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
NoSQLをRDBMSの代替として利用するミドルウエア、ミラクル・リナックスがOSSとして公開
図2●Zabbixの監視データ記録での、MySQLとNoSQLのCassandraの性能比較（ミラクル・リナックスのホワイトペーパーより引用） ミラクル・リナックスは2013年2月14日、RDBMSの代替としてNoSQLを利用するためのミドルウエア「History Gluon」をオープンソースソフトウエア（OSS）として公開した（図1）。オープンソースの統合監視ソフトウエア「Zabbix」が履歴データを保存する際、その保存先としてMySQLに代えてHistory Gluon経由でNoSQLのCassandraを使用することで最大3.4倍の性能が得られたとしている。 5秒の監視間隔で、30分間の監視データを書き込む処理での性能を比較した。MySQLでは、監視項目数が8000点程度までは正常に書き込みが行われ、30分間で最大約300万件の監視データが書き込まれたが、さらに監視項目数を増やすと、
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
NoSQLデータベースを使い始める前に
前回はNoSQLデータベースとRDBMSの設計思想の違いを解説しました。今回は、それを踏まえてNoSQLデータベースでデータベースを設計するときに覚えておきたいポイントを解説します。（編集部） NoSQLデータベース設計のセオリーとは？ 前回は、NoSQLデータベースが登場してきた背景や、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）との違いを解説し、いくつかの代表的なNoSQLデータベース製品を紹介しました。長年、データ管理の分野で主役を担ってきたRDBMSはデータ一貫性を強く保持する仕組みを備えていましたが、半面その特徴ゆえにネットワーク上の複数のサーバにデータを分散すると（分散環境）十分に性能を発揮できず、スケールアウトによる性能向上が困難であるという弱点を持っています。 分散環境において高い性能を発揮するNoSQLデータベースの世界では、一体どのような考え方でデータベースを設
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RDBMSの苦手なことを 如何に乗り越えていくか / challenge-to-rdbms
Rails アンチパターン「RDBMS を単なるデータストアとして扱う」 / Rails Anti-pattern RDBMS is not more than datastore
