QConTokyo ( http://www.qcontokyo.com/KotaUENISHI_2015.html ) の発表スライド
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか？ 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性（Eve
Atlas Device SDKs are deprecated. Refer to the deprecation page for details. Atlas Device SDK is a suite of app development tools optimized for data access and persistence on mobile devices. Use the SDKs to build data-driven mobile, web, desktop, and IoT apps. The SDKs provide tools to read and write Atlas data from devices. Your app can sync automatically with MongoDB Atlas and other devices usin
筑波大学の川島先生に呼ばれて木、金と情報システム特別講義Dというやつに参加してきた。こんなことになるとは思っていなかったが、あろうことか講師側で呼ばれてしまい、思えば遠くへ来たものだと感慨深い。フリは「RiakとNoSQLの話をしてもらえたら」という非常に自由度の高い内容なので、せっかくなので僕の知っていることを全部詰め込んで話してやろうと思ったら10分延長してさらにスライド10枚分くらいを消化不良で終了という、みっともない感じになってしまった。かなり端折ってポイントだけ説明したので流れが分からず苦労した方も多いと思うが、まあ僕の性格なので許してほしい。データベースの講義をひと通り終えた院生レベルを想定してスライドを作ったので、もしかすると、わりと難しかったり分かりにくかったりするかもしれないので、わからないことがあったら適当に質問してください。 言いたかったことの流れを僕なりにまとめると
DB設計の難しさ
今日は徒然なるままにDB設計について思っていることを並べてみようと思う。 ようやくWEB+DB Pressの次号の原稿を書き終えた。2年間の連載であるが、来年はプライベートが忙しくなる予定なので、連載はこれにて終了とさせてもらうつもりである。 「なぜ人はリレーショナルデータベースを使いこなせないのか」 このところ執筆や講演を通じてリレーショナルモデルについて説明する機会を色々頂いているが、それらの活動の根源となっているのが、この素朴な疑問である。その疑問をパワーにしてこれまで活動を行なってきた。 現時点での自分の回答は「データベース設計が難しいから」である。もちろんリレーショナルモデルそのものの難しさというのもあるが、それよりは「適切な使い分けができていない」ということが大きいように思う。言葉を変えると、リレーショナルモデルを適用すべきデータとそうでないデータの判断ができていないからDB設
UnQLite is a in-process software library which implements a self-contained, serverless, zero-configuration, transactional NoSQL database engine. UnQLite is a document store database similar to MongoDB, Redis, CouchDB etc. as well a standard Key/Value store similar to BerkeleyDB, LevelDB, etc. UnQLite is an embedded NoSQL (Key/Value store and Document-store) database engine. Unlike most other NoSQL
IDの設計についてのさらに突っ込んだ議論
今日も前回に引き続きデータベース設計の話をする。今回の話で一旦データベース設計については筆を置くつもり（ブログ書いてないで原稿書けよ＞俺）であるが、その前に話をすっきりさせて置きたいと思う。最後を飾るテーマはIDの設計である。 数字しかないのに意味を含んだID前回のエントリを見ていただいた方から、次のような構造を持った学籍番号があるというフィードバックを頂いた。 全部数値で"入学年度下2桁"+"学科コード"+"学科内のあいうえお順の順位" このようなルールで割り当てた学籍番号を、単なる数値として扱うのであれば大きな問題はない。これは数値しか含まれていないので、SQLのデータ型としては単に数値型を使えば良いだろう。だが、学籍番号から入学年度を判断する、あるいは学科を判断するといった用途で使われるのであればやはり適切ではないといえる。リレーショナルモデルの観点だけからではなく、IDとして適切で
リレーショナルモデルのドメイン設計についての議論
リレーショナルモデルを実践するには、ドメイン（≒データ型）を如何に正しく設計するかということが極めて重要になる。しかしながら、ドメインをどう設計すべきかという議論はあまりされていないように思う。その結果、ドメインについての理解はあまり進まず、データベース設計に失敗しているパターンが多いように思われる。 というわけで今日のテーマはドメインである。 集合を定義するリレーショナルモデルにおけるデータ型とは何か。リレーショナルモデルを実践するにはまずその点から理解する必要がある。 リレーショナルモデルでは、データ型はドメインと呼ばれる。ドメインとは、その属性（≒カラム）に入るべき値はどういったものかを集合として定義したものだ。言い換えると、属性値とはある集合の要素の一つであると言える。従って、ドメインを設計する際には、SQLで言うところのデータ型、つまりINTやCHARといったものだけでなく、その
その選択、ちょっと待った！NoSQLデータベースへ乗り換える前に検討すべき3つのポイント
最近、どうも安易に「NoSQLにすれば厄介なDB設計から開放される」と考えている人が多いように思えて仕方がない。だが待って欲しい。本当にNoSQLと呼ばれるデータベースを使えばアプリケーションの開発・運用の苦しみから逃れられるのだろうか。もちろん「そんなことは無い！！絶対にだ！！」と私は考える。今日はその理由について語ろうと思う。 トランザクション先日、リレーショナルデータベースにおけるDB設計についてセミナーで解説したばかりだが、リレーショナルデータベースにおけるデータの整合性は何もDB設計だけが担保しているわけではない。リレーショナルモデルと同じかそれ以上に欠かせないのがトランザクションだ。 トランザクションがあるおかげで、トランザクション終了後のステータスは「成功」か「失敗」の2つしかないということが保証される。すなわちオール・オア・ナッシングだ。もしトランザクションの途中で何らかの
DBエンジニアのための技術勉強会で発表したスライドを公開しました。
DBエンジニアのための技術勉強会というイベントで、リレーショナルモデルにおけるDB設計について話す機会を頂いた。リレーショナルモデルは非常に重要であるにも関わらず、現場ではないがしろにされてしまっている。その結果、アプリケーションのロジックを上手くクエリで表現できず、開発現場では非効率な開発が行われ、多くの人がデスマ的な状況に追い込まれている。そういう危機意識について、これまで何度か本ブログでも書いてきたし、WEB+DB Pressで連載している動機もその点にある。リレーショナルデータベースはやはりリレーショナルデータベースとして使うべきだ。そのための鍵となるのが、DB設計である。 今回はなんと約2時間の持ち時間を頂いた。リレーショナルモデルについてはこれまで何度か話す機会を頂いたが、2時間というのは最長記録である。それに合わせてスライドもボリュームたっぷりのものになった。過去のスライドと
データベースアプリケーション開発を炎上させる負のスパイラル
毎度おなじみ、はてブのホットエントリに「SIをダメにする負のスパイラル」というタイトルのまとめが掲載された。きしだ氏とはかなり視点は違うものの、開発現場の問題点については少し思うところがあるので意見を書いてみようと思う。と言っても、以下の話の内容はデータベースアプリケーションに限定した話であり、またSIerだけに限った話ではないのでその点はご容赦頂きたい。もちろんSIer各位の案件はデータベースは必須なので、本エントリで触れる問題点には該当するだろう。 Q.なぜ炎上するのか？ A.正しいデータベース設計ができていないから結論から言おう。データベースアプリケーションの開発が炎上するのは正しいデータベース設計ができていないからだ。ここでいう「正しい」とは、論理的に証明できる正しさという意味ではない。「本来こうするべき」といった意味で捉えて欲しい。 「炎上」というのは、例えばテストが通らない、バ
JOIN 禁止の話に、いまだに絡んでくれる人がいた。 ■「艦これ」から、ソーシャル系のサーバ構成を考える - SQLer 生島勘富 の日記 僕が以前に書いた本テーマに関するエントリは以下の３つ。 ■信じられないDB文化「Join禁止」に「固定長DB」、、でも、合うんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設 ■信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 ■ホント信じられないDB文化だけど、統計情報固定化はマジでアリ ちょうど折よく、ウチの会社のオラクル女子が書いたエントリの続きも公開されました。 ■一緒にまなぼ！「hiromi と楽しむOracleパフォーマンスチューニング！」【Vol.2 Statspackを見てみよう】 ということで僕の中でDB熱が盛り上がってきたので返答的なエントリを書きます。 「とりあえずメモリだけ気にしておけ」
デイヴィッド・スピヴァックによる衝撃的なデータベース理論である関手的データモデル。どうしたらうまく説明できるか？ と色々と悩んでしまいますが、まー、書けるところから書き始めてしまいましょう。 さー、いらっしゃい、いらっしゃい。関手的データモデルの世界へようこそ。圏論の言葉は出てきますが、圏論の予備知識はほぼゼロでOKですよ。 [追記 date="翌日"]取り急ぎ勢いで書きましたので、不注意と早とちりが混じっていました。追記と取り消し線の形で訂正と注記を足しました。字句レベルの表現の変更は直接編集しています。 あとそれと、圏論の基本用語を知りたいときはコチラ、… って、……、ゴメン！[/追記] 内容： はじめに 本の購入のサンプル スキーマのグラフ表現 キーとか計算カラムとか 圏としてのスキーマ 関手としてのデータベース状態 テーブルの変化 自然変換としてのデータ操作 データベースに圏論が使
分散システムにおいては以下の3つの要素のうち2つしか同時に満たすことができない、というCAP定理を提唱したのは、Eric Brewer氏でした。 C：Consistency（一貫性） A：Availability（可用性） P：Tolerance to network Paritions（ネットワーク分断への耐性） 一般にリレーショナルデータベースでは、一貫性（C）と可用性（A）をできるだけ保証する代わりに、ネットワーク分断への耐性（P）を犠牲にしています。ネットワークが途中で切れたり大きく遅延した場合、動作が保証されなくなってしまうわけです。 一方でNoSQLでは一貫性（C）よりも可用性（A）とネットワーク分断への耐性（P）を優先させるものが多く、分散システムでの動作に向いていると説明されます。このようにNoSQLの説明にこのCAP定理がしばしば引用されることになり、NoSQLの普及とと
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