It was a very busy week in the world of fintech, which certainly kept us on our toes. We covered a couple of notable M&A deals (including one of the biggest of the year so far), a different kind o
SQLアンチパターン 作者:Bill KarwinオライリージャパンAmazon 免責 この本を読んだことがない人が、このノートから本の内容を脳内に展開することはできません。見出し部分は Amazon などで「目次」の内容として公開されている範囲にとどまります。 この本を買うかどうか悩んでいる人は是非購入しましょう。これは価値のある本です。 本の紹介 SQL つまり RDBMS を使ったアプリケーション開発や運用の中で遭遇する「アンチパターン」についてまとめられている本です。出版年を見ると歴史が古いことがわかりますが、Amazon で見ると最近も非常に人気があるロングセラーであることがわかります。読んでみると、それは確かに納得のいくものでした。 アンチパターン、つまり「やらない方がよい手法」を集めたものですが__多くの人が共感してくれると思いますが__よくやってしまう手法でもありました。な
Redis 4.0正式リリース。モジュールによる機能やデータの拡張が可能に、新レプリケーションエンジンで運用が改善 Redis 4.0はモジュールによる機能拡張の実現、新しいレプリケーションエンジンによる高速なレプリケーション、新しいアルゴリズムの追加によるキャッシュの改善、フラッシュの非同期実行など、多くの機能追加が行われています。 リリースノートには、「内部における変更に関していえば、4.0はおそらくこれまででもっとも劇的なリリースだろう」と、次のように記されています。 Note that 4.0 is probably one of the most extreme releases of Redis ever made in terms of changes inside the internals 新しいレプリケーションエンジン「PSYNC2」 Redis 4.0では新しいレプリ
2017年2月、Googleが新しいデータベースサービス「Cloud Spanner」を発表しました。 Cloud Spannerの特徴は、これまでリレーショナルデータベースで不可能とされていた「トランザクション処理の大規模分散処理」を実現したところにあります。しかし、分散データベースには乗り越えられない「CAP定理」というのがあり、そんな理想的なDBは実現できないといわれてきました。Googleはどのような仕組みでこれを実現したのでしょうか。 「間違ってはいけない」トランザクション処理 トランザクション処理というのは、金融システムや生産管理などのミッションクリティカルな業務で必要となる処理で、「間違いや不整合が起こらない」ことが絶対の要件です。 この目的のために使われてきたのが「リレーショナルデータベース(RDBMS)」です。汎用(はんよう)性が高く、開発しやすいので、数年前まではデータ
こんな記事が目に入った。 www.itmedia.co.jp 大雑把に完全に間違ったことを言っているわけでもないが、読んでいくといろいろ鼻につくところがあり、どのあたりから間違っているのかと自分に問いただすのは現時点での自分の知識を棚卸しするためにも有用かも知れないと思ったので一言一句漏らさず思うところを書いていこうと思う。 中には枝葉末節な難癖もあるので全部を真に受けない感じで読んで欲しい。 Cloud Spannerの特徴は、これまでリレーショナルデータベースで不可能とされていた「トランザクション処理の大規模分散処理」を実現したところにあります。 単一のトランザクション処理を分散して実行しているかというと、Spannerはトランザクションごとに担当のトランザクションマネージャがそのトランザクション処理全体を取り仕切って行う仕組みになっている。なので「トランザクション処理の大規模分散処理
Today, we are pleased to announce the release of CockroachDB 1.0, the first open source, cloud-native SQL database. We’re also announcing a series B fundraise from investors who share our vision. The launch of 1.0 marks our graduation from beta to a production-ready database, designed to power business at any scale from the startup to the enterprise. A brief introduction is in order. While databas
Since starting work on MapD more than five years ago while taking a database course at MIT, I had always dreamed of making the project open source. It is thus with great pleasure to announce that today our company is open sourcing the MapD Core database and associated visualization libraries, effective immediately. The code is available on Github under an Apache 2.0 license. It has everything you
Citus 12.1 is out! Now with PG16 Support. Read all about it in Naisila’s 12.1 blog post. 💥 Update in October 2022: The Citus managed database service is now available in Azure Cosmos DB for PostgreSQL. If you’re looking to distribute PostgreSQL in the cloud (for multi-tenant SaaS apps, or real-time analytics, or time series workloads), take a look at Azure Cosmos DB for PostgreSQL. And as always,
関連キーワード DevOps | Microsoft Azure | バックアップ データ消失事故に関するGitLab社のブログ《クリックで拡大》 徹底したルーティン試験が必要なのはコード開発に限ったことではない。ある新興企業は手痛い経験でそれを思い知ることになった。 2014年創業のGitLabはコードリポジトリホスティングサービスを提供する急成長企業だ。2017年1月31日、同社のサービスは初歩的なミスで一時停止に陥り、データバックアップの不備により6時間分のメタデータを失った。今回の事故はクラウド型インフラの運用戦略において運用担当者の豊富な経験がいかに重要であるかを示す教訓となった。 GitLabは事故の翌日、SearchITOperationsの取材に答えた。同社は事前に5種類の「フェイルセーフ」策を講じていたが、ITチームメンバーの1人がプライマリーサーバのデータベースディレク
米グーグル、GCPでACID特性と拡張性を兼ね備えたデータベースサービス「Cloud Spanner」を発表:「ミッションクリティカル用途に利用可能」 米グーグルは2017年2月14日(現地時間)、パブリッククラウドサービスGoogle Cloud Platformで、従来のリレーショナルデータベースと同様にトランザクションの一貫性を保証する一方、水平なスケーリングとデータ分散を実現したデータベースサービス、「Cloud Spanner」のパブリックベータを提供開始したと発表した 米グーグルは2017年2月14日(現地時間)、パブリッククラウドサービスGoogle Cloud Platformで、従来のリレーショナルデータベースと同様にトランザクションの一貫性を保証する一方、水平なスケーリングとデータ分散を実現したデータベースサービス、「Cloud Spanner」のパブリックベータを提供
Introducing Cloud Spanner: A global database service for mission-critical applications Today, we’re excited to announce the public beta for Cloud Spanner, a globally distributed relational database service that lets customers have their cake and eat it too: ACID transactions and SQL semantics, without giving up horizontal scaling and high availability. When building cloud applications, database ad
Postmortem of database outage of January 31 Postmortem on the database outage of January 31 2017 with the lessons we learned. On January 31st 2017, we experienced a major service outage for one of our products, the online service GitLab.com. The outage was caused by an accidental removal of data from our primary database server. This incident caused the GitLab.com service to be unavailable for man
> pg_basebackup first issues a checkpoint to ensure it gets the latest data for the backup, which by default is a paced checkpoint to avoid hitting the disks too hard. As a result it can take a few minutes, typically about 4 minutes with default settings to start up. During that time the pg_basebackup process is quiet while it waits for the checkpoint on the master to complete. Seems like this cou
1. Overview By default, SQLite supports sixteen functions and two operators for dealing with JSON values. There are also two table-valued functions that can be used to decompose a JSON string. There are 15 scalar functions and operators: json(json) json_array(value1,value2,...) json_array_length(json) json_array_length(json,path) json_error_position(json) json_extract(json,path,...) json -> path j
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