Developers Summit 2022の登壇資料です。 # 参考リンク - https://eh-career.com/engineerhub/entry/2018/12/11/110000 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2017/12/27/080000 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2021/12/31/114009
先週、第11回インターネットと運用技術シンポジウム (IOTS2018)にて、投稿した論文の発表をしてきました。 IOTSは査読付の国内の研究会であり、2年前に招待講演をさせていただいた研究会でもあります情報処理学会でウェブオペレーション技術について招待講演した話 - ゆううきブログ。 実は、そのときに、来年論文を投稿するぞと意気込んでいました。 実際にはそこから2年かかりましたが、この度論文を投稿することができました。 予稿 HeteroTSDB: 異種混合キーバリューストアを用いた自動階層化のための時系列データベースアーキテクチャ スライド 実務から研究へ 今回投稿した論文の内容は、Mackerelで開発した時系列データベースに関するものです。 これらはすでにAWS Summit Tokyo 2017、Web System Architecture研究会で発表済みのものになります。 時
名前 とりあえず削除フラグ 目的 エンドユーザから見るとデータがないことにしたいけど、実際のデータは消したくない 削除したデータを検索したい データを消さずにログに残したい 誤った操作をなかったことにしたい、直ぐに元に戻したい アンチパターン 例えばis_deletedというカラムがtrueの場合は削除されているとみなす メリット update文ならデータが簡単に元に戻せる気がするのでなんとなく安心 -> 俺のupdate文でなんとかなる!! 起こること SELECTするときには常にWHERE句が追加で必要になり、コードが削除フラグだらけになる 全員テーブル設計に精通してるわけではないので、テーブルによって削除フラグの有無があったりした場合、認識の齟齬を生みやすい 例えばrubyでdefault_scopeを用いて、よかれとおもってコードレベルでデフォルトを変えたらバグがたくさん出てくる
QConTokyo ( http://www.qcontokyo.com/KotaUENISHI_2015.html ) の発表スライド
筑波大学の川島先生に呼ばれて木、金と情報システム特別講義Dというやつに参加してきた。こんなことになるとは思っていなかったが、あろうことか講師側で呼ばれてしまい、思えば遠くへ来たものだと感慨深い。フリは「RiakとNoSQLの話をしてもらえたら」という非常に自由度の高い内容なので、せっかくなので僕の知っていることを全部詰め込んで話してやろうと思ったら10分延長してさらにスライド10枚分くらいを消化不良で終了という、みっともない感じになってしまった。かなり端折ってポイントだけ説明したので流れが分からず苦労した方も多いと思うが、まあ僕の性格なので許してほしい。データベースの講義をひと通り終えた院生レベルを想定してスライドを作ったので、もしかすると、わりと難しかったり分かりにくかったりするかもしれないので、わからないことがあったら適当に質問してください。 言いたかったことの流れを僕なりにまとめると
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
先月開催したテクノロジーセミナーのスライド (PowerPoint ファイル) を公開します:モバゲータウンのインフラ構築、運用 (有澤 高介)モバゲータウンの HTML テンプレート、絵文字の扱い+α (松内 良介) DeNA テクノロジーセミナーについて先月の「お誘い」には「第 1 回」と書いてしまったのですが、実際の初開催は 2006年の 10月, 2007年 2 月で、その時はモバオクのシステム開発・運用全般について説明しました。この時の内容はほぼ DB マガジン 2007年 1月号に掲載していただいた記事と同じものです。たしか 1 時間くらい僕がプレゼンテーションをし、30 分くらい質疑応答 (こちらは川崎も担当) するというような感じでした。質疑応答では「ここはどうなっているのか?」「ここの部分の性能はけっこういいですね」「この部分は公開してくれるとうれしい」というような質問や
ポイント ・高度なインデックスやジョインを利用し,最短経路でデータにアクセス ・メモリー不足を自律的に解消し,キャッシュのヒット率を高める ・インメモリーDBは全データをメモリーで処理し,高速化を図る 目的地に早く到着したいなら,最短の経路を最速で行けばよい。これはデータベース(DB)でも同様だ(図1)。インデックスなどを使ってデータへの最短経路を見つけ,メモリー・アクセスを増やして,最速でたどり着く。DBにはそんな技術が詰まっている。 図1●データベース高速化技術のポイント ビットマップ・インデックスなどを使い、データにたどり着く最短の道を選ぶ。また、できるだけメモリーにデータをキャッシュさせておくことで、アクセスのスピードを上げる、という二つのポイントがある [画像のクリックで拡大表示] 以下では,(1)データにたどり着く最短の道を選ぶ仕組みと,(2)アクセスのスピードを上げる仕組みの
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