mania. You need an excuse to 'get your Erlang on' You heard CouchDB was
Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア
Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア Twitterは独自に開発した分散フレームワークの「Gizzard」をオープンソースとして公開しました。GizzardはScalaで書かれたJavaVM上で動作するミドルウェアで、PHPやRubyといったWebアプリケーションからの要求を自動的にデータベースに分散することで、大規模で可用性の高い分散データベースを容易に実現するためのものです。 Gizzard：フォルトトレラントな分散データベースを実現 The Twitter Engineering Blog: Introducing Gizzard, a framework for creating distributed datastores Twitterのブログにポストされた「Introducing Gizzard
NoSQL登場の背景、CAP定理、データモデルの分類
その例としてBeck氏自身が過去に取り組んできた生命保険会社のアプリケーションを例に挙げます。そのアプリケーションでは毎日のようにスキーマが変化するため、SQLとORM(Object-Relational Mapping）では対応できず、オブジェクトデータベースのGemstoneを利用することで対応できたと述べています。 こうしたSQLだけでは満たせないさまざまな要件、上記の図にあるようにスキーマの可塑性、スケーラブルなデータ読み込み、書き込み、処理の柔軟性などを満たすために、リレーショナルデータベース以外のNoSQLな製品が開発された。これがNoSQLの登場の背景にあるとBeck氏は解説します。一方で、こうしたさまざまなNoSQLを、NoSQLという言葉で表すのは適当ではないという憂慮も示しています。 Here is where the futility of defining NoSQ
postgresql パフォーマンスチューニング
このサイトは、もともと作者の自分用メモとして書き始めたものです。書いてあることが全て正しいとは限りません。他の文献、オフィシャルなサイトも確認して、自己責任にて利用してください。 数十万レコードのデータを持つ大規模なテーブルを扱うようになると、クエリによっては回答が得られるまでに数秒かかるケースも出てくる。これは、より多くのメモリやディスクの使用を PostgreSQL に許すことで改善される可能性が高い。ただし、扱っているデータベースが小さい時には大した効果は望めない。また、そもそもの実装メモリが 256M とか 128M という貧弱な状態では、調整の余地さえなく、単なる悪あがきだ。以下は搭載メモリ 1 ギガを目安に書いている。更に、テーブルの素性とクエリパターンによっては、テーブル自体のクラスタ化が加速を上乗せしてくれるかもしれない -- クラスタリングや適切なインデックスの作成は、メ
PostgreSQLを本当に高速化したい人のための10のポイント | 独り言v6
空気を読まずにPostgreSQLのを高速化する10のポイント - 象と戯れ -空気を読まずにPostgreSQLのを高速化する10のポイント - 象と戯れ - postgresqlグループ.の元エントリを読んで思うところがあったのだが、 PostgreSQLを高速化する16のポイント だからそんなせまっくるしいところでトンチンカンにdisる暇あるんだったら自分のブログでお好みの議論を書くかさもなきゃ/dev/nullにでも吐けとやんわりと言ってるんだよハゲ。 というわけでｗ。 だよねｗ。 まあ正直、上記元ネタのほうには色々突っ込みどころ満載なのだが、それは置いておくとしてL.starなりの高速化ポイントを一度書いておかないと、と思ったので記す。ただ、L.starはもうPostgreSQL界隈から離れて久しいので、必ずしも最新の内容を網羅していないことに注意されたし。また、出来るだけPos
PostgreSQLパフォーマンスチューニング
○PostgreSQLパフォーマンスチューニング [環境] RedhatLinux9 + PostgreSQL7.4.3 + Tomcat 5 2005/12/13現在、PostgreSQLの最新バージョンは8.X。ここでは私が１年ほど前に 携わった開発のメモを記載しているため、バージョンが古くなります。 最新バージョンは触ったことはありませんが、おそらく機能が追加され、パフォーマンスも 良くなっているかと思います。 パフォーマンス目標は、「100万件文字列あいまい検索」というかなり難易度の 高いものでした。しかもハードはごくごく普通のPCサーバ。1CPU、HDDはUATA100、メモリは1GB。 いまどきのウェブ検索システムには貧弱と言わざるを得ないものでした。 この限られた条件下で、素早い検索結果を得るためにはどうすれば良いのでしょうか。 特にウェブシステムの場合、画面の向こうのユーザ
VACUUM FULLとREINDEXとファイルサイズ — NPO法人 日本PostgreSQLユーザ会
by 柴田 淳 — posted at 2006-02-22 08:03 last modified 2006-12-04 12:41 「アレどうなったんですか？」といろんな人にツッコミを受け続けて早2ヶ月（くらい？）。帰ってきた「水曜日シリーズ」です。 記念すべき復帰第一弾は「VACUUMとREINDEX」です（第一弾だけで終わりませんように・・・）。 ファイルサイズは、データベースのパフォーマンスに大きな影響を与えます。ファイルのサイズを可能な限り抑えることが、パフォーマンスの向上に役立ちます。そこで今回は、VACUUMとファイルサイズ、そしてREINDEXとの関係を見ていきたいと思います。 まず、pgbenchで最初にデータを作成してみます（いきなりですが）。 % pgbench -i pgbench creating tables... 10000 tuples don
テーブル一覧、テーブル定義情報取得用SQL Ver.2 - Diary of absj31
前回記事のSQLではテーブル項目の桁数が取得出来ていなかったのだが、取得方法がどうやらあるようなのでちょっぴり改造。 まず、以下の様なテーブルCREATE文を用意し、テーブルを作成。。 DROP TABLE mst_smpl; CREATE TABLE mst_smpl ( user_id character varying(10) NOT NULL, -- サンプル管理マスタ.ユーザID data_id character varying(5), -- サンプル管理マスタ.データID user_name character varying(50), -- サンプル管理マスタ.ユーザ名 tel_home character(15), -- サンプル管理マスタ.自宅電話番号 points numeric(10), -- サンプル管理マスタ.点数 reg_ymd date, -- サンプル管理
PostgreSQLでテーブル定義を取得するSQL - ブログリトライ
商用RDBMSだとこの辺楽チンなんだけど。。。 select attnum as 列番, attname as 列名, case typname when '_bpchar' then 'char' when '_varchar' then 'varchar' when '_date' then 'date' when '_float8' then 'float8' when '_int4' then 'integer' when '_interval' then 'interval' when '_numeric' then 'numeric' when '_float4' then 'float4' when '_int2' then 'smallint' when '_text' then 'text' when '_time' then 'time' when '_timestam
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InfoQ: データの削除は非推奨
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