今更CAP定理で分散データストアの勉強を始めてみた - As a Futurist...
長くなったので三行でまとめると CAP 定理を素人なりに調べてみた 分散データストアを CAP 定理で俯瞰してみた どのデータストア使うかの決定因子は CAP 定理的な視点の方がインタフェースとかより先 異論は認めるというか、専門知識ゼロなのでもっと正しい理解があればぜひ教えてくださいませ。 はじめに 僕は MySQL 厨なんですが、最近はやれ「MongoDB がいい」だの「HBase 最高」だのとよく聞きます。これら多種多様なデータストアを語る上で、「RDBMS VS NoSQL」みたいに問い合わせ言語の方式やデータ保存形式の違いで語るのは宗教論かなぁと僕は思ってます。単体プロセスのデータストアとしての特徴とか性能とかは正直なんでもいいかなぁと。 思うに、本質的に重要なのは MySQL の master-slave&sharding という Web で今までスタンダードに使われてきた分散
NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャとは
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が開発し、NoSQLデータベースをも上回る性能を発揮するリレーショナルデータベース「VoltDB」。前回の記事では、その特徴と、NoSQLデータベースのCassandraとのベンチマーク比較を紹介しました。 今回はVoltDBのアーキテクチャについて調べたことをご紹介しようと思います。基本的にはVoltDBのWebサイトやリンク先の内容を基にしています。また、ブログ「独り言v6」のエントリ「VoltDB登場 – RDBMSのようでRDBMSではない新システム」も参考にさせていただきました。 シェアドナッシングな分散インメモリデータベース VoltDBのアーキテクチャは、FAQのページで以下のように説明されています（英語を訳したものを引用しています。以下同じです）。 VoltDBは、シェアドナッシングなサーバ群から構成されるスケーラブ
【DB概論】正規化の手順
正規化とは、データを一元管理するための理論です。 1データ1箇所の原則を実現するために、1970年にE.F.Codd氏がリレーショナルモデルの理論として提案しました。正規化の理論は、データの冗長性を排除し、更新時の整合性を維持しやすくすることを目指しています。 具体的には、属性間の関連性を分析し、属性の最適なグループ化を図ることを目的としています。 一般には第3正規化まで行えば十分といわれていますが、本来は、あてはまる場合にはきちんと第5正規化まで行う必要があります。 まず、正規化の処理をする際によく出てくる関数従属という用語の意味を復習しておきましょう。 ◎ 関数従属とは ある属性Aの値が決まると他の属性Bの値が一意に決まるとき、「属性Bは、属性Aに関数従属である」（A→B）といいます。 完全従属とは、2の属性A、Bの間でA→Bが成立し、Aが複数の属性の集合で成り立っている場合、Aのいか
DBの「トランザクション分離レベル」が必要な理由 （PostgreSQLで，ファントム・リードを防止すべきサンプル事例） - 主に言語とシステム開発に関して
データベースには，「トランザクション分離レベル」というものがある。 以下では，それが なぜ必要なのか？ デフォルトのレベルでは，どうして駄目なのか？ PostgreSQLでは，どうやってレベルを変更・確認するのか？ などを取り上げる。 トランザクション分離レベル トランザクション分離レベルとは： 複数のトランザクションが同時に実行された場合に、他のトランザクションからの影響がどのくらい「分離」するか，のレベル。 ANSI規格では，４つのレベルがある。 READ UNCOMMITTED （一番低い） READ COMMITTED REPEATABLE READ SERIALIZABLE（一番高い） 徹底比較!! PostgreSQL vs MySQL 第３回：トランザクションの比較 http://thinkit.co.jp/free/article/060... トランザクション処理に詳しく
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