あなたの遅延はどこから？ SQLから！ 〜患部に止まってすぐ効くSQLレビューチェックリスト 年初め特大サービス号〜 - ANDPAD Tech Blog
あけましておめでとうございます！ 今年は異世界放浪メシのアニメが放送されるらしいので楽しみなバックエンドの原田 (tomtwinkle)です。 内部で運用しているSQLレビューチェックリストの一部を抽出し思いつきで追記して行った結果、結構な分量になってしまいました。 暇な時でも流し読みして頂けるとありがたいです。 Motivation SQLレビュー観点 大きくSQLが変更される修正の際にはEXPLAINをレビュー内容に加える 検索のキーにINDEXを使用しているか SQL発行回数がN+1(1+N)の構造になっていないか サブクエリを利用したSQLはパフォーマンス要チェック Viewの利用は基本的に禁止 CROSS JOINは禁止 WHERE句で十分に絞った検索をしているか 必要なcolumnだけSELECTしているか レコード数だけ必要な場合にCOUNT用のSQLを発行しているか 集計関
Azure でのミッション クリティカルなワークロードに関するデータ プラットフォームに関する考慮事項 - Microsoft Azure Well-Architected Framework
効果的なアプリケーション データ プラットフォームの選択は、他の設計領域に広範囲に及ぶ影響を及ぼす、さらに重要な決定領域です。 最終的に Azure には、多数のリレーショナル、非リレーショナル、分析データ プラットフォームが用意されており、機能が大きく異なります。 そのため、重要な非機能要件を、一貫性、操作性、コスト、複雑さなどの他の意思決定要因と共に完全に考慮することが不可欠です。 たとえば、複数リージョンの書き込み構成で動作する機能は、グローバルに利用可能なプラットフォームの適合性に重大な影響を及ぼします。 この設計領域では 、アプリケーションの設計が拡張され、最適なデータ プラットフォームの選択を通知するための重要な考慮事項と推奨事項が提供されます。 ビッグ データの 4 対 "Four Vs of Big Data" は、高可用性データ プラットフォームの必要な特性と、データを使
Overview of Serialization Technologies
Overview of Serialization Technologies Jim Pivarski Princeton University – DIANA-HEP March 28, 2018 1 / 24 45 years of serialization formats in (and out of) HEP 1970 1980 1990 2000 2010 2020 ZEBRA (1983) YBOS (CDF r1) ZOO proposal (1994) Objectivity (c.1994‒1998) HYDRA (1973) ZBOOK (1974) BOS (1975) ROOT (1995) CWN in PAW (1989) FORTRAN C++ MonetDB (2002) C-Store (2005) Dremel (2010) Parquet (2013
快適な連打機能を提供するためにサーバサイドが出来ること - その手の平は尻もつかめるさ
人間生きていると高確率で連打機能を提供するシステムを構築する必要が出てくることがあります． 例えばあるコンテンツについてボタンを連打することで「良いね」を表明するようなシステムです． 連打は楽しい！！ しかし実装する方としては純粋に楽しんでばかりはいられません． こうしたシステムは素朴に実装したとしてもある程度のトラフィックまでは耐えられるかもしれませんが，ある規模を超えると安定して機能提供する事は難しくなってくるかもしれません． ここでは，サーバサイドの話題を中心として，快適な連打機能を提供するシステムをどうすれば提供できるかを考えていきます (あくまで一例です)． 想定としては， あるコンテンツについてボタンが付いていて，そのボタンは連打が出来る あるコンテンツについてボタンが何回押されたかを取得できる というシステムを仮定します． なんとなく結論が分かる雑な図 本題 サーバを分離する
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Parquet, Avro or ORC?
Comparison of different file formats in Big Data
