プライマリーキー(primary key)はシーケンシャルな値で良いと思うよ - 角待ちは対空
zenn.dev を読んでの感想です。「シーケンスナンバーをPKにする」以外の項目については言及しませんが、言及しないことは正当性や妥当性を保証していることにはならないです。 InnoDB(MySQL)を想定してます。が、原理は割と一般的なので他のDBでも適用できることが多いと思います。 追記:一般的とは分散でないような"普通の"RDBMSを想定してましたが、分散システム(distributed systemないしreplicated system)のような場合では話が違います。 なぜシーケンシャルな値がよいか 端的にいうと書き込み操作時にバッファープール(baffuer pool)に読み混む必要のあるページが少なくて済むからです。その結果書き込み操作時にバッファープールにページが存在する可能性が高くレイテンシー的に有利になる可能性が高いです。 バッファープール、ページ、btreeなど具体
Airbnbのメインデータベースをどうやって2週間で分割したか | POSTD
スケーリング＝時速160㎞で走行しながら自動車の全ての部品を取り替えること －Mike Krieger Instagramの共同設立者＠ Airbnb OpenAir 2015 Airbnbのピーク時のアクセス数は、毎年夏のピーク時で見ると年率3.5倍で増加しています。 2015年夏の旅行シーズンを前に、Airbnbの基盤チームは、夏季のアクセスで予想されるデータ通信量に対処するため、データベースのスケーリングで忙殺されていました。中でも特に全体への影響が大きかったプロジェクトが、特定のテーブルを、アプリケーションの機能に従ってそれぞれのデータベースに分割することを目的としたプロジェクトでした。これは通常、アプリケーション層のフォームの変更やデータ移行、データの整合性を保証する堅牢性テストなど、最小限のダウンタイムで多大な技術的投資を必要とするものです。何週間もかかるエンジニアリング時間
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
パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
データベースのスケーラビリティをどうやって向上させるか
これまでPublickeyではデータベースのスケーラビリティに関するさまざまなトピックを取り上げてきました。クラウド時代にはスケーラブルなデータベースのニーズがこれまでになく高まっているためです。 この記事では、これまで取り上げてきたデータベースのスケーラビリティに関する技術を少しまとめて紹介しようと思います。 従来のリレーショナルを拡張 従来のリレーショナルデータベースに対して、技術的工夫を凝らすことでスケーラブルなデータベースを実現しようというアプローチにも、さまざまなものがあります。 データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏は、リレーショナルデータベースは決して遅くないと主張。リレーショナルデータベースが遅い原因はロック、ラッチ、リソース管理にあるとして、それらを極力排除した「VoltDB」を開発しています。 NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャ
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