The growing pains of database architecture | Figma Blog
While these fixes moved the needle, they had limitations. By analyzing our database traffic, we learned that writes— like gathering, updating, or deleting data—contributed to a significant portion of database utilization. Additionally, not all reads or data fetching could be moved to replicas due to application sensitivity to replication lag. So, from both a read and write perspective, we still ne
Announcing D1: our first SQL database
This post is also available in Français, Deutsch, Español, 简体中文, 日本語 and 繁體中文. We announced Cloudflare Workers in 2017, giving developers access to compute on our network. We were excited about the possibilities this unlocked, but we quickly realized — most real world applications are stateful. Since then, we’ve delivered KV, Durable Objects, and R2, giving developers access to various types of st
論理削除はなぜ「筋が悪い」か
「論理削除が云々について - mike-neckのブログ」を読んで。 データベース設計において、「テーブルの書き換えをするな、immutableなマスタと更新ログによって全てを構成しろ」というこの記事の主張はモデリング論として全く正しい。 だが、残念なことに、ディスクやメモリが貴重な資源だった時代の技術であるRDBは、そのようなモデリングに基づいて設計されたデータベースには必ずしも適していない。 第一の問題は、RDBに対してなされる様々な「更新」（トランザクション）は不定形（どのテーブルをどのように修正するかはアプリケーション依存）だという点。不定形な「更新」を時系列にそってRDBに記録していくのは、設計と並走性の点において困難あるいは煩雑なコーディングが必要になる（というか、そのような「イベント」による「変化」はREDOログに書き、その更新された「状態」をテーブルに反映していくというのが
一人トランザクション技術のカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
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DBの世界に起こる変革 | エンタープライズエンジニアの独り言
エンタープライズシステムのエンジニアをやって１０年以上。思うところを書いていきます。その他趣味を少々。。。 DBの世界に起きた大きな波 現在、どの製品を使ったとしてもRDBの性能問題は必ずといっていいほど発生する。理由は簡単で、CPU、ネットワークが高速化（CPUはマルチコア化、ネットワークは10G-Ethernetの一般化やInfiniBandなど）するのにディスク（ストレージ）が高速化に追いついていないからだ。その差を埋める役割として、RDBが担っているケースが多く、性能問題になるケースが散見される。 だが、そういう時代の流れに対して大きな変革が起きようとしている。SSDはかなりコモディティ化してきたので言うに及ばずといった感じだが、個人的には速いもののディスクの置き換えにすぎないと思っている。つまり、SSDは速いがDBのアーキテクチャに大きな変革をもたらすものではない。が、ここにきて
追補: SQLデータ型の一覧 | Netsphere Laboratories
基本的なデータ型とその使い方については、p.45からp.48をご覧ください。 *1 はSQL99で標準化されたものです。[ ] は省略可能です。 (2017.8.24) 更新。 最新の標準SQL は ISO/IEC 9075-2:2011 SQL/Foundation (JIS X 3005-2:2015). 一つ前が ISO/IEC 9075-2:2008 (JIS X 3005-2:2010). 事前定義されたデータ型 (組込みデータ型) 文字列型 (character string type), 長大オブジェクトデータ列型あり. 2進オクテット列 (binary string) 型, 長大オブジェクトデータ列型あり. 数型 真数型 概数型 - FLOAT, REAL, DOUBLE PRECISION ブール型 日時型および時間隔型 時刻型 DATE 時間隔型 構成型 (constr
DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな
ここのところ、javaccとawsに魅了されている米林です。 よく使うDB(Oracle/MySQL/PostgreSQL/SQLServer)における設計時のサイズ見積もりで使うサイトの備忘録。 あとは、OracleからのPython情報。 Oracle Oracle 物理設計 http://www.oracle.com/technology/global/jp/columns/skillup/oracle9i/index.html 領域サイズ見積もり http://otn.oracle.co.jp/document/estimate/index.html OTNにログインする必要ありますがオンラインで見積もりが出来ます。 アカウント持っていない人は、この見積もりツールを使う目的でアカウントを作ってみてはいかがでしょうか。 OLTP系とDWH系においてブロックサイズを考慮し、DWH系はブ
大規模データを無料で手に入れることのできるサイトまとめ - nokunoの日記
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
BKCon 2006 - にぽたん研究所
昨日は BKCon 2006 に行ってきた。 BK というのは「一般的にはバッドノウハウの事」なんですが、昨日のは、BKCon と言っても、かつて開催された Bad Knowhow Conference 2004 の続編とかではなく、"B"atara "K"esuma "Con"ference 2006 です。 ※正しくは横浜 Linux ユーザグループ主催の「第 65 回カーネル読書会」のテーマ "mixi.jp: Scaling Out With Open Source" です。 ちなみに、Batara Kesuma さんというのは、株式会社ミクシィの取締役。 mixi の裏側を見せますというか、ちょっと hip な言いかたをすれば "Inside mixi's backend" ってカンジです。 とりあえず、プレゼン内容は YAPC::Asia の時と大凡同じでしたが、プレゼンの持ち
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