強固なデータ・インフラストラクチャを構築するためのログの活用（デュアル書き込みがダメな理由）PART 2 | POSTD
PART 1.はこちら : 強固なデータ・インフラストラクチャを構築するためのログの活用（デュアル書き込みがダメな理由）PART 1. ログが使われる場面について4つ説明したいと思います。まずデータベースストレージエンジンの内部です。 B-tree はアルゴリズムの授業で学びましたよね？ ストレージエンジンに広く使われているデータ構造です。ほぼ全てのリレーショナルデータベースと、多くの非リレーショナルデータベースで使われています。 B-treeについて簡単に説明しましょう。B-treeは、ディスク上で固定長のブロックとなる ページ から構成されており、通常、その固定長は4KBか8KBです。ある特定のキーを探したい時は、まずtreeのルートにあるページから探索を始めます。そのページは他のページへのポインタを内包していて、各ポインタはキーのレンジ（範囲）にタグ付けられています。例えば、もしキー
Jepsen: Kafka
In the last Jepsen post, we learned about NuoDB. Now it’s time to switch gears and discuss Kafka. Up next: Cassandra. Kafka is a messaging system which provides an immutable, linearizable, sharded log of messages. Throughput and storage capacity scale linearly with nodes, and thanks to some impressive engineering tricks, Kafka can push astonishingly high volume through each node; often saturating
Time Series Databases Discussion Notes
Time Series Databases Discussion Notes A couple of weeks ago at Gophercon, a few of us got together at a table to discuss time series databases. Specifically, we were interested in talking about time series storage. The group included Jason Moiron (@jmoiron), Paul Dix (@pauldix), Ben Johnson (@benbjohnson), Julius Volz (@juliusvolz), and others representing companies and projects such as Datadog,
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