クラウド時代のデータベースを理解するために①
最近、分散データベースとかNewSQLとかサーバレスなデータベースとか色々聞きますよね。 でも、専門ではない人たちにとって、「何が違うの？」「自分たちに必要なDBはどれなの？」という点が分かりづらいと思います。 私も良く聞かれます。 AuroraはNewSQLですか？ NewSQLってサーバレスなんですか？ スケールできないDBとか聞きますけど、リードレプリカ増やせますよね？ などなど。この辺に基本的なところから答えられるように、順を追って解説していきましょう。 「コンピュートとストレージは別であれ」 と神が言うと、コンピュートとストレージは分離された。 と言うのは冗談ですが、まずはここからスタートしましょう。 クラウド以前のデータベースを使っていた人にはお馴染みのように、それまでデータベースは大きな1つの箱でした。 過去に私は下図でデータベース（厳密にはRDBMS）のコンポーネントを解説
世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」を開発
世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」を開発― 処理性能456万TPSと応答遅延219ナノ秒を実現 ― 日本電気（株）と（株）ノーチラス・テクノロジーズはNEDOの「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」（以下、委託事業）において、世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」（以下、劔）を開発しました。 劔は、次世代のデータベースに用いられるハードウエア環境（メニーコア・大容量メモリーなど）に適合したシステムであり、ハードウエアの性能が向上するほどシステムの性能も高まる特性を有しています。32以上のコア数を有するハードウエアにおいては、世界最速レベルの処理性能456万TPSと219ナノ秒の応答遅延を実現しました。 劔の導入によって、複雑なバッチ処理とオンライン
持続可能な AWS インフラストラクチャの最適化、第四部：データベース編 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 持続可能な AWS インフラストラクチャの最適化、第四部：データベース編 このブログは Otis Antoniou, Ibtehaj Ahmed, Darren Ko, Ceren Tahtasiz によって執筆された内容を翻訳したものです。原文はこちらを参照して下さい。 このシリーズの第一部：コンピュート編、第二部：ストレージ編、第三部：ネットワーキング編では、持続可能性のために AWS アーキテクチャのコンピュート、ストレージ、ネットワーキングレイヤーを最適化するための戦略を紹介しました。 この投稿、第四部では、データベースレイヤーに焦点を当て、データベースの使用率、パフォーマンス、およびクエリを最適化するための推奨事項を提案します。これらの推奨事項は、AWS Well-Architected Framework のサステナビリティ（持続
主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ | コーソルDatabaseエンジニアのBlog
Microsoft SQL ServerMySQLOracle DatabasePostgreSQLSolarWinds DPAデータベース運用主要RDBMS製品の比較 2022.09.01 渡部 亮太 主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ Oracle ACE Proの渡部です。 主要なRDBMS製品についてアーキテクチャを比較します。 大枠を整理することが最大の目的です。細かい例外事項や拡張機能は適宜記載を割愛しています。 2022年9月時点の最新バージョンをベースに記載していますが、記載内容にバージョン依存は少ないはずです。 時間ができた時に随時追記予定です。 もし誤りを見つけた場合は、優しく教えていただけると嬉しいです。→ https://twitter.com/wrcsus4 or ryota.watabe at cosol dot
アニメNEXT 100 日本のアニメーション研究 １：日本のアニメ大全 国産商業アニメーション映画第一号に関する調査レポート 2017/01/01 中間報告
Qzil.la、世界的NFTプロジェクトAzukiのアニメアンソロジーシリーズ『Enter The Garden』を制作 エピソード1『The Waiting Man – 待つ男 -』のPVを本日公開 2024-04-12 リリース提供：Qzil.la株式会社 『神統記(テオゴニア)』TVアニメ化決定！！ノベル1～3巻・コミックス1～10巻好評発売中＆最新11巻は4/5(金)発売 2024-04-10 リリース提供：株式会社主婦と生活社 色彩検定はイケボで勉強!? 受検生を全面サポート。声優・緒方恵美、オラオラ系でミステリアスな講師役に！イケボ講師による色のユニバーサルデザイン解説動画。斉藤壮馬、木村良平、杉田智和演じる先生との掛け合いも 2024-04-10 リリース提供：公益社団法人 色彩検定協会
データベース設計におけるNULL - kawasima
NULL絶対ダメ論や現実的には無理だから上手く付き合っていくしかないんだよ論など見られるが、せっかくCodd博士が上図の分類を提示しておられるので、これを元にもっと詳細化して考えてみよう。
UTF-8のテーブル(MySQL5.6)に竈門禰󠄀豆子が格納できない問題を調べてみた - Qiita
竈門禰󠄀豆子をMySQL5.6のテーブルにinsertしようとすると正しく格納できず、竈門禰となってしまうケースがあるという話を聞き、調べてみました。 実践 まずは試しにやってみます。 mysql> show create table verification\G *************************** 1. row *************************** Table: verification Create Table: CREATE TABLE `verification` ( `name` varchar(100) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin 1 row in set (0.01 sec) mysql> inse
SQL Training 2021
Transcript SQL 株式会社 AI Shift 三宅 悠太 1. データベース 2. SQL I 3.トランザクション 4. データベース設計 5. インデックス 6. 実行計画 7. SQL II データベース データベースとは “A database is an organized collection of inter-related data that models some aspect of the real-world “ (CMU) データベースとは、実世界のある側面をモデル化した、秩序 だった、相互に関連したデータの集まり DBMS • データベース管理システム（DBMS）は、データベースを管理するソフトウェア ◦ 例：MySQL, Oracle Database, SQLite, MongoDB • DBMSの目的は、アプリケーションが簡単にデータベースにデー
MySQL で使用するメモリサイズの見積もり - 元RX-7乗りの適当な日々
最近、MySQLのパラメータの調整をする機会があったのですが、特定のパラメータを変更した際に、メモリの消費量にどう影響するのか、というのを調査する際に、インターネッツを彷徨ったところ、サイトによって書いてあることにバラつきがあったので、自分でもまとめてみることにした。 結論から書くと、参考にしたのは以下のオライリーの書籍「MySQLトラブルシューティング」で、記述が一番わかりやすく書かれていた。 このエントリは、この書籍の 「3.9.3 オプションの安全値を計算する」 にて記載がある内容をまとめたものになる。 MySQLトラブルシューティング 作者:Sveta SmirnovaオライリージャパンAmazon 著者について Sveta Smirnova(スヴェータ・スミルノヴァ): Oracle社MySQLサポートグループ・バグ検証グループの主席テクニカルサポートエンジニアとして毎日MySQ
小岩井ことりさん作詞・作曲・歌唱のDB公開で、AI歌声合成の民主化へ躍進。NEUTRINOの新キャラクタ『No.7』がリリースへ｜DTMステーション
NEUTRINO、CeVIO AI、Synthesizer V……と、まるで人間のように歌う、AI歌声合成の世界が賑わっていますが、今年この世界がさらに大きく変わる可能性が出てきました。一般ユーザーが自分の声を収録し、それを元にAI歌声合成をするための統一した楽曲の規格を作り、公開されることになったのです。その仕組みづくりに貢献したのが、声優であり、マルチクリエイターでもある小岩井ことり（@koiwai_kotori）さん。AI歌声合成のために、小岩井さんが作詞・作曲するとともに、自ら歌唱したデータ、計50曲が公開されることとなり、それをテンプレートにして歌えば、それぞれのAI歌声合成ができる世界が実現できることになりそうなのです。 そのプロトタイプとなる小岩井さんの歌唱データベースが公開に向けて、準備を進めているところですが、正式公開前に、実際に歌わせることができるソフトであるNEUTR
Kubernetesに最適化されたNoSQLデータベース「K8ssandra」が登場。Cassandra開発元のDataStaxがオープンソースで公開
Kubernetesに最適化されたNoSQLデータベース「K8ssandra」が登場。Cassandra開発元のDataStaxがオープンソースで公開 代表的なNoSQLデータベースとして知られるApache CassandraをKubernetesに最適化した「K8ssandra」（海外の複数の記事によると発音はケェイサンドラ：Kay-sandraの模様）を、Cassandraの開発元であるDataStaxがオープンソースとして公開しました。 Meet K8ssandra! As a #Kubernetes #Helm chart, #K8ssandra deploys all things @Cassandra and gives #DBAs and #SREs elastic scale for data on Kubernetes. Check it out at https://
データベースを遅くするための８つの方法
はじめに Twitterのタイムラインを見ていたらバッチ系のプログラムで逐次コミットをやめて一括コミットにしたら爆速になったというのを見ました。当たり前でしょ、と思ったけど確かに知らなければ分からないよね、と思って主に初心者向けにRDBを扱うときの注意点をまとめてみました。 プログラミングテクニック的なところからテーブル設計くらいの範疇でDBチューニングとかは入ってないです。 自分の経験的にOracleをベースに書いていますが、他のRDBでも特に変わらないレベルの粒度だと思います。 大量の逐次コミットをする バッチアプリケーションでDBにデータをインサートすると言うのはかなり一般的な処理です。しかしデータ量が少ない時はともかく大量のインサートを逐次コミットで処理するとめちゃくちゃ遅くなります。数倍から十数倍遅くなることもあるので、10分程度のバッチが１時間越えに化けることもザラにあるので原
ゴッホの大規模データベース「Van Gogh Worldwide」が誕生。1000点以上の作品を掲載
ゴッホの大規模データベース「Van Gogh Worldwide」が誕生。1000点以上の作品を掲載フィンセント・ファン・ゴッホの作品のみを集めた大規模なデータベース、「Van Gogh Worldwide」がローンチされた。ゴッホ美術館やクレラー＝ミュラー美術館などが作品データを提供しており、現時点で1000点以上の作品を閲覧できる。 出典＝Van Gogh Worldwideのウェブサイト（https://vangoghworldwide.org） あるようでなかったアーティスト・データベースが誕生した。フィンセント・ファン・ゴッホの作品のみに特化した「Van Gogh Worldwide」だ。 このデータベースは、世界最大のゴッホ・コレクションを誇るオランダのゴッホ美術館と、それに次ぐ規模のコレクションを有するクレラー＝ミュラー美術館、そしてオランダ美術史研究所がタッグを組んでローン
SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話 - Qiita
2020/9/30追記 本記事は元々、「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の実行順序のお話」というタイトルで投稿しておりました。 しかし、知見のある方からのコメントと自分でも調べてみた結果、今回紹介している順序はあくまで論理的な処理順序であり、実行順序とは別物ということがわかりました。 誤った知識を布教してしまい申し訳ございません。 2020/9/30のタイミングで、本記事のタイトルを「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話」に変更させていただきました。 はじめに 「SQLといえば、エンジニアが扱うスキル」と思われがちですが、最近はマーケターや営業など、非エンジニアの方もSQLを使って、自らデータを抽出し分析する方が増えてきています。 またエンジニアの方でも、ORM任せでなんとなく理解している状態の方もいるのではないでしょうか？ 今回は、そんな方々にこそ
Googleスプレッドシートと同期できるデータベースアプリ「Memento Database」がかなりいい！ - ロマろぐ
Android/iOSアプリ「Memento Database」 使ってみる（同期の検証） 便利な機能 無料版と有料プランの違い かなり満足！ 僕は今はGoogleスプレッドシートで購入物を記録しています。 GoogleスプレッドシートはGoogleドライブで同期でき、ハードオフなど出先でスマホで検索できるのでそこそこ便利です。 ただ、スマホでの一覧性はあまりよろしくなく、検索機能も乏しくソートや条件での整理はできません。画像の登録・閲覧も限定的。まぁそりゃそうだ。ExcelもGoogleスプレッドシートも表計算ソフトであってデータベースソフトではないしね。 ならばデータベース専用ソフト（AccessやFilemaker）で記録と管理を・・・ということになりますが、これらのソフトは使い勝手がかなり専門的で古臭いのです。ボタン一つでスマホ対応・クラウド同期はほぼ無いですし、特に表計算ソフトで
データベース設計の際に気をつけていること - 食べチョク開発者ブログ
皆さんこんにちは、エンジニアの西尾です。 新しい機能・サービスを開発する際、私は特にデータベース設計に気をつかいます。 データベースはシステムの土台です。 土台が不安定だと、その上に積み上げていくアプリケーションコードがいびつなものになり、つらい思いをします。 また、一度動き出してしまったシステムのデータベース設計を変えるのは、容易なことではありません。 データベース設計には”これだ！”という正解はないと思っています。 サービスの特徴、システムの性質、toB向け/toC向け、Readが多い・少ない、Writeが多い・少ない。 その他もろもろの背景により、データベース設計の仕方も変わってきます。 このテーブルは正規化していないから駄目だ、この設計はいわゆるポリモーフィック関連だから使ってはいけない、などということはありません。 アンチパターンと呼ばれるものも時と場合によっては正解になります。
マイクロソフト、「Azure Cosmos DB」がずっと無料で使える「Free Tier」を発表。地球規模の分散データベースを最大5GBまで
マイクロソフト、「Azure Cosmos DB」がずっと無料で使える「Free Tier」を発表。地球規模の分散データベースを最大5GBまで マイクロソフトは、分散NoSQLデータベース「Azure Cosmos DB」が期限なく無料で使える「Free Tier」を発表しました。 Activate Free Tier on a new #azurecosmosdb account to get 400 RU/s throughput and 5 GBs storage free each month, for the life of your account. What will you build? #appdev #nosql https://t.co/BmfoWyYcbW — Azure Cosmos DB (@AzureCosmosDB) March 7, 2020 Azure
「AIきりたん」がすごい - すずしめにっき
ゆうべ、そろそろ寝ようかなと思っていたらものすごいものが投下され、興奮して結局3時半まで起きてしまいました。 ということで、昨晩公開された「AIきりたん」こと歌声合成エンジンNEUTRINO1について（今の興奮をあとで思い返すためにも）書いておきます。 AIきりたんとは とりあえずこれを聴いてみてください。 これが合成音声か！？と思ってしまうような仕上がりですが、これがAIきりたん……歌声合成エンジンNEUTRINOによって生成されたきりたんの歌声です。 NEUTRINOはSHACHIさん(@SHACHI_KRTN)によって製作されたフリーウェアで、昨晩公開されました。その標準の同梱ライブラリの1つが東北きりたんのものなので、そちらのことが「AIきりたん」または「AIシンガーきりたん」と呼ばれているというわけです。 ニューラルネットワークを用いた歌声シンセサイザー【NEUTRINO】を公開
SELECT文で本番環境を落としたお話 - Qiita
（この記事は 地平線に行く とのマルチポストです） 本番環境でやらかしちゃった人 Advent Calendarで、このパターンのやらかしはなかったのでキーボードを叩くことにしました。 番外編のつもりでお楽しみください。 この記事が、新たな障害発生を防ぐことにつながれば幸いです。 何をやったのか ある日、ちょっとした調査のために本番データベースのデータを確認することになりました。 （個人情報が格納されているようなシステムではなかったので、必要であれば本番データベースへのアクセスが許されていました） もしメンテナンスがあればそのタイミングでやればよかったのですが、直近では特に予定はないとのことでした。そのため、システムが動いている状態のまま作業をすることにしました。 ごく単純な SELECT を実行するだけのつもりだったので、システムに影響がないと判断したためです。 その際、万が一コピペをミ
スイッチ交換でMySQLのレプリケーションが壊れた顛末
2019年8月2日、インフラストラクチャエンジニアやネットワークエンジニア向けの勉強会「インフラ・ネットワークエンジニア勉強会」がアイスタイル株式会社で開催されました。同会では、AWSに関するインフラ・ネットワーク視点の話や、オンプレ環境の話など、過去の事例を共有。6人のエンジニアが成功・失敗談をシェアしました。「スイッチ交換でデータベースがすごく苦労した話」に登壇したのは、株式会社アイスタイルのsuzukito氏。講演資料はこちら スイッチ交換でデータベースがすごく苦労した話 suzukito氏：レイヤ3スイッチの交換でデータベースがすごく苦労した話をしたいと思います。 自己紹介です。鈴木と申します。アイスタイルのデータベースエンジニアをやっています。 お話しすることは、スイッチ交換でMySQLのレプリケーションが壊れました。その顛末を共有したいと思います。 まず、ある日、インフラのほ
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