MySQLのレプリケーションは非常に簡単に使える割には応用の幅が広いので非常に人気のある機能の一つである。レプリケーションの応用分野は例えば、 バックアップ 参照系の負荷分散 HA（高可用性） ディザスタリカバリ（サイト間レプリケーション） BI（レポーティングetc） という風にとても多くのバリエーションがある。このブログを読んで頂いている皆さんの中にもレプリケーションを使っている方は多いのではないだろうか。ご覧の通りMySQLのレプリケーション機能はミッションクリティカル分野でも利用されているが、レプリケーションの使い方が適切でないとシステムの安定稼働に支障を来してしまってDBAやシステム管理者の肉体的、精神的負担が増大してしまう。逆にレプリケーションを堅牢に運用することが出来ればマクラを高くして眠れるというものだ。レプリケーションはMySQLの代表的な機能であるので、レプリケーション

「PASTEBIN」というコンソールの出力やエラーログ、ソースコードなどを張り付けて共有するWebサイトがあり、そこに投稿された内容が議論を巻き起こしました。「⁠Don't use MongoDB」というタイトルが付けられた文章には、ヘビーにMongoDBを利用しているユーザからの辛辣（しんらつ）な批判が綴（つづ）られていました。 告発者はプロジェクトにて数千万件ものユーザ管理にMongoDBを利用しており、これまで長い間10gen社（MongoDBの開発元）から最高レベルの）有償サポートを受けていたため黙っていたが、少しでも多くの人に警鐘を鳴らすべく立ち上がったそうです。MongoDBの扱いやすさやスキーマフリーなモデル、豊富な実績などに一定の評価をしつつも、大規模な環境で実際に動かさずに判断するのは時に重大な問題となり、MongoDBにはそれが向いていないと言い切っています。 具体的に

はじめに SQLが提供する結合演算には、その特徴に応じて内部結合、外部結合、クロス結合などさまざまな名前が与えられています。普通、これらの結合の多くは、異なるテーブルまたはビューを対象として行われます。しかし、SQLは結合が同一のテーブルまたはビューに適用されることを禁止していません。同一のテーブルを対象に行う結合を「自己結合（self join）」と呼びます。自己結合は、使いこなせば非常に便利な技術ですが、動作がイメージしにくいため敬遠されがちです。そこで本稿では、この自己結合の便利さを例題を通して学び、その動作を分かりやすく解説します。 自己結合を理解することは、実務上のテクニックを身につける以外に、もう一つ利点があります。それは、集合指向（set-oriented）というSQLの重要な特徴を理解できることです。オブジェクト指向言語が世界をオブジェクトとして表現するように、SQLは世界

MongoDB is a document-oriented database that stores data in flexible, JSON-like documents. It supports features like replication, auto-sharding, and indexing. The document discusses using MongoDB with Ameba Pico's photo tagging service, including initial implementation with one shard, expanding to multiple shards as user numbers grow over time, and repairing and upgrading shards over time to suppo

はじめに iBATISはSQLを利用することに注力したフレームワークです。高機能なO/Rマッピングフレームワークに比べて簡単に理解でき、レガシーなJDBC、ResultSetを使ったプログラミングから簡単に乗り換えられます。 特にSQLを多用する人には使いやすいフレームワークです。 SQLは使いたいがJDBCは低レベルすぎる 高機能なO/Rマッピングフレームワークは難しすぎる ソースコードからSQLを分離したいが動的なSQLの実装も必要 このようなケースで、iBATISは特に有効です。 本記事では、たくさんのサンプルソースを解説することで、「iBATISを使えばこんな風に書ける」ということが分かるようにしています。環境設定や、設定ファイルについての細かい説明は簡略化してあります。 対象読者 Javaの基本をマスターしている人 SQL文を理解している人 必要な環境 iBATIS 2.3.0、

2. 自己紹介  MySQL/Linux周りのスペシャリスト  2006年9月から2010年8月までMySQL本家(MySQL/Sun/Oracle)で APAC/US圏のMySQLコンサルティングに従事  主な著書に「現場で使えるMySQL」「Linux-DBシステム構築/ 運用入門」「Javaデータアクセス実践講座」  DeNAでの主な役割  安定化/パフォーマンス/運用周りの中長期的な改善活動  L3サポート/運用/トラブルシューティング – 難度の高いMySQL周りの問題の根本原因の特定と解決  多くのプロジェクト支援  社内勉強会/トレーニング – MySQLやデータベース周りのベストプラクティスを社内で共有し、 技術スキルを底上げする  技術マーケティング – 国内外のカンファレンスや、技術雑誌等

「優れたPerlプログラマを見分ける27の質問」の日本語訳というエントリが人気だったので、MySQL版をやってみた。題して、「優れたMySQL DBAを見分ける27+3の質問（漢バージョン）」。腕に覚えのある人はぜひ試してみて欲しい。 MySQLのサーバープロセスはいくつある？ rootユーザーのパスワードを忘れたときの回復手順 MySQLをオンラインバックアップする方法を3つ。（もっとでも可） InnoDBのデータファイルが作成可能な場所はどこか。 InnoDBのデフォルトの分離レベルは？ ネクストキーロックについて説明せよ。 ロールバックセグメントにはどのようなデータが格納されるか？ InnoDBでデッドロックが発生したときの挙動、および詳細な状態を確認する方法。 MyISAMがサポートしている特殊なインデックス2つ。 MySQLにおけるテーブル1行あたりの最大サイズ。 構成可能なレプ

先日、作っているアプリケーションにバグが発生しました。バグの内容は次のようなものでした。 同時に存在してはいけないはずのデータが、DB に存在する 整合性のチェックはアプリケーションレベルで行っている 一意制約のような単純なものではないので、アプリケーションレベルで実装 整合性のチェックロジックは正しい これに対し、バグは次のような状況で発生したと仮説を立てました。 ユーザがレコードを一括登録しようとする 登録ボタンを押したがレスポンスが遅い この間、整合性チェックが走っている ユーザはもう一度登録ボタンを押した 2回目の登録の整合性チェックが走り始める 1回目の登録の整合性チェックが完了、INSERTが始まる 2回目の登録の整合性チェックが完了、INSERTが始まる 2回目の登録の整合性チェックの間、DBにはまだ1回目の登録によるINSERTが実行されていないので、チェックを通過した 結

The document discusses using node.js with MongoDB. It includes examples of basic CRUD operations using the node.js driver and MongoDB native driver. It also discusses ORM libraries like Mongoose that provide an abstraction layer. The document contains code samples for performing inserts, updates, finds and counting documents using the native node.js driver and Mongoose.Read less

データベースの世界でいま注目されているのがNoSQL。特にキーバリュー型データストアは、グーグルのBigTable、FacebookやTwitterが内部で利用しているCassandraやAmazonクラウドが提供しているSimpleDBなど、すでに実際に使われ始めています。 ではそのNoSQLをリレーショナルデータベースの代わりに使ってシステムを構築するとどうなるのか？ 身をもって体験したことを記したShinya Kawanaka氏によるプレゼンテーション「間違った方向にCassandraを使ってみた」が公開されています。 NoSQLを用いたシステム構築は、リレーショナルデータベースによる構築どう違うのか？ とても分かりやすくまとめられています。ご本人の承諾もいただいたので、その内容を紹介しましょう。 NoSQLを使ったときに起こる恐ろしい事例 プレゼンテーションのテーマは「NoSQLを

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SNSは比較的データアクセスが多いアプリケーションであり、負荷対策が難しい部類に入る。本稿では、グリーCTOの藤本真樹氏が、GREEというSNSでの経験を基に、SNSの具体的な負荷軽減ソリューションを紹介する。 はじめに 昨今では、地方自治体や企業内でもSNSを導入する動きが活発化しているようです。しかし、SNSは比較的データアクセスが多いアプリケーションであり、負荷対策が難しい部類に入ります。そこで本稿では、前回お届けした「大規模SNS実現のためのGREEのアプローチ」の内容からもう一歩踏み込んで、GREEというSNSでの経験を基に、SNSの具体的な負荷軽減ソリューションを紹介します。 SNSのボトルネック 一定以上のユーザー数、データ量、そして機能を持つSNSでは、普通に構築していくと非常に悩ましいボトルネックが2つ顕在化してきます。1つは、「友達の新着」系の情報取得です。もう1つはア

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CouchDB is an Apache OpenSource project. It is Damien Katz's brain child and has a number of very attractive features based on very cool technologies. Such as ... RESTful API Schema-less document store (document in JSON format) Multi-Version-Concurrency-Control model User-defined query structured as map/reduce Incremental Index Update mechanism Multi-Master Replication model Written in Erlang (Erl