MySQLのストレージエンジンを自作してみる - 備忘録の裏のチラシ
MySQL のストレージエンジン（SE）を自作してみたときのメモ。バージョンは 8.0.13。 アーキテクチャをざっくりと掴むことが目的なので、ストレージエンジンの自作といっても非常に単純な操作しかできないものです。 RDB らしさとも言えるインデックスや行レベルロック、トランザクションなどの高度な処理は実装せず、簡単に入出力の流れを追っていきます。 ゴールは以下の基本的な機能を実現して、「あ、こんなもんなんだ〜」感を覚えることです。 CREATE 文でテーブルの作成 INSERT 文で行の挿入 SELECT 文で行の取得 ちなみに MySQL のコードは C/C++ です。（といっても、テンプレート等の C++ らしい拡張的な機能は使われておらず、ほぼ C で書かれています。クラスは頻繁に使われているので、俗に「クラスのあるC」なんて言われている模様。そのため、C をある程度理解していれ
DynamoDBの設計力をあげたい - log4ketancho
サーバレスアーキテクチャを検討する際に、データベース層をどうするかはよく議論になります。リレーショナルデータベースに慣れている人は、なんとか RDS を採用できないか考えるのですが、現状は DB のコネクションプール問題などで RDS を用いるのはアンチパターンと言われています。 代替として用いられるのが NoSQL 型のデータベースである DynamoDB です。前述のような問題は発生せず、AWS でサーバレスなシステムを構築する際にデータベース層に採用されることが多いです。 しかし、これは私だけかもしれませんが、DynamoDBの（というよりも NoSQL 型データベースの？）設計に慣れていないこともあり、 「この要求・要件を実現するときに、どうテーブル設計すべき？」 「この設計で将来の機能拡張に耐えられるの？」 と不安になるシーンが多いです。特に後者が多く、これまでも「既に見えている
サーバーレス失敗談 - テーブル設計編 | HiCustomer Lab - HiCustomer Developer's Blog
こんにちは、エンジニアの肥前です。この記事は Serverless Advent Calendar 2018 の13日目です。 また、HiCustomer Tech Blog の最初の記事でもあります。今後もチームで継続して得られた知見を書き溜めていく場にしたいなと思います。 さて、いわゆる ”サーバーレスアーキテクチャ” を採用してスタートアップのプロダクト開発を開始しておおよそ一年が経過しました。もちろん恩恵に預かっている部分、省力化できた点は多々あるのですが、今改めて振り返るとアンチパターンを踏んでいたり、このまま放置すると負債化しそうな箇所が見えてきています。失敗した話というのはなかなか表に出しづらいものではあるのですが、少しでもこれから取り組む方の助けになればと思い記事に残してみようと思います。サーバーレス界隈の方々にはあるあるネタだと思うのでご笑納ください。 前提となる構成 事
時系列データベースの論文を書いた - ゆううきブログ
先週、第11回インターネットと運用技術シンポジウム (IOTS2018)にて、投稿した論文の発表をしてきました。 IOTSは査読付の国内の研究会であり、2年前に招待講演をさせていただいた研究会でもあります情報処理学会でウェブオペレーション技術について招待講演した話 - ゆううきブログ。 実は、そのときに、来年論文を投稿するぞと意気込んでいました。 実際にはそこから2年かかりましたが、この度論文を投稿することができました。 予稿 HeteroTSDB: 異種混合キーバリューストアを用いた自動階層化のための時系列データベースアーキテクチャ スライド 実務から研究へ 今回投稿した論文の内容は、Mackerelで開発した時系列データベースに関するものです。 これらはすでにAWS Summit Tokyo 2017、Web System Architecture研究会で発表済みのものになります。 時
日々の覚書: MySQL 8.0では「GROUP BYによる暗黙のソート」がされなくなるよ
GROUP BY implicitly sorts by default (that is, in the absence of ASC or DESC designators), but relying on implicit GROUP BY sorting in MySQL 5.7 is deprecated. $ perl -ML -E 'for (my $n= 1; $n <= 10; $n++) { for (my $m= 1; $m <= 100; $m++) { printf("%d\t%d\n", $n, $m) } }' | sort -R > /tmp/seq mysql80 165> CREATE TABLE t1 (n int, m int); Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) mysql80 165> LOAD DATA
デバッガでRedisのコードを読んでみよう - freee Developers Blog
こんにちは、エンジニアの松崎 啓治(まつざき けいじ)です。 インターネット上ではこのIDで活動しています。 @futoase 先日、社内でエンジニア向けに「デバッガでRedisのコードを読んでみよう」というテーマの勉強会が開かれました。せっかくの機会なので、その内容をご紹介します。 勉強会スライドへのリンク デバッガでRedisのコードを追いかけるメリットとしては以下のようなものがあります。 gdbを使ってRedisのコードをstep実行することで、どのタイミングでRedisのStorage(memory領域)からデータを取得できるのか体験から学べる Redisだけではなく、nginxやMySQL、PostgreSQLなどgdbを利用してstep実行を行えるものであれば、今回の勉強会の手法を元に同じように体験から学ぶことができる デバッガで追いかけるための準備 プレゼン資料で
［速報］Microsoft SQL Server 2019発表。SparkとHDFSを製品に統合、データ仮想化を搭載。Microsoft Ignite 2018
マイクロソフトは米フロリダで開催中のイベント「Microsoft Iginte 2018」で、同社のリレーショナルデータベースの次期バージョン「Microsoft SQL Server 2019」を正式に発表しました。 SQL Server 2019ではビッグデータの処理や機械学習への対応などが重視され、Apache SparkとHDFS（Hadoop Distributed File System）が製品に統合されます。 それぞれのノードにはSparkとHDFS、SQL Serverのエンジンが含まれており、ユーザーは使いやすいT-SQLを用いてビッグデータ処理を記述可能。 コンテナ環境への対応も強化され、上記の図のSparkとHDFS、SQL Serverが統合された複数のノードからなるビッグデータクラスタはKubernetes環境へのデプロイが可能になります。 Oracle Data
LINEのMySQL運用について 修正版
Dapr × Kubernetes ではじめるポータブルなマイクロサービス（CloudNative Days Tokyo 2020講演資料）
MySQLでSELECT FOR UPDATEと行ロックの挙動を検証してみた - Continue(s)
どうも、今日も今日とて野毛で飲みながらブログを書いている@0kawaraです。 今日は、普段あまり意識してこなかったMySQLのInnoDBでのロックの振る舞いについて色々実験してみました。（もちろん、きっかは自分がドツボにはまったから） ちゃんと理解するためには「共有・排他的ロックとは」って話や、「行ロックってつまりインデックスレコードロックだよね」などの話とか理解する必要があるんですが、それは github.com をちゃんと一読してもらえれば十分かと思います。 （というか、これが問題なく読めて理解できる人はこの記事読む必要ない….） 以下は上のドキュメント含め関連する記事などを読んで自分でInnoDBの行ロック周りについて、というかSELECT FOR UPDATEについて理解を深めるために手元で実験したことのまとめです。 技術的にちゃんとした理解を深めたい人は最後にまとめた参考サイ
初心者でもDB設計やデータモデリングについて学べる7つのサイトと本 - paiza times
Photo by Samuel Mann こんにちは。谷口です。 「SQLは何となく書けるけど、DB設計はしたことない…」「DB設計について一度ちゃんと学んでおきたい…」という人は多いですよね。 DB設計とは、DBのデータモデル（DBの構成など）を作成する作業です。 DBを一から作ったり、テーブルを追加したりする際は、当然ですが「今あるデータが何となく格納できればそれでOK」ではありません。 テーブルは正規化できていないといけませんし、データの整合性も取れないといけません。また、効率よくデータが取れる構造になっているかどうかも重要です。 一から設計に取りかかるようなケースは少ないかもしれませんが、DBを取り扱うことがあるなら、こうしたDB設計の基本は知っておいて損はありません。むしろ自分が扱うDBの構造はきちんと知っておかないと、「なんか適当にSQL投げたらデータ取れたけど、正しく取れてる
Tune Linux Kernel Parameters For PostgreSQL Optimization
All of Percona’s open-source software products, in one place, to download as much or as little as you need.
schemalexの神機能 - ken39arg’s blog
この記事はOSS紹介 Advent Calendar 2017 の 5日目の記事です。 schemalexとは schemalex/schemalex Generate the difference of two mysql schema と書いてある通り、２つのMySQLのスキーマの差分(ALTER)を表示するプロダクトで、@soh335が中心となって開発をしており、 僕も業務でも使っているのでたまにpatchを送っています。 perlだとSQL::Translator::Diffにあたり、 このschemalexはMySQLにしか対応していないのですが、Go製のプロダクトのためバイナリが提供されているため、コマンドラインツールとして簡単に使えるところがSQL::Translator::Diffより使いやすいと思って気に入っています。 紹介したいこと @lestrratによる#34 のP
MongoDBの様なNoSQLに勢いがあるのは何故ですか？SQLと比べてどんな利点や欠点がありますか？ - Quora
回答 (3件中の1件目) ハイプサイクルという概念をGartnerグループが提唱してまして、様々な流行りスタリのサイクルを分析する標準的な方法となっています。 ハイプとは過度な期待や熱狂を意味する言葉です。一発屋芸人の人気のカーブみたいなもので、テツandトモみたいに安定する場合と、消えていくものがあります。芸人ではありませんがDA PUMPは一茶の人間性もありまして、次は厳しいけど定着すると思っています。 なんだかのトリガーで評価が上がり始め、ピークを迎える。その後評価が下がっていき、底を打つと少し上がって定着するという経過をたどるとしています。これと同じモデルで、流行りのハイテク...
DynamoDBデータモデリング虎の巻：第壱巻 〜前提知識編〜 - misc.tech.notes
動機など 最近、Serverlessの文脈からDynamoDBのテーブル設計の相談を受けることが多くなってきていて、Podcastでも話したけどけっこう図とかが無いと説明しづらい領域なので、まとまった資料がほしいなということでまとめてみる。 cloudinfra.audio どう考えても長編大作エントリ不可避なので気力が続けば第二巻以降に続きます…！（フィードバックが多いと頑張れるかも…！） 本巻の対象と前提知識 本巻はDynamoDBのデータモデリングにスコープを絞っています。DynamoDBおよびデータベースの一般用語などについての説明は省きます。 前提知識としては以下のようなものになるかと思います。 DynamoDBのサービスとしての概要や用語( WCU , RCU , GSI , LSI など)を知っている Hash TableやB-Tree(B+Tree)といったデータ構造がどん
サイボウズ版 MySQL パフォーマンスチューニングとその結果 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは、アプリケーション基盤チームの青木(@a_o_k_i_n_g)です。先日親知らずを抜歯した時、つらすぎたので MySQL の JOIN のことを考えて心の平静を保っていました。 サイボウズの製品のひとつである kintone はニーズに応じて自由に業務アプリのようなものを手軽に作ることができ、データの検索条件やソート条件も細かくカスタマイズ可能で、様々なレベルでのアクセス権も設定可能という非常に便利なツールです。 しかしその機能を支える裏側では複雑なクエリが発行され、MySQL に多大な負荷をかけています。サイボウズのクラウドには数十テラバイトに登る MySQL データがあり、数千万件オーダーのテーブルを複数 JOIN するクエリが毎秒のように実行されるという、エンジニア魂が滾る環境です。 現在サイボウズでは性能改善に力を入れており、僕もその業務に従事しています。例えば2018年
DB Online Day 2018 Summer「日本のデータベーススペシャリストは最終的にどこを目指すべきか？」聴講メモ - ぱと隊長日誌
セッションについて DB Online Day 2018 Summer (DB Online Day 2018 Summer) 基調講演 日本のデータベーススペシャリストは最終的にどこを目指すべきか？ の聴講メモです。 講演者は 関 俊洋 さん [株式会社アシスト] です。 自分のメモをベースにまとめています。発言の聞き間違い、解釈違いの可能性があることをご了承ください。 【参考】としている個所は私が挿入しています（補足や参考資料など）。講演者の講演内容ではありませんので、その旨ご了承ください。 資料の公開予定がないということでしたので、当日のスライドに表示されたものと同じような情報を探して紹介しています。 はじめに スペシャリストというより、データベース（以下、DB）に携わっているという立場の方が多いと思われるため、タイトルを変更し「エンジニアがどこを目指すべきか」とした。 【参考】
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巨大なサイズのテーブルに対するALTER TABLE実行時間の概算方法
はじめに · PostgreSQL Internals
つらくないマルチテナンシーを求めて: 全て見せます！ SmartHR データベース移行プロジェクトの裏側 / builderscon 2018
SQL Server 2008ユーザーが2017にアップグレードすることで得られるメリット
