詳説 データベース
データベースを選択し、使用し、管理するには、その内部構造を理解することが不可欠です。しかし、今日ではたくさんの分散型データベースやツールが存在するため、それぞれが何を提供しているのか、どのように異なるのかを理解することは困難です。 本書はデータベースとストレージエンジンの内部で利用されている概念を解説します。ストレージエンジンでは、ストレージの分類、Bツリーベースのストレージエンジンとイミュータブルなログ構造化ストレージエンジンの違いと事例を紹介します。ストレージの構成要素については、ページキャッシュ、バッファプール、ログ先行書き込みなどの補助的なデータ構造を使って、効率的なストレージを構築するためのデータベースファイルの構成を説明します。分散型システムでは、ノードとプロセスがどのように接続され、複雑な通信パターンを構築するのかを段階的に学びます。 データベースそれぞれで大きな違いがあるス
データベースリライアビリティエンジニアリング
テクノロジーの進化に合わせて、データベースもまた進化しています。従来のパフォーマンス、スケーラビリティが重要なことはもちろん、今日ではセキュリティ、インフラのコード化、CI/CD、クラウド活用といったタスクにも取り組んでいかなければなりません。 データベースの本質は、長期的に安定していること。つまりリライアビリティ（信頼性）です。時代とともにアーキテクチャやツールが変わってもこの原則は変わりません。本書はデータベースのリライアビリティを実現するための考え方を「データベースリライアビリティエンジニアリング」と定義して、その具体的な手法を紹介します。 はじめにDBREの基本概念を解説し、サービスレベルの定義と測定、リスク評価と管理、オペレーションの可視化に進みます。そして、データベースを取り巻くインフラストラクチャの構成管理と自動化、バックアップとリカバリ、リリースマネジメント、セキュリティ、
グラフデータベース
SNSの普及や相互依存性の高いデータの増加に伴い、従来型のリレーショナルデータモデルの処理効率の問題を解決するために登場し、近年使われるようになったのが、「グラフデータモデル」です。本書ではこのグラフデータモデルと、このモデルを使ったグラフデータベースについて、グラフデータベースの代表的な存在であるNeo4jを使って解説。Neo4jの中心的な開発者たちによる執筆のため信頼性が高く、また、実例も随所に織り込まれ実用性も高いものとなっています。内部アーキテクチャについてもていねいに書かれており、なぜリレーショナルデータモデルよりもグラフデータモデルの方がグラフ処理に適しているのかを理解できるでしょう。本書は、グラフデータモデルとグラフデータベースの特徴と使い方をまとめた優れた入門書です。 序 まえがき 1章 はじめに 1.1 グラフとは何か 1.2 グラフ領域の概要 1.2.1 グラフデータベ
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