従来のRDBMSはデータを操作するために強力な論理的、宣言的、集合指向言語を提供します。しかし残念ながら、この強力さはデータベースサーバ側限定であり、データがアプリケーションに渡ってしまうとネストしたforループによってその効果がなくなってしまいます。Datomicは分散インデックスを提供し、宣言的問い合わせコンポーネントをアプリケーションサーバ層に配置できるようにします。この問い合わせエンジンはDatomicがホストするデータとインメモリのデータソースの両方のデータを一貫性のある高レベルの手法で操作できます。 全般的な関心 Datomicの設計には多くのコンセプトが取り込まれています。 単純さと合成。システムはひとつのことを行うサービスを複数組み合わせて構成するべきであり、サービスは互いを知っているべきでない。ストレージやキャッシュのような領域には良く考えられたシンプルなコンポーネントが
はじめに アクセスが急増すると、応答時間が著しく悪化するサイトはありませんか？ 普段は200ミリ秒以内で安定してアクセスをさばいているのに、イベントやらキャンペーンやらを開始した瞬間から、普段の２倍や３倍のアクセスが殺到し、その結果、レスポンスタイムが3秒とか9秒とかかかるようになってしまうことってありますよね。 あるサイトの実状 つい先日まで、そんなサイトが私の目の前にもありました。自社で運営している某ソーシャル系のサイトなんですが、イベント開始時刻と同時にアクセス数が急増するのです。とはいえ、所詮は普段の2倍とか3倍程度の数なのだから、少なくとも1秒以内にレスポンスを返せるくらいの性能は維持したいものです。 しかし実際は困ったことに、応答に3秒以上もかかってしまう処理が大量に発生してしまう状況に陥ってしまっていました。これはきっと、どこかにボトルネックがあるに違いありません。 仮説を立
ヘッダーをスキップ Oracle Database SQLリファレンス 10g リリース2（10.2） B19201-02 索引 目次 タイトルおよび著作権情報 はじめに 対象読者 ドキュメントのアクセシビリティについて 関連ドキュメント 表記規則 サポートおよびサービス SQLの新機能 Oracle Database 10g リリース2（10.2）でのSQLの新機能 Oracle Database 10g リリース1（10.1）でのSQLの新機能 Vol.1 1 概要 SQLの歴史 SQL規格 SQLの特長 すべてのリレーショナル・データベースに共通の言語 最新の機能拡張 字句規則 ツール製品のサポート 2 Oracle SQLの基本要素 データ型 Oracleの組込みデータ型 CHARデータ型 NCHARデータ型 NVARCHAR2データ型 VARCHAR2データ型 VARCHAR
yebo blog: Googleは既にMapReduceを使っていない
2010/09/13 Googleは既にMapReduceを使っていない Googleの新しい検索基盤「Caffeine」では、MapReduceを使っていないそうだ[register]。新しい検索基盤はGFS (Google File System) をオーバーホールしたGFS2を活用しており、分散データベースBigTableに直接インデクシングを行うデータベース駆動の方式に変わっている。この検索基盤を「Colossus」と呼んでいるそうだ。インデックスの作成時間を短縮することで(MapReduceによる処理が不要)、検索のリアルタイム性を増すのだろう。Microsoft、Facebook、Yahoo!がまだMapReduceのオープンソース版ともいえる「Hadoop」を使っていることを考えるとGoogleは先に進んでいる。この成果が「Google Instant」に繋がっているのだろう
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