EventQL - The database for large-scale event analytics
What is an Online Community Software and How Does It Work - EventQL EventQL is a distributed, column-oriented database built for large-scale event collection and analytics. It runs super-fast SQL and MapReduce queries. The community software … the ideal channel for companies and organizations looking for additional interactions with their community? The first AC Repair appeared in the Best AC Repa
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
Webシステムにおけるデータベース接続アーキテクチャ概論 - ゆううきブログ
先月投稿した2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャを学ぶ道のりと代表的な実装モデルの概要を紹介しました。 今回は、前回同様、主に新卒Webエンジニア向けに、Webアプリケーションサーバとデータベースサーバ間の接続管理モデルと運用事情について紹介します。 データベース接続の永続化やコネクションプーリングとは何なのか、なぜ必要なのかといったことが主な話題です。 背景 データベース接続の永続化とはなにか データベース接続のオーバヘッド データベース接続の永続化手法 コネクションプーリングとはなにか コネクションプーリング: ドライバ型 コネクションプーリング: プロキシ型 コネクションプーリング全体について PostgreSQLとMySQL 参考資料 まとめ 背景 2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャの話とWebアプリケーショ
Writing a High Performance Database in Go
My talk from GopherCon 2014.
CAPとBASEとEventually Consistent
JAZUG 第2回 CDP 勉強会 Compensating Transaction, �Index Table パターンTakekazu Omi
AWS News Blog
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
誰も教えてくれなかったMySQLの障害解析方法 - Qiita
それほどDBに詳しくないアプリエンジニアが何かトラブった時にすぐさま行動して問題把握できるようになる情報を列挙しておきます。 開発時、障害時の対処療法やちょっとした定期監視方法などを対象にしています。 抜本的な対策などはインフラエンジニアさんにお任せしたほうがいいと思います。 DBはいろんな意味でこわいんでできれば触りたくないです＞＜ 事前確認 MySQLサーバーのシステム設定値を確認しておく 以下のようにサーバーのシステム設定値を確認できます。 mysql> SHOW GLOBAL VARIABLES; # ワイルドカード(%)を用いた絞り込み mysql> SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'performance_schema%'
InfluxDB をちょっとさわってみた - （ひ）メモ
InfluxDBとは http://influxdb.org メトリクスやイベントといった時系列データを格納するのに適したデータストアです。 ちなみに go で書かれています。 ちなみに 2013のOpen Source Rookiesに選ばれました。 InfluxDBの特徴 RRDやMySQLに時系列データを格納する場合と比較して、InfluxDBの特徴を紹介します。 バックエンドは LevelDB LevelDBとは、キーでソートされた状態で可能されたKVSです（Google製）。詳しくはこのへん参照のこと。 http://en.wikipedia.org/wiki/LevelDB https://code.google.com/p/leveldb/ https://speakerdeck.com/smly/influxdb-and-leveldb-inside-out 将来的にLev
SSD がコモディティになっても状況はかわらない - kazuhoのメモ置き場
脊髄反射。 Oracle や MySQL など近年の RDBMS はインデックスのデータ構造にB木 (の変種) を採用していますが、その理由はここにあります。 SSD がコモディティになると状況は変わる (中略) 二次記憶上での検索用のインデックスにはこれまで B木のようなディスクに最適なデータ構造が必然的に選択されてきましたが、SSD に変わると、現実的に利用可能なデータ構造にも幅が出て、アプリケーションによっては劇的な改善が可能になるというわけです。 この先 SSD の普及によって、色々なソフトウェアで、驚くような改善が行われる機会を目にすることが多くなるのではないかと思います。その時、単に SSD に変わったから速くなったと捉えるのではなく、どのようなデータ構造が選択されて、そのデータ構造の特性が SSD とどのようにマッチしたのかという視点で見ていくことが大切ではないかと思います。
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
InfluxDB | Real-time insights at any scale | InfluxData
Platform InfluxDB enables real-time analytics by serving as a purpose-built database that optimizes processing and scaling Real-Time Analytics Lightning-fast ingest and queries for time-based columnar data Time Series Analytics Efficiently ingest, query, and store time-based data InfluxDB 3.0 Overview Better ingest performance, sub-second queries, and lower storage costs Integrations 300+ plugins
MySQLでVisual Explain
MySQL Workbenchの次期バージョンである6.0のベータ版が公開された。例によってMySQLのダウンロードサイトで公開されているので、新機能が気になる人はゲットして試してみて頂きたい。見た目が若干今流行りのフラットデザインっぽくなってシャレオツ（笑）な感じに仕上がってる。 ベータ版が公開されたのを記念して、Workbenchに搭載されているナイスな機能について紹介したい。そう、Visual Explainだ。Visual Explainとは読んで字のごとく、SQLの実行計画を視覚的に表現したものだ。SQLが複雑になると、その実行計画は理解し辛いものとなる。 今日はVisual Explain基本的な使い方と、それがどのように見えるかを紹介しようと思う。 Visual Explainを使用するには、対象のMySQLのバージョンが5.6以上であり、なおかつWorkbenchのバージョ
オラクルの次期「Oracle Database 12c」、新機能プラガブルデータベースの利点とは？
サンフランシスコで開催中のOracle OpenWorld。10月1日に行われた基調講演では、来年登場予定の次期データベース製品「Oracle Database 12c」の新機能が紹介されました。特に目玉機能となるコンテナデータベースは、データベースのコンソリデーションを実現するこれまでにない新しいコンセプトの機能となっています。 基調講演の模様を紹介しましょう。 コンテナデータベースとプラガブルデータベース 米オラクル、シニアバイスプレジデント、データベースサーバテクノロジーズ、Andrew Mendelsohn氏。 IT部門にとって、予算が増えない中でITに対する要求は増えていく。コスト削減のためにサーバを仮想化してコンソリデーションしていくが、データベースのコンソリデーションは難しい。 Oracle Database 12cは、コンテナデータベースを用いることで、仮想マシンではない方
MySQL 5.6におけるsync_binlog=1の改善について＆勉強会のお知らせ - SH2の日記
2012年6月のエントリの続きです。前回は同期レプリケーションによるネットワーク遅延のある環境において、MySQLの性能がどの程度低下するのかということを確認しました。その中でも特にsync_binlogが1に設定されている場合、性能が大きく低下するということが分かりました。参考としてAmazon RDSのマルチAZデプロイメントにおいては、性能と信頼性のトレードオフを考慮した結果、sync_binlogがデフォルトで0に設定されているということを調査しました。 タイトルでネタバレしていますが、MySQLの次期バージョン、MySQL 5.6でこのsync_binlog=1の性能が大きく改善します。前回と同じ負荷テストをMySQL 5.5.25からMySQL 5.6.6-labsに差し替えて行った結果を、以下に示します。 前回のMySQL 5.5.25と異なり、sync_binlog=1にお
インメモリデータベースはエンタープライズの主流になるか？ オラクルに聞いた
オラクルは同社の代表製品であるOracle Databaseのほかに、インメモリデータベースであるTimesTenを製品として揃えています。TimesTenは2005年にオラクルが買収した製品で、米オラクル バイスプレジデントのマリーアン・ニーマット（Marie-Anne Neimat）氏は、TimesTenの創業者です。 サーバに搭載されるメモリが年々増大する中、インメモリデータベースは今後データベースが進化する方向として注目されています。 ニーマット氏に、TimesTenの特徴、活用分野と今後の見通しなどを聞きました。 オラクルはインメモリDBのコアを全ティアで活用 ──── オラクルにおけるTimesTenの位置づけを教えてください。 ニーマット氏 データの大きさがメモリに乗る大きさのときに、OLTP性能において素晴らしい能力を発揮できるデータベースです。また、Oracle Data
MongoDBの薄い本
2.6対応版 MongoDBの薄い本 The Little MongoDB Book Karl Seguin 著 / 濱野 司 訳 i 目次 目次 i この本について iii ライセンス . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii 著者について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii 謝辞 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii 最新バージョン . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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