dblp: VLDB
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第1回 記憶装置のトレードオフとバッファの考え方―すべてをとることができないとき （1） | gihyo.jp
はじめに 意思決定に関する最初の原理は、「無料の昼食（フリーランチ）といったものはどこにもない」ということわざに言い尽くされている。自分の好きな何かを得るためには、たいてい別の何かを手放さなければならない。意思決定は、一つの目標と別の目標の間のトレードオフを必要とするのである。 ── N.Gregory Mankiw この講座は、システム開発で必ずといってよいほど利用されるリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）について、普段あまり意識しない内部のアーキテクチャやストレージのしくみについて解説することで、みなさんのデータベースについての理解を深めてもらうことを目的としています。 開発現場でみなさんを助ける知識が身につくよう、理論と実践のバランスを取りながら進めていきたいと考えています。また、基本的に特定のDBMSには依存しない、汎用的な内容を心がけています。もちろん、そうは
JdbcRunner - 汎用データベース負荷テストツール
https://dbstudy.info/jdbcrunner/ に移転しました。 トップページに戻る Overview JdbcRunnerは各種データベースを対象とした負荷テストツールです。 スクリプトでトランザクションを定義して多重実行し、スループットとレスポンスタイムを測定することができます。 また、JdbcRunnerにはOracle、MySQL、PostgreSQLを対象とした以下のテストキットが付属しており、 ユーザが独自にスクリプトを作成する以外に、これらを用いた負荷テストを行うことも可能となっています。 Tiny SysBench - SysBench OLTPベンチマークの移植版 Tiny TPC-B - TPC-Bの簡易実装 Tiny TPC-C - TPC-Cの簡易実装 Download JdbcRunnerは、Vectorソフトライブラリからダウンロードできます。
naoyaのはてなダイアリー - コネクションプーリングの話
かなりながーいエントリになる予定なので,結論だけ最初に書くとこんな感じ. この話題については自分も あとで書く と言って書いてなかったので書いてみますよ。2006年の下期にもなってコネクションプーリングかよというツッコミもありそうですが、あとで書くといったら書くの。あとで読むといったら読む。 普通「コネクションプーリング」と言ったら、主に二つの役割があると思います。話を簡単にするためにウェブアプリケーションに限定して言及します。 ウェブアプリケーションから DB への接続を開けっ放しにして、接続に必要とされるオーバーヘッドをカットして双方の負荷を下げる。 ウェブアプリケーションと DB への接続を「使いまわす」ことで、同時接続本数を節約する。 というもの。 mod_perl で DB と接続維持するとコネクション数増えて云々という話は主に前者のみについての話になります。Apache::DB
分散Key-Valueストア「kumofs」を公開しました！ - Blog by Sadayuki Furuhashi
分散Key-Valueストア kumofs を、本日オープンソースソフトウェアとしてリリースしました！ kumofs@SourceForge kumofs関連資料まとめ kumofsとは？ kumofs（クモエフエス）は、実用性を重視した分散データストアです。レプリケーション機能を備え、一部のサーバーに障害が発生しても動作し続けます。単体でも高い性能を持ちながら、サーバーを追加することで読み・書き両方の性能が向上する特徴を持ち、低コストで極めて高速なストレージシステムを構築・運用できます。 kumofsの大きな特徴は、システムの構成の簡単に変更できる点です。システムを止めることなく、簡単な手順でサーバーを追加したり復旧したりできます。アプリケーションには一切影響を与えません。 またkumofsは、広く利用されている分散キャッシュシステムの「memcached」と互換性のあるプロトコルを実装
Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
高機能な無料モデリングツールER Master | Unofficial DB2 BLOG
非常に高機能なデータベースモデリングツールを知りました。 - ER Master このER MasterはEclipseのプラグインとして実装されているデータベースモデリングツールなで、機能が大変豊富です。 基本的なER図の作成だけでなく、ビューやトリガー、複合キー、辞書の適用などが可能ですし、リバースエンジニアリングや、詳細なレポート出力の作成など、おおよそモデリングに必要な機能を網羅しています。 作者が日本の方のためメニューもマニュアルも日本語で読めますし、GUIも直感的で使いやすいです。 DB2にも開発中という但し書き付きながら対応しているようで、上記スクリーンショットのように問題なくDB2からデータがリバースエンジニアリングできています。無料で使えますので、ぜひ試してみてください。
KVSの定義とDBMSの再レイアリング - kibayos日記
気がついたら、KVSの定義から始まって、NoSQLの自然なニーズ、そして、DBMSの再レイアリングの必要性についてつぶやいてました。 - 某所で、 BigTableはKVSか議論勃発なう。私個人はvalueを入れる箱があって、それに対してkeyを介したアクセスが可能ならKVSでいいと思っている。箱を2次元に構成できるのがBigTableで、key指定に範囲が使えるのがSkip Graphを応用したもの。 valueを入れる箱同士の関係を定義したり、整合性を保証したりするのはKVSの上位概念かと。箱を表形式に編成し、関係を決めているのがRDBで、それに従い整合性を保証するための手段としてトランザクションがある。 NoSQLが出てきたのは自然な流れだと思います。KVSが登場する前からそのニーズはとても高かった。1990年代に登場したオブジェクト指向DBやその後続くXMLDBはNoSQLの前身の
hbstudy#5に参加してきた - cloned.log
第5回: PostgreSQL安定運用のコツ2009、DBサーバーのパフォーマンスチューニング PostgreSQLは使ったことも運用したこともほとんどないので端から端までわからないかなと思っていたのだけど、みんながよく言うVACUUM処理の原理的な必要性が理解できたし、統計系コマンドが充実していることを知ることができたのでとても良かった。スライドが判りやすくまとまっている。前提知識として頭に入れておけば、いつか本格的にPostgreSQLを使わなければならなくなったときにとても役に立ちそう。 MySQLは一番業務で利用しているRDB。SIerの頃はOracleだったけれども、今となってはMySQLの利用経験の方が多くなっている。 まだ最後の章が読み切れていないのだけど、Linux-DB システム構築/運用入門 (DB Magazine SELECTION)がとても良本なので（読み終わった
インフラエンジニア勉強会 - hbstudy
第89回：『クラウドエンジニアの教科書』著者によるクラウドのお話（2022年11月30日(水)18:30～20:00） ■開催日時 2022/11/30(水) 18:30 〜 20:00 ■イベント概要 『クラウドエンジニアの教科書』著者によるクラウドのお話と題しまして、クラウドの初学者から中級者向けのクラウド勉強会を開催します。当日は以下のようなお話をします。 パネルディスカッション 司会者からスピーカーへの質問コーナーです！ イベント参加登録時に皆様からいただく質問にも回答予定です。 質問例) 3大クラウドについて分かりやすく比較・解説するために気を付けたポイントは？ 初学者が一番ハマりそうなポイントは？ 初心者向けの情報だけでなく、IaCやコンテナ、マルチクラウド構成、監視など応用的な部分まで解説した狙いは？ 本当は書籍に含めたかったけど、今回は省くしかなかった項目や話題は？ 参加者
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