Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ARIESとは、WALでページ更新しつつNo-forceかつStealな特性を持ち、Fuzzyなチェックポイントを獲得するという、Disk-Orientedな伝統的データベースでのベストプラクティスを集めた技法である。IBMのFellowであるDr. C.Mohanらによる"ARIES: A Transaction Recovery Method Supporting Fine-Granularity Locking and Partial Rollbacks Using Write-Ahead Logging"という論文が原著のようだ
Atomicity (in the sense of “ACID”) states that for a series of operations performed against a database, either every one of them commits together, or they’re all rolled back; no in between states are allowed. For code that needs to be resilient to the messiness of the real world, it’s a godsend. Instead of bugs that make it to production changing data and then leaving it permanently corrupt, those
by EMC Labs China, Xiang Dong Original Article in Chinese: http://qing.weibo.com/2294942122/88ca09aa330003zv.html Translated by fcicq ( @fcicq & id:fcicq) (fcicq: This is #20 entry for Hadoopアドベントカレンダー2011 http://www.zusaar.com/event/174001 Thanks to id:nagixx for http://d.hatena.ne.jp/nagixx/20111216/1324006829 , but I still wondering what will he write next :) I'm working on restoring my own Chi
kjournaldによるコミットとチェックポイント ext3では、トランザクションのコミット操作はカーネルスレッドである「kjournald」によって定期的に行われる。kjournaldは、Linuxに実装されているダイナミックタイマと呼ばれる時間管理のためのタイマ機構を利用し、これらのコミット操作が時系列に沿って実行されるようにする。 kjournaldは、カーネルから起動されるとインターバルが5秒ごとに実行されるタイマリストを作成する。個々のトランザクションは、このタイマリストに現在の時刻＋5秒後にコミットが実行されるようにタイマをセットする。kjournaldは5秒置きに起動し、コミットが予定されているトランザクションを登録していた場合は、そのトランザクションをコミットする。ext3では、コミットとチェックポイントはkjournaldの中に一緒に実装されており、コミットが完了するとチ
https://www.youtube.com/watch?v=6R1WhWkh6pg 2 comments | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約1時間前 Cassandra Day Silicon Valley 2014でのChristos Kalantzis (Cloud DB Engineering Manager, Netflix) の講演。 10年前を思い出してほしい、データの書込みは1台のマスターに、読込みは複数のスレーブで担いスケールさせていた。ウェブサービスでよく使われていた手法だが、レプリが完全に行われないケースはありえた。 Cassandraの場合は、大量のデータ処理でも結果整合性の遅延は極短く、信頼性高く、かつデータ修復機能もある。チューニングできるシステム。 Netflixでの実験: - 二箇
Announcing Amazon Managed Service for Apache Flink Renamed from Amazon Kinesis Data Analytics Today we are announcing the rename of Amazon Kinesis Data Analytics to Amazon Managed Service for Apache Flink, a fully managed and serverless service for you to build and run real-time streaming applications using Apache Flink. We continue to deliver the same experience in your Flink applications without
よく訓練されたアップル信者、都元です。 AWSにおける代表的なKVS型データベース「DynamoDB」、皆様活用されておりますでしょうか。 RDBはACIDという特性が(略)。一方KVSではBASEという(略)。この辺りについてはAmazon RDSにおけるFallback-Queueingパターンというエントリでご紹介しましたので、参照してください。 さて、そんなDynamoDBでトランザクションを実現するJavaライブラリが出現しました。名前はそのまんま「dynamodb-transactions」。 というわけで早速試してみました。 インストール Javaプロジェクトでライブラリを利用する際は、Maven等を使ってpom.xml等に依存性を定義するだけで使えると良いのですが、このライブラリは現時点ではどこかのMavenリポジトリにホストされている訳ではないようなので、自分でビルドする
ホーム 技術ブログ MySQL5.6の新機能「InnoDB Memcached Plugin」の分離レベルを検証し、ソーシャルゲーム案件に使えそうか検証してみました MySQL5.6の新機能「InnoDB Memcached Plugin」の分離レベルを検証し、ソーシャルゲーム案件に使えそうか検証してみました matsuiです。 先日6/1に行われた第四回札幌MySQL勉強会の中で、MySQL5.6の新機能「InnoDB Memcached Plugin」の分離レベルについて調べてみましたので、記事にしてみたいと思います。 InnoDB Memcached Pluginとは 「InnoDB Memcached Plugin」とは、MySQL5.6から使えるようになった、SQLを使わずMemcachedプロトコルを使ってInnoDBのデータにアクセスするためのものです。 主なメリットはその高
Tarantool keeps all the data in random-access memory (RAM). Solutions of this class are fast, but they often lack data persistence. Tarantool solves this problem. Leave a request and we will tell you about the advantages of Tarantool In-memory solutions are very fast because they work in RAM. This helps you avoid overhead associated with caching and reading from disk. Plus, the memory-resident app
2002 | 10 | 11 | 12 2003 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 2004 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 2005 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 2006 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 2007 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 2008 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 2009 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 1
RC: read committed, RR: repeatable read, S: serializability, SI: snapshot isolation, CS: cursor stability, CR: consistent read Instead of providing serializability, many these databases provide one of several weaker variants,2 often when marketing material and documentation claim otherwise.3 There is no fundamental reason why a database shouldn’t support serializability—we have the algorithms, and
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます スケールアップかスケールアウトか――。システムをいかにスケールさせるか。つまりはシステムの性能をいかに拡張させるか。この視点でよく議論されるのがスケールアップかスケールアウトかという議論だ。 ただ、スケールアップかスケールアウトかという選択肢は必ずしも二者択一の関係にあるわけではなく、システムがどんなデータをどう処理すべきかという点で補完関係にある。例えばオンライントランザクション処理（OLTP）はデータの一貫性が求められることからスケールアップの方が向いていると言われるし、大量のアクセスをさばかなければならないウェブサーバではスケールアウトの方が向いている。 スケールアウトのメリットは、何よりも処理ノードを追加すればするほど処理性能が
トランザクション管理って面倒ですよね。JPA を使うときを考えると、まず EntityManagerFactory を作って、EntityManager を取得して、EntityTransaction を取得して、開始して、コミットして、例外が上がったらロールバックして…。うーん、継承などで処理を親クラスにまとめるにしても、どうもイマイチな感じが拭えません。 EJB ならコンテナが管理してくれる？いや EJB はちょっと…。Spring の AOP はどうか？いや大量の XML に悩まされるのはちょっと…。そんな好き嫌いの激しいぼく的には、シンプルな DIコンテナ Google Guice の AOP を使ってトランザクション管理ができるとうれしいなー、と思いました。最初は自分でインターセプターを書こうと意気込んでいたんですが、何とモジュールが既にあったのでこれ幸いと使ってみました。 ソー
といいつつ、ひとつだけ理解できないというか、納得できないところが。トランザクションのところがなんだかRESTっぽくないのがすごく気になる Webを支える技術 -HTTP、URI、HTML、そしてREST (WEB+DB PRESSプラスシリーズ)(山本 陽平) - ただのにっき(2010-04-23) 「Web を支える技術」は自分もとてもいい本だと思う (教科書としてすばらしいし復習用としても読みやすいのでイイ) のですが、トランザクションの所だけは分かりづらいなと感じました。その原因は、atomic transaction で解決できる課題を例として使っているという点と、トランザクションと更新クエリのレイヤ分割がされていない、という２つの点によるものではないでしょうか。 HTTP 上でトランザクションを表現する必要があるケースのほとんどは、atomic transaction ではなく
Google App EngineにはTransactionは1つのEntity Group内でしかできないという制限があります。詳しくは、App EngineのEntityGroupを理解しよう - yvsu pron. yasを参照してください。 そうするとある口座から別の口座にお金を振込むような送金のパターンで、Transactionを利用することができません(すべての口座を1Entity Groupに押し込むと更新がぶつかって現実的ではないから)。送金パターンで整合性を保つためには、理論的には次のようになります。 http://songofcloud.gluegent.com/2009/11/blog-post_18.html 実装するとこんな感じ。 http://blog.notdot.net/2009/9/Distributed-Transactions-on-App-Engi
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