TL;DR; Amazon AuroraはIn-Memory DBでもなくDisk-Oriented DBでもなく、In-KVS DBとでも呼ぶべき新地平に立っている。 その斬新さたるやマスターのメインメモリはキャッシュでありながらWrite-BackでもなくWrite-Throughでもないという驚天動地。 ついでに従来のチェックポイント処理も不要になったのでスループットも向上した。 詳細が気になる人はこの記事をチェキ！ Amazon Aurora Amazon AuroraはAWSの中で利用可能なマネージド(＝運用をAWSが面倒見てくれる)なデータベースサービス。 ユーザーからはただのMySQL、もしくはPostgreSQLとして扱う事ができるのでそれらに依存する既存のアプリケーション資産をそのまま利用する事ができて、落ちたら再起動したりセキュリティパッチをダウンタイムなしで(!?)適
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！ オープンソースのデータベースとしてよく比較されるPostgreSQLとMySQL。どんな長所・短所があるのでしょう？ それぞれの専門家による対談で明らかにします。 エンジニアとして働いていると必ず直面する悩み。それは、「どのリレーショナル・データベース（以下、RDB）を選ぶのが最善なのか？」です。 RDBごとに長所と短所は異なっています。そのため自社サービスにマッチしないRDBを選んでしまうと、それがボトルネックとなり開発・運用にトラブルが生じるケースは少なくありません。 なかでもよく比較検討されるのが、PostgreSQLとMySQL。ともにオープンソースRDBのデファクトスタンダードであり、高い性能と数多くの機能を持っています。 では、両者は具体的にどのような長所・短所があるのでしょうか。そ
自然言語からSQLクエリを機械学習で生成、業務データベースが言葉で検索できるように。セールスフォース・ドットコムがAIの研究成果を公開 セールスフォース・ドットコムの人工知能研究部門であるSalesforce Researchは、自然言語による質問とデータベーススキーマの情報を基に、質問に対応するSQLクエリを機械学習で生成する研究成果を公開しました。 これによってビジネスパーソンがSQL言語を学ぶことなく、業務データベースから必要な情報を自然言語で検索できることが期待できます。 自然言語を解析してSQLクエリを生成 下記の図は、公開された研究成果の概要を示したものです。 図の左上「How many engine types did Val Musetti use？」が自然言語の問いとなり、「Entrant / Constructor / Chassis / Engine / No / D
こんにちは、 id:alpicola です。今年4月に新卒入社してアプリケーションエンジニアとして働いています。 ウェブアプリケーションはその性質上、データベースに対して同時に大量の問い合わせを行います。そうした中でデータベースが個々の問い合わせを処理していくときに起こっていることは何か、どういう順序で処理が行われるのか、というのは興味深い話題かと思います。例えばデータベースに対して行った更新処理の結果が、更新を行ったクライアント以外のクライアントからも「見える」ようになるのはいつでしょうか。入社間もない頃、先輩エンジニア達にそうした疑問をぶつけてみたところ、「トランザクション分離レベル」というキーワードと、この分野の古典的な論文 A Critique of ANSI SQL Isolation Levels を教えてもらい、輪読会を社内で開催しました。この記事ではこの輪読会の模様をレポー
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
Timescale is Postgres made powerful3.2M+ Timescale databases power apps across IoT, sensors, AI, dev tools, crypto, and finance—all built on PostgreSQL. We use PostgreSQL for everything; we built our cloud so you can too. Time series, events, and analyticsFor workloads that ingest and query high volumes of data, Timescale queries up to 350x faster, ingests 44% faster, and saves 95% storage over RD
Documentation Paper contains a paper that describes the technical components of the project. API Reference contains automatically generated documentation for all types, modules and functions in the library. This includes additional brief samples on using most of the functions. Wiki Examples C# Examples F# Examples Contributing The project is hosted on GitHub where you can report issues, fork the p
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
The data layer for hyperscale, resilient and globally available applications—based on open-source Apache CouchDB IBM® Cloudant® is a fully managed NoSQL database service that offers scalability capabilities to for developers and businesses. It allows users to effortlessly handle large volumes of data and high traffic loads with minimal maintenance. Built on CouchDB technology with compatible API a
On distributed systems broadly defined and other curiosities. The opinions on this site are my own. Here I will write about our recent work on Hybrid Logical Clocks, which provides a feasible alternative to Google's TrueTime. A brief history of time (in distributed systems) Logical Clocks (LC) was proposed in 1978 by Lamport for ordering events in an asynchronous distributed system. LC has several
Open Sourcing Cubert: A High Performance Computation Engine for Complex Big Data Analytics Authors: Maneesh Varshney, Srinivas Vemuri What do you do when your Hadoop ETL script is mercilessly killed because it is hogging too many resources on the cluster, or if it starts missing completion deadlines by hours? We encountered this exact same problem more than a year ago while building the computatio
This a guest post by Rajkumar Iyer, a Member of Technical Staff at Aerospike. About a year ago, Aerospike embarked upon a quest to increase in-memory database performance - 1 Million TPS on a single inexpensive commodity server. NoSQL has the reputation of speed, and we saw great benefit from improving latency and throughput of cacheless architectures. At that time, we took a version of Aerospike
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Tutorials: Learn SQL step by step 0 SELECT basics Some simple queries to get you started 1 SELECT name Some pattern matching queries 2 SELECT from World In which we query the World country profile table. 3 SELECT from Nobel Additional practice of the basic features using a table of Nobel Prize winners. 4 SELECT within SELECT In which we form queries using other queries. 5 SUM and COUNT In which we
High Performance RocksDB uses a log structured database engine, written entirely in C++, for maximum performance. Keys and values are just arbitrarily-sized byte streams. Optimized for Fast Storage RocksDB is optimized for fast, low latency storage such as flash drives and high-speed disk drives. RocksDB exploits the full potential of high read/write rates offered by flash or RAM. Adaptable RocksD
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