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Building a highly-available web service without a database
If you’ve ever built a web service or a web app, you know the drill: pick a database, pick a web service framework (and in today’s day and age, pick a front-end framework, but let’s not get into that). This has been the case for several decades now, and people don’t stop to question if this is still the best way to build a web app. Many things have changed in the last decade: Disk is a lot faster
RDBの主キー、UUID使った方がいいの？(DDD, CleanArchitecture対応)
結論 お手軽モノリスならAutoIncrementが効率的だしこれでいいよ アプリケーション側で主キーを生成したい場合はLUIDを作る必要があるよ。GUIDで大は小を兼ねよう 主キーでGUIDを使うならULIDよりもUUIDv7がおすすめだよ ただし分散されているエンジンによってはUUIDv4の方が効率的になる場合もあるよ 主キーは原則公開しない方がいいよ UUIDv7やULIDはユニーク性を持ったInstant(timestamp)としても使えるよ 分散されたシステムでは厳密な時系列性を担保することはできないよ、あきらめてロックをかけつつ連番を一か所で生成しよう RDBのPrimary Key(主キー)とは？ MySQL、PostgresQLなどのRDBでは各レコードを識別するために一意な値を必要とします。これをPrimary Key(主キー)と呼びます。別のカラムにUNIQUEなInd
TiKVにおけるトランザクションとMVCCの話
はじめに PingCAPの小板橋です。はじめまして！ TiDBの入門記事から上級者編まで幅広く取り扱う本アカウント第5回目は「TiKVにおけるトランザクションとMVCCの話」についてをまとめていきたいと思います。 TiKVの仕組み まずは、TiKVの仕組みについてを見ていきましょう。 全体のTiDBクラスターのアーキテクチャについては、下記の記事をご覧ください。 TiDBクラスターにおけるデータレイヤーにあるストレージノードとしてTiKVと呼ばれるものがあります。 TiKVは、分散型のキーバリューデータベースになり、ACIDに準拠したトランザクションAPIを提供しています。このTiKVの裏には、RocksDBとRaftコンセンサスアルゴリズムによって動作しています。 Raftコンセンサスアルゴリズムについては、また別の記事で深ぼっていきます。(こちらはこちらでお楽しみに！) RocksDB
列指向、行指向データベースの特性を木構造を用いた集計クエリから理解する
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" の 34 週目の記事です！ 1 年間連続達成まで 残り 19 週 となりました！ 株式会社ログラスの龍島（りゅうしま）です。最近はもっぱら新生姜をガリにしてクラフトビールのつまみにする毎日を送っています。今日はデータベースとデータ構造の話です。 この記事でやること データ集計の高速化のため、多くの場合、列指向データベースが選ばれます。列指向が大量のデータ操作を効率的に処理できるためです。行指向のデータベースを利用している状況で、データ集計のパフォーマンス向上のため列指向データベースへの移行をすることはよくある例です。しかし、行指向データベースで有効なデータ構造やクエリが列指向で同様に優れているとは限りません。この記事では、行指向のPostgreSQLと列指向のBigQueryを使って、それぞれに
データベースの在庫の持ち方をビットで管理してる話 - 一休.com Developers Blog
こんにちは、一休.comスパ(以下、「スパ」)の開発を担当しているshibataiと申します🙏 今回はスパのデータベースの在庫の持ち方で試行錯誤した話をさせていただきます。 背景 2024-03-29追記: 一休.comスパにおける在庫の特徴について 一休.comスパが扱う「在庫」は、「ある日付の特定の時間に対する空き枠」です。以降の説明では、スパ施設ごと、日付ごと、また時間ごとに増えていく「在庫」をいかに効率よく扱うかについて説明しています。 詳細については次のスレッドも参照してください！ https://t.co/Y0SPmDE4yZ この記事のコメントみてると、少し我々のシステムの要件が伝わってないというかそこの説明が記事に不足しているように思った。ので以下その補足— naoya (@naoya_ito) March 29, 2024 現在の実装 スパは予約を受け付けるために在庫の
endatabas | SQL Document Database with Full History
Endatabas is an open source immutable database. We hope you will enjoy building with Endatabas as much as you enjoyed writing your first program. Endatabas is now in Beta. Read the One-Page Executive Summary. For more information, please contact us at [email protected]. -- store documents without CREATE TABLE INSERT INTO msgs {text: "Here is some classic material", user: "George", send_at: 2024-
Memgraph
Light & Powerful. Tuned for Dynamic Analytics Environments. Easy to Adopt, Scale and Own.Tuned for dynamic environments. Easy to adopt, scale & own.
間接参照を巨大仮想メモリで飲み込む - Software Transactional Memo
この記事はデータベース・システム系 Advent Calendar 2023の3日目の記事である。昨日の記事も僕でした。 間接参照を巨大仮想メモリで飲み込む メインメモリはハードディスクやSSDより容量が小さく、この問題は当面は解決の目処が立たない。 そもそも今のDRAMより速くて安くて大きいストレージが仮に発明されてもそれがDRAMに取って代わるメインメモリの立ち位置になるだけであってその下のレイヤーには依然としてそのメインメモリより安くて大きなストレージが置かれる事になる。大局的な観点ではストレージの階層構造とは経済活動の鏡像でもある。 バッファプール さて、耳にタコができるほど繰り返しているが現代のデータベースはディスクなどの永続ストレージにデータの本尊が保存され、メインメモリはそれに対する読み書きを高速化するためのデータ一時置き場としての役割を担当している。 代表的なRDBMSは3
ANAのDB障害の裏に「危うい常態」、パッチは全て当てるべきなのか
全日本空輸（ANA）で2023年4月3日に発生したシステム障害は、50便以上が欠航するなど利用客に大きな影響を与えた。ANAが4月7日に開いた記者会見によると、データベースに「予期せぬエラーが発生」し、「フリーズ」状態になったのが原因だという。 エラーの発生はデータベースのバグに起因するもので、それを是正するパッチ（修正プログラム）は既に提供されていた。日経クロステックの記事によれば「同社はシステム構成上パッチ未適用でも問題ないとみて適用を見送っていた」という。 なぜパッチは適用されなかったのかを考えてみたい。 運用で回避しきれるか ANAのデータベースが抱えていたバグは、パラレルクエリーに関するものだ。パラレルクエリーはSQLを並列化して実行し、照会処理のパフォーマンスを向上させる機能である。同社の資料では「複数のデータ抽出処理を並列で同時に実行することによるデータベースの偶発的なエラー
Datalog に入門する - プログラムを自動生成したい
とある論文がデータのスキーマ変換を行うために Datalog を用いていた。Prolog は触ったことあるし、Datalog って言葉も聞いたことはあったが、具体的にどんな言語で何が嬉しいのか知らなかったのでちょっと調べてみた。 ついでに Datalog のインプリタとして Soufflé という処理系も触ってみた。 Datalog とは Datalog は、論理型プログラミング言語である Prolog のサブセットであり、主に演繹データベースのクエリ言語として用いられる。クエリは論理的な制約として記述され、その制約を満たすデータをデータベースから抽出する。最近では Datomic のような分散データベースのクエリ言語としても用いられている。 Datalog として標準化された言語が言語仕様があるわけではなく、処理系によって構文が異なっていたり、独自の拡張がされていたりする。たとえば、集約
史上最強のデータベース、SurrealDB - Qiita
SurrealDBというRust製データベースを知ったので紹介します。このデータベースはすごいです。リレーショナル、ドキュメント、グラフ、あらゆる種類のデータ構造を扱うことができ、かつインメモリ、単一ノード、分散環境、全てで動かすことができます。さらにHTTPやWebSocketによるアクセスと柔軟なユーザ認証、認可機能とがDB本体に内包されており、ブラウザから直に接続するWebDBとしても使えます。とにかくなんでもできる夢のデータベースといった感じです。 特徴 機能を挙げていたら多くなりすぎたので、特に面白い部分を挙げます。 配列やオブジェクトをネストした複雑なデータ構造を持てるのに、レコードリンクという機能によりリレーションに対応していてしかもSQLやMongoDBより簡潔にクエリが書ける。 スキーマレスで各レコードには任意のフィールドを持てるが、必要ならスキーマを定義することもできる
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Memgraph, Client Adapters and WebAssembly. What?
GitHub - clockworklabs/SpacetimeDB: Multiplayer at the speed of light
JunoDB: PayPal Open Sources Key-Value Store Powering 350 Billion Daily Requests
直接ディスクとやりとりするようなデータベースは存在するのか
Azure Now Supports Database as a Service Couchbase Capella
Scalar DLT | 株式会社Scalar
DuckDB vs. Porto Buses — A Small Case for a New OLAP Engine
SurrealDB Explained With Express.js, Node.js, and TypeScript