1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
MySQLのシャーディングを実現する「MySQL Fabric」をリリース、米オラクル
大規模なWebアプリケーションのバックエンドでは、データを分割して複数のデータベースで運用することによりスケーラブルな運用を実現する「シャーディング」と呼ばれる技術がよく使わています。 米オラクルはMySQLでこのシャーディングを実現するソフトウェア「MySQL Fabric」を含む「MySQL Utilities」をリリースしました。 PHP、Java、Pythonに対応 MySQL Fabricは基本的にデータのレプリケーションを活用してシャーディングをするフレームワーク。データの範囲あるいはハッシュ値を分割キーとして用いたシャーディングを実現します。 アプリケーションからMySQL Fabricを利用するには、専用のコネクタを用いて接続する必要があります。コネクタは現在、Python、Java、PHPに対応しており、今後ほかの言語にも対応予定。 MySQL Fabricには、全体を管
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