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Just make it scale: An Aurora DSQL storyMay 27, 2025 • 3404 words At re:Invent we announced Aurora DSQL, and since then I’ve had many conversations with builders about what this means for database engineering. What’s particularly interesting isn’t just the technology itself, but the journey that got us here. I’ve been wanting to dive deeper into this story, to share not just the what, but the how
Modern distributed systems are all about tradeoffs. Performance, reliability, scalability, and consistency don't come for free — you always pay a price somewhere. That's where the CAP theorem comes in: it's the starting point for understanding the unavoidable compromises in distributed design. Why is the CAP theorem true? What does it actually explain? And, most importantly, is it enough? In this
CloudWatch Logsを経由せずに直接S3バケットにログをPUTしたい こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはAurora PostgreSQLのログをCloudWatch Logsを経由せずに直接S3バケットにログをPUTしたいと思ったことはあります? 私はあります。 CloudWatch LogsにDBのログを流すとそれなりに料金がかかります。特にlog_statementであればall、mod、pgaudit.logであればall、read、writeにすると大量のログが流れがちです。 Aurora PostgreSQL DB クラスターのクエリログ記録をオンにする - Amazon Aurora pgAudit 拡張機能のセットアップ - Amazon Aurora そのため、S3バケットにログを出力したいところでしょう。 S3バケットにログを出力する方
WireGuard is a registered trademark of Jason A. Donenfeld. Brad joins a startup When I first joined Tailscale almost a year ago, one of the first things I asked Crawshaw was, “So, what database do you use? MySQL, PostgreSQL, SQLite maybe?”, knowing that he loved SQLite. “A text file," he replied. “Huh?” “Yeah, we write out one big JSON object to a text file.” “How? When? What?” “Yeah, whenever som
WireGuard is a registered trademark of Jason A. Donenfeld. Hi, it’s us again, the ones who used to store our database in a single JSON file on disk, and then moved to etcd. Time for another change! We’re going to put everything in a single file on disk again. As you might expect from our previous choice (and as many on the internet already predicted), we ran into some limits with etcd. Database si
この記事は hacomono advent calendar 2024 の18日目の記事です 今年9月にhacomonoにJOINし、基盤本部というところで今後のhacomonoのアーキテクチャ設計をしている @bootjp と申します。分散システムが好きです。 hacomonoも昨今のWebサービスの例にもれず、分散システム化しています。 そしてより高い可用性と低い運用コストを目指して新たなアーキテクチャの検討をしています。 今回はその取り組みのなかで、分散システムに関わる難しさというテーマで一貫した時刻の取り扱いの話で記事を書きます。 はじめに 昨今のWebをはじめとしたサービスは一つのサーバーで完結することが少なくなりました。 一つのアプリケーションを複数のサーバーやコンテナで、そして異なるサービスのシステムを組み合わせて「分散システム」として構築されています。 それは可用性や負荷分
はじめに Googleカレンダーのような時間枠を扱うシステムを設計する際、開始・終了時刻を管理するロジックは容易ではない。 しかし、PostgreSQLには 範囲型 があり、この機能を活用することで、開始時刻（begin_at）と終了時刻（end_at）を1つのカラムで扱えるようになる。 そこで本稿では、範囲型を用いた設計と、その利点を紹介する。 時間枠を扱う難しさ まず前提として時間枠の扱いがなぜ難しいかを紹介する。 ソフトウェアデザインでやっている連載、実戦データベースリファクタリングの 【12】厄介な時間枠に向き合う でも紹介したが、時間の範囲を比較するときが難しい。 範囲の重なりには以下の種類がある。 包含：範囲Aが範囲Bを完全に含む 重複：範囲Aと範囲Bに共通点がある 隣接：範囲Aと範囲Bが隣り合う 時間枠の扱いはSQLに限らず、プログラミングの題材として難易度が高い。 特に重複
This manifesto outlines Prisma’s vision for the future: addressing key challenges, setting clear priorities, and empowering collaboration to build a better experience for our community. Refocusing for the Future Prisma has come a long way, and we’re proud of what we’ve achieved together. From Accelerate and Pulse to TypedSQL and Prisma Postgres, the tools we’ve built have grown alongside an incred
あいさつ こんにちは！ 技術本部 技術戦略Div. リードエンジニアの関根です！ 2024年9月にジョインして、コツコツSRE活動を進めておりますっ エンジニア3年目ながらSREにゴリゴリ関われているのは、アドウェイズにオープンなコミュニケーションの文化があるおかげです。SREに少しでも興味がある人は、お待ちしておりますよ！ 最近、Netflix、アマプラ、U-NEXTに加えてAppleTVも契約してしまいました笑 映画やドラマの話しましょうね！ あとお酒が大好きなので、社内外問わず飲みに行きましょうね！！ この記事はなに？ この記事は、MySQLメジャーバージョンアップグレード時にアップグレードチェッカーユーティリティ(以下、アップグレードチェッカー)を理解して活用することで、効率的にアップグレードを進めるための情報を記載しています。 SREとして、EOL対応屋さん的な動きをコツコツやっ
Skip to the content. 自作RDBMSやろうぜ! このサイトの目的 RDBMS（いわゆるリレーショナルデータベース）というものはプログラミング言語の処理系や、OSなどと同様に、世の中で広く使われているソフトウェアであるにも関わらず、いざ自作してみようと思うと日本語で記述されたサイトや書籍で、必要な情報・情報源がまとまったものがないことに気づきました そこで、叩き台として、本サイト管理人および数名のコミッタで開発している自作RDBMSである SamehadaDB が軌道に乗るまでの経験をベースに、自作RDBMSするための道筋をある程度整理して書き記してみました 各々の情報・情報源はあいかわらず多くが英語で記述されていますが、その点はご容赦下さい なお、本サイトは技術的な解説を提供するのではなく、適切と思われる情報・情報源をポイントするようなサイトとなることを想定しています
4.2.1 Shardingの手法 先ほどの表1を理解するにはSharding手法の列にあげられた各用語の理解が必要となる。 YugaByteDBのブログ「Four Data Sharding Strategies We Analyzed in Building a Distributed SQL Database」には、非常に詳しくShardingの手法が紹介されている。この記事では、大きく以下4つの分類があるという。 Algorithmic Sharding (例: Memcached/Redis) Linear Hash Sharding (例: 過去のCassandra) Consistent Hash Sharding (例: DynamoDB、Cassandra) Range Sharding (例: Spanner、HBase) 詳細は割愛するが、1つ目のアルゴリズム・シャー
リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 株式会社リクルートは、日本国内のHR・販促事業及びグローバル斡旋・販促事業をおこなう事業会社です。リクルートでは、『スタディサプリ』というスマートフォンアプリ、パソコンで利用可能なオンライン学習サービスのデータベースとして Amazon Aurora PostgreSQL を採用しています。 2023 年 5 月にこの Aurora PostgreSQL を Aurora Serverless v2 に変更しました。採用検討から 1.5 ヶ月と短期間で導入を決定しましたが、入念な検証の結果 Aurora の運用負荷を大幅に削減し、サービスの安定運用も実現しています。本ブログは、『スタディサ
Introduction and MotivationAt Pinterest, HBase is one of the most critical storage backends, powering many online storage services like Zen (graph database), UMS (wide column datastore), and Ixia (near real time secondary indexing service). The HBase Ecosystem, though having various advantages like strong consistency at row level in high volume requests, flexible schema, low latency access to data
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