Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較 NewSQLのコンポーネント詳解 1章から3章までの内容を当記事で解説する。 4章はさらに詳細な技術的解説となり、後編の「NewSQLのコンポーネント詳解」で記述している。 こちらも合わせて一読いただきたい。 1. NewSQLとは何か NewSQLとは、海
NewSQLはデータベースに革命を起こすか - NetflixにおけるCockroachDBのユースケース｜ミック
近年のデータベースの新潮流にNewSQLと呼ばれる一群のデータベース製品群の登場がある。そのコンセプトを一言でいうと、RDBとNoSQLのいいとこどりである。SQLインタフェースと強いデータ一貫性（ACID）というRDBの利点と水平方向のスケーラビリティというNoSQLの長所を兼ね備えた夢のようなデータベースである。下図に見られるように、RDBとNoSQLが鋭いトレードオフを発生させていたのに対して、NewSQLではそれが解消されているのが分かる。 RDB vs NoSQL vs NewSQL本当にそのような夢の実現に成功しているか、というのはまだ議論が続いているが（クエリのスループットを出すためにレイテンシを犠牲にしているので本当にトレードオフを解消はしていない、などの問題が指摘されている）、商用でも利用可能な製品としてGoogle Spanner、TiDB、YugabyteDB、Coc
2024年度のサイバーエージェント新卒社内研修で「データベースの歴史」の話をしました | CyberAgent Developers Blog
こんにちは。 AI事業本部の協業リテールメディアdivでバックエンドエンジニアをしている yassun7010 といいます。 先日、 AI 事業本部の新人研修で「データアプリケーション」の講師を同じチームの 千葉 と担当しました。 今回の記事では、主に私が担当した「データベースの歴史」の章の講義資料を公開し、資料を作成する際に考えていたこと・伝えたかったことを話します。 「データベースの歴史」で説明されている内容は、AI事業本部の新卒研修で毎年取り上げられているものです。こういった研修の資料は、同じテーマであっても講師をする人の好みが反映されやすく、今年の資料も先人が作られた昨年の資料を参考にしつつ、私が好きな話題を多く取り入れたものに仕上がりました。 SlideShare でも公開しています。 今年の構成は、データベースを RDS・NoSQL・NewSQL として分け、下記のような構成を
クラウド時代のデータベースを理解するために①
最近、分散データベースとかNewSQLとかサーバレスなデータベースとか色々聞きますよね。 でも、専門ではない人たちにとって、「何が違うの？」「自分たちに必要なDBはどれなの？」という点が分かりづらいと思います。 私も良く聞かれます。 AuroraはNewSQLですか？ NewSQLってサーバレスなんですか？ スケールできないDBとか聞きますけど、リードレプリカ増やせますよね？ などなど。この辺に基本的なところから答えられるように、順を追って解説していきましょう。 「コンピュートとストレージは別であれ」 と神が言うと、コンピュートとストレージは分離された。 と言うのは冗談ですが、まずはここからスタートしましょう。 クラウド以前のデータベースを使っていた人にはお馴染みのように、それまでデータベースは大きな1つの箱でした。 過去に私は下図でデータベース（厳密にはRDBMS）のコンポーネントを解説
理解して拡げる分散システムの基礎知識
20200725の #JTF2020 セッションスライド。 （資料内で説明した資料へのリンク） ・昨年のJTF発表資料 https://speakerdeck.com/tzkoba/cloud-nativekai-fa-zhe-falsetamefalsedatabase-with-kubernetes ・「2020年のNewSQL」 https://qiita.com/tzkoba/items/5316c6eac66510233115 ・「NewSQLのコンポーネント詳解」 https://qiita.com/tzkoba/items/3e875e5a6ccd99af332f ・Saga https://www.infoq.com/jp/news/2018/03/data-consistency-microservices/ ・「マイクロサービスとは分散システムである」 https://
ゲーム業界のデータベース事情。大量のシャーディングで複雑化する負荷分散、メンテナンスで止めないとスケールアップ・ダウンができないなどの課題。解決方法は？［PR］
ゲーム業界のデータベース事情。大量のシャーディングで複雑化する負荷分散、メンテナンスで止めないとスケールアップ・ダウンができないなどの課題。解決方法は？［PR］ 日常的に多数の同時アクセスが発生し、大量のデータが蓄積されるオンラインゲームのバックエンドは、データベースにとってもっとも過酷な環境の1つだといえます。 このバックエンドデータベースとしてよく使われているのがMySQLデータベースです。しかしその使われ方は一般的なMySQLとは異なり、データベースを細かく分割して多数のサーバに負荷を分散するシャーディングと呼ばれる仕組みを構築するなど、複雑なシステム構築と運用が行われているのが現実です。 そこで急速に注目度を高めているのが、MySQL互換でありつつ分散データベースの機能を備え、シンプルなクラスタ構成で高い負荷に耐える、いわゆる「NewSQL」と呼ばれる分野の代表的なデータベースの1
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
次世代データベース TiDB の検証とその評価 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering
※こちらは先日実施された DeNA インフラエンジニア / SRE MEETUP で話した内容を Blog 記事化したものです！ こんにちは！IT基盤部の熊谷です。IT基盤部にて大規模ゲームのインフラを見ている 新卒２年目のインフラエンジニアです。この記事では “DeNA でのデータベース運用とそのツラミ” と、“TiDB導入への検証・検討” をご紹介させていただきます。 データベースの最適解 DeNA のデータベース構成は最適解を求めて改良を積み重ねてきました。最初期の構成、(便宜上、第１世代と呼びます) では VM Instance 上に MySQL を構築し管理する MySQL on EC2 構成。続く第２世代では、マネージドサービスを駆使した Aurora MySQL 構成。この２世代の中で生じた “ツラミ” を解消する次の世代、言わば 第３世代に該当する新しいデータベース構成を現
![次世代データベース TiDB の検証とその評価 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a7a9ef2e383cbfc8885ee9e5572b0b143267e771/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fengineering.dena.com%2Fblog%2F2022%2F01%2Finfra-meetup-tidb%2Fcover.png)
Database Lounge Tokyo #6の発表資料です。 （参考URL） ・NewSQLのblog https://qiita.com/tzkoba/items/5316c6eac66510233115 https://qiita.com/tzkoba/items/3e875e5a6ccd99af332f ・B-TreeとLSM-Tree https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vSNk8RkQrVRm_BNZKYyz0sl1k7C6yjTfJIqfMDxnnka8f4pfpf6j2yuXvxvyVGnrzRERdAaxNbOU-CT/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.g4c1e3ed2c3_0_6 ・ConsistencyとIsolation https://f
Database Engineering Meetup #2 の登壇資料です。 https://scalar.connpass.com/event/310641/
[個人的]データベースゆく年くる年（2021）
この記事は私個人の2021年の活動を振り返るものです。 2020年に蒔いた種が今年は芽吹き、パブリックなメディアに登場する機会をいくつか頂くことが出来ました。その結果、皆さんにお伝えしている以上に多くのデータベース関係者とお話をする機会があり、とても楽しかったです。 詳説 データベース 2020年から仕込んでいたDatabase Internalsの翻訳版 「詳説 データベース」 が、満を持して7月に発売されました。 Amazonで★1つをもらったり、誤訳を指摘されて凹んだりしていましたが、「挑戦したものだけが失敗できる」 の精神のもと、気持ちは前に進んでいます。 2020年の12月は監訳作業にとても苦しんでいた時期で、それに比べれば2021年末は穏やかに過ごしています。しかし、「喉元過ぎれば熱さを忘れる」とは良く言ったもので、もう一冊ぐらい翻訳に関わってみたいなぁなんて思い始めています。
![[個人的]データベースゆく年くる年（2021）](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/708b1a76cc09e9053b64c6ef10d8e9cd1c41e785/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--kabCdklJ--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E5%252580%25258B%2525E4%2525BA%2525BA%2525E7%25259A%252584%25255D%2525E3%252583%252587%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525BF%2525E3%252583%252599%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525B9%2525E3%252582%252586%2525E3%252581%25258F%2525E5%2525B9%2525B4%2525E3%252581%25258F%2525E3%252582%25258B%2525E5%2525B9%2525B4%2525EF%2525BC%2525882021%2525EF%2525BC%252589%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3A%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525B0%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzVmM2YwZjM3ZjguanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
MySQLを7000インスタンス規模で運用するLINEは、MySQL互換のNewSQLをどう評価したか？［PR］
MySQLを7000インスタンス規模で運用するLINEは、MySQL互換のNewSQLをどう評価したか？［PR］ コミュニケーションアプリ「LINE」をはじめ、多くの大規模サービスを運営するLINE株式会社は、LINEマンガやLINE GAME、LINEギフトなどをはじめとするLINE関連サービスのデータベース基盤として約7000ものMySQLインスタンスを運用しています。 このMySQLインスタンスの国内における管理と運用を行っているのが、MySQLコミュニティでも活躍する国内トップクラスのMySQLエキスパートを含む7名のITエンジニアで構成される「MySQL1チーム」です。 同チームのマネージャーである北川健太郎氏は、LINE関連サービスの発展に伴って増大するMySQLインスタンスの運用管理という課題に、日々のオペレーションの自動化を実現するための開発を積極的に行うことで対応している
NewSQLのコンポーネント詳解 - Qiita
4.2.1 Shardingの手法 先ほどの表1を理解するにはSharding手法の列にあげられた各用語の理解が必要となる。 YugaByteDBのブログ「Four Data Sharding Strategies We Analyzed in Building a Distributed SQL Database」には、非常に詳しくShardingの手法が紹介されている。この記事では、大きく以下4つの分類があるという。 Algorithmic Sharding (例: Memcached/Redis) Linear Hash Sharding (例: 過去のCassandra) Consistent Hash Sharding (例: DynamoDB、Cassandra) Range Sharding (例: Spanner、HBase) 詳細は割愛するが、1つ目のアルゴリズム・シャー
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2020年現在のNewSQLについて - Qiita
NewSQL その成り立ちとモチベーション
マイクロサービス環境におけるDB戦略 in DMMプラットフォーム