Builderscon 2017の登壇資料です https://builderscon.io/tokyo/2017/session/c8f36693-32aa-4bf1-816a-4966f3859926

サーバ監視サービスMackerelにおいて開発中の、高解像度・長期間のサーバメトリック収集を実現するための新しい時系列データベースDiamondを紹介します。具体的には、Amazon ElastiCache、Amazon DynamoDB、Amazon S3を組み合わせ、Amazon Kinesis StreamsとAWS Lambdaによりコンポーネント間を接続した、階層構造のデータストアアーキテクチャの設計と実装を解説します。 2018/06/05 追記: この記事の内容をWSA研#2でより一般的なアーキテクチャレベルでの貢献として書き直しました。 サーバレス時代におけるヘテロジニアス時系列データベースアーキテクチャ - ゆううきブログ はじめに 先日開催されたAWS Summit Tokyo 2017にて、「時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する」というタイトルで登壇

ここに書くことによって途中でやめられなくするメソッドです。 ハッカーニュースを眺めていたら以下のようなCS系講義動画のまとめリポジトリが流れていました。 GitHub - Developer-Y/cs-video-courses: List of Computer Science courses with video lectures. へーっと思いながら何個かポチってみたところ以下に出くわしました。 15721.courses.cs.cmu.edu 英語が（自分にとって）聞き取りやすく、動画の品質（画質やスライドがちゃんと見えるかどうかといった部分）も良いものでかつ興味のある内容で出来ればスライドもおしゃれで・・・となるとなかなか少ないですが、これはかなり見やすいです。 スライドも概念図が頻繁に登場したりして、これだけでも聞き取れなかった部分などをかなり補完できます。 スケジュールページ

先月のはじめのほうで、「リレーショナルデータベースとの上手な付き合い方」というタイトルで、2回発表をした。ひとつは「まべ☆てっく Vol.1」であり、もうひとつは「Hacker Tackle（ハカタクル？）」である。 「リレーショナルデータベースの開発・運用に纏わるもろもろの話をして欲しい」というような内容の話をしてくれないかという同じような依頼を、ちょうど2日違いのイベントで頂いた。9/8のまべ☆てっくと、9/10のHacker Tackleである。そうなると必然的に話す内容も、同じようなものになってくる。同じ人物（＝私）が話すのだから、テーマも同じで時期も同じであれば、内容が同じようなものになるのが自然である。もし違うものになってしまっているのであれば、片方はウソをついているということになるはずだ。今日は発表に使用したスライドを紹介しつつ、なぜデータベースを使うべきなのか（あるいは使う

ここ数年，データベーススペシャリスト試験が静かに変わっています。 10年経っても変わらない試験，といわれていたデータベーススペシャリスト試験に，大きな変化が起こっているのです。 気がつかないうちに，川の流れのように，少しずつ試験の内容が変わってきています。 以前は，定番の内容さえクリアすれば受かる試験だった 7年ぐらい前に，「データベーススペシャリスト，変わらないのが素晴らしい」という記事で書いた通り，5年ぐらい前までのデータベーススペシャリスト試験は，定番の内容さえクリアすれば確実に受かる試験でした。 以前のデータベーススペシャリスト試験は，「データベース基礎理論」を重視していて，数学を元に考え出された関係データベース理論に基づいた，理論重視の内容でした。 具体的には，正規化を完全に理解してE-R図さえ書ければ，午後試験は合格できました。 もちろん，「正規化を理解する」「E-R図を書ける

日本オラクルが1月30日にデータベース（DB）ソフト「Oracle Database」のライセンス体系を変更した。中小規模システム向けで安価な「Standard Edition One（SE1）」を廃止。「Standard Edition（SE）」のライセンス内容を変更した「Standard Edition 2（SE2）」に一本化した（図）。 同社は2月29日に、旧ライセンスであるSE1とSEの販売を終了。3月1日からSE2と大規模システム向けの「Enterprise Edition（EE）」だけを販売する。 SE2に移行する場合、SE1のユーザーにとっては機能が高まるが、保守料が上がる分、費用増となる。SEユーザーは費用は変わらないが機能面での制約が増す。結果としてライセンスの追加購入やシステム構成の見直しを迫られる可能性がある。特にSE1は国内で中小規模のサブシステムなどで多用されてお

米国の著名なコンピュータ学会の1つであるACM（Association for Computing Machinery）は、毎年コンピュータの分野で優れた功績を残した人物に「チューリング賞」を贈っています。 チューリング賞とは、現代型コンピュータの基礎を築いたアラン・チューリング氏の名前を戴く賞で、コンピュータ分野で最高峰の賞ともコンピュータ分野のノーベル賞とも言われています。 そのチューリング賞を、MITの教授をつとめるマイケル、ストーンブレイカー氏が受賞したことが発表されました（ACMのプレスリリース、MITニュース）。 ストーンブレイカー氏はデータベース研究者のパイオニアで、初期のリレーショナルデータベース実装の1つであるIngresを1970年代に開発し、1980年代にはオブジェクトリレーショナルデータベースのPostgresを開発。InformixのCTOなどデータベースベンダの

3. 自己紹介 ● MySQL サポートエンジニア – 日々のしごと ● トラブルシューティング全般 ● Q&A 回答 ● パフォーマンスチューニング など ● ライフワーク – 自由なソフトウェアの普及 ● オープンソースではない ● ブログ – 漢のコンピュータ道 – http://nippondanji.blogspot.com/ 今日は個人として 参加しています。

開催概要 タイムテーブル db tech museum meet wow night スポンサー DBA積極採用中企業 参加登録 開催概要 db tech showcase は、世界中からトップ技術者が集まり、”データベース技術のオモテもウラも語る” をテーマに、最先端テクノロジー、現場で得たノウハウ、活用事例を共有するテクノロジーカンファレンスであり、データベースに携わるすべての技術者に「学び」「気づき」「変化」を提供する場です。 主催

6. Step1 エンティティの抽出 発送担当者が受注リストをもとに、商品の在庫を確認し、在庫が あれば商品を発送する。 ① 要求仕様の「動詞」を抜き出しエンティティとする。 ② ①に関わる「名詞」を抜き出しエンティティとする。 ③ エンティティ間の関連に線を引く ④ 属性や候補キーも分かる範囲で書いておきます。 間違い！ この段階で実装をプロパティファイルにするとか、Enum にするとか決め打ちでエンティティとして表さないのはや めましょう。 まず、はじめにエンティティを抽出します。

前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検

チラシの裏的な雑記です。 サービスに新しいデータストアを選ぶ際にこの辺を情熱を持って説明してくれる人が好き、という話です。 そのデータストアを使う理由はなんですか？みんなが使い慣れている物から変える理由は「有名な会社が使っていて＾＾」「他のチームが使っていて＾＾」とかではなくて、既存の物では解決出来ない問題を解決するアプローチになっていますか？ もし単純にキャッチアップしておきたいというレベルなら、あなたの趣味で作るシステムで運用する、では欲求を満たせませんか？ 同じようなプロダクトは他にもあると思いますが、そのプロダクトで無ければいけない理由はなんですか？ まだ新しいプロダクトだった場合、あなたはそのコードを読んで、バグを報告して、必要であればパッチを書く覚悟を持っていますか？ あなたはチーム内でそのプロダクトの第一人者になる、という覚悟がありますか？他のメンバーへの啓蒙や情報共有を率先

ハンガリーの企業でCTOを務めるKristof Kovacs氏による記事です。各主要NoSQLプロダクトについて機能比較や利用ケースなどをまとめています。この記事ではCassandraやRedisなど6つのプロダクトを挙げています（表1⁠）⁠。 CouchDBは使い勝手に優れており、双方向レプリケーションやリアルタイム更新をサポートしています。Redisは非常に高速なことが売りで、トランザクションや変更監視の機能が備わっています。Cassandraは書き込みが読み込みよりも速いことから銀行や金融などのリアルタイムなデータ解析が必要になる分野で実力を発揮し、Cassandraと同じくJavaで作られているHBaseは億単位の行と数百万のカラムというBig Dataを扱え、月に1,000億を超えるメッセージを処理するFacebookのバックエンドに採用されています。 次々にプロダクトが生まれた