スノーフレイク (SNOW) の技術的な企業分析
Snowflake（SNOW）は、2012年に設立されたクラウドベースのデータウェアハウス企業である。カリフォルニア州サンマテオに拠点を置く、同社は9月下旬にニューヨーク証券取引所に上場し、米国での株式公開で過去最大のソフトウェア企業となった。 当初、株式の価格は75ドルから85ドルの間と予想されていたが、同社は120ドルで上場し、取引初日には300ドルにまで急上昇した。これは別の記録を更新した。スノーフレークは、上場初日に株式価値が2倍になった史上最大の企業となり、時価総額は750億ドル近くに達した。 これまで多くの企業データはオンプレミスで保存されてきた。つまり、データは企業が管理する物理サーバーに保存されていた。OracleやIBMなどの現存企業が伝統的にこの領域を支配してきた。 しかし、Snowflakeは根本的に違う。Snowflakeは、データをオンプレミスに保存するのではなく
データベースを遅くするための８つの方法
はじめに Twitterのタイムラインを見ていたらバッチ系のプログラムで逐次コミットをやめて一括コミットにしたら爆速になったというのを見ました。当たり前でしょ、と思ったけど確かに知らなければ分からないよね、と思って主に初心者向けにRDBを扱うときの注意点をまとめてみました。 プログラミングテクニック的なところからテーブル設計くらいの範疇でDBチューニングとかは入ってないです。 自分の経験的にOracleをベースに書いていますが、他のRDBでも特に変わらないレベルの粒度だと思います。 大量の逐次コミットをする バッチアプリケーションでDBにデータをインサートすると言うのはかなり一般的な処理です。しかしデータ量が少ない時はともかく大量のインサートを逐次コミットで処理するとめちゃくちゃ遅くなります。数倍から十数倍遅くなることもあるので、10分程度のバッチが１時間越えに化けることもザラにあるので原
GitHub - supabase/supabase: The open source Firebase alternative.
Supabase is a combination of open source tools. We’re building the features of Firebase using enterprise-grade, open source products. If the tools and communities exist, with an MIT, Apache 2, or equivalent open license, we will use and support that tool. If the tool doesn't exist, we build and open source it ourselves. Supabase is not a 1-to-1 mapping of Firebase. Our aim is to give developers a
8 Steps to Safely Migrate a Database Without Downtime - DZone
when practicing continuous delivery, it is nessesary sometimes to safely migrate one's database to another database without downtime. the question is how to do it safely with minimum disruption to production. at wix.com we do database migrations several times a year (on different products) with much success. you can use this pattern to migrate between two different databases, for instance between
理屈で考える、データベースのチューニング / Database tuning How-To
Oracle データベースの内部構造に着目して、さらなるチューニングを行うために必要な基礎知識をまとめた資料です。
GitHub - gluesql/gluesql: GlueSQL is quite sticky. It attaches to anywhere.
GlueSQL is a Rust library for SQL databases that includes a parser (sqlparser-rs), an execution layer, and a variety of storage options, both persistent and non-persistent, all in one package. It is a versatile tool for developers, supporting both SQL and its own query builder (AST Builder). GlueSQL can handle structured and unstructured data, making it suitable for a wide range of use cases. It i
DBMの設計と実装 その0 全体の計画 - 豪鬼メモ
DBMの設計と実装について20回くらいに分けて書いてみる。まずは全体の計画と意気込みから。 諸君 私はDBMが好きだ 諸君 私はDBMが好きだ 諸君 私はDBMが大好きだ ハッシュ表が好きだ 開番地法が好きだ 連鎖法が好きだ 赤黒木が好きだ B+木が好きだ スプレー木が好きだ トライ木が好きだ スキップリストが好きだ ブルームフィルタが好きだ 統計で 会計で 辞書検索で 文書検索で 言語処理で 画像処理で アカウント管理で 機械学習で シミュレーションで ゲームで ローカルで クラウドで この地上で使われるありとあらゆるデータベースが大好きだ 数値を並べただけのテーブルから一瞬で所望のレコードが探せるのが好きだ ノードの分割操作を繰り返していくと根にたどり着いて木の高さが上がった時など心が踊る 単一プロセスの操るライブラリだけでデータ管理が完結するのが好きだ メモリとスレッドに物を言わせて
HSEとは何か
Heterogeneous-Memory Storage Engineについて解説します これは2020年6月6日に行われた カーネル/VM探検隊 online part1での発表資料です 参考文献 Heterogeneous-Memory Storage Engine: https://www.micron.com/hse Don't stack your log on my log: https://www.usenix.org/node/187064 電源を切っても消えないメモリとの付き合い方: https://speakerdeck.com/fadis/dian-yuan-woqie-tutemoxiao-enaimemoritofalsefu-kihe-ifang この資料のサンプルコード: https://github.com/Fadis/hse_demo カーネル/VM探検隊
easydb.io - Domain Name For Sale | Dan.com
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第5回 DB側でやること、アプリ側でやることを見極めよう | gihyo.jp
本記事は、『Software Design 2019年8月号』の第2特集「ゲームを題材に学ぶ 内部構造から理解するMySQL」をWeb掲載用に再編集したものです。 本記事のテーマを、より基本的なところから丁寧に解説した『SQLの苦手を克服する本 データの操作がイメージできれば誰でもできる』が2019年8月26日に発売されました。本記事と併せてご活用ください。 「JOINはDBサーバの負荷が高くなる」は本当か？ 「JOINは複雑なので、単純なSQLに分割してぐるぐる系で取得すれば、処理が遅くなったとしても、DBサーバの負荷は減る」と考えているエンジニアが実際に存在します。前回解説したとおり、SQLのオーバーヘッドの大きさをイメージできれば、「そんなことはない」と理解できたかもしれませんが、さらに深く理解するために、本稿ではJOINを分割したときと、JOINしたときの違いを見てみましょう。
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DBML generator for Prisma
GitHub - holistics/dbml: Database Markup Language (DBML), designed to define and document database structures
GitHub - stepanic/parse-server-SCHEMA-to-DBML: Convert ParseServer _SCHEMA Mongo collection data to DBML (SQL@dbdiagram.io) to visualize relations between Parse classes
GitHub - microsoft/forecasting: Time Series Forecasting Best Practices & Examples
