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一概にデータベースといっても、いろんなレイヤーで話
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- アーキテクト
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データベース?
今、本気で、
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・ 一昔前は本気で考えた
(アーキテクチャの違いという意味で)
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(ライセンス費用の違いという意味で)
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One database fits all?
これからは、そうではいられない。
データベースのアーキテクチャ的違いは、エンタープライズ
なシステムにおいても、もはや無視できないレベル
A. 全てのワークロードで、平均点以上のパフォーマンス
B. 特定のワークロードでは、脅威のパフォーマンス
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データベースとハードウェア
データベースのアーキテクチャの違いで、ハードウェアへの
要件も大きく異なる
- shared everything
- shared nothing
- row based
- column based
- in memory
- on memory
- …
7Copyright © 2013 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
要するに
多くの人は、データベースに対する固定観念が強すぎる
のか、現状維持では、不可能を可能にはできない。
- 今までの経験と実績が、通用しない非機能要件が
ビッグデータという名のもとに、さらっと出現
(100億件の集計バッチを1日からリアルタイム(秒単位)に。とか)
(小さく作って、大きく育てるシステムにするのだ。とか)
結局、この長い歴史のデータベース(特にRDB)の世界
で不可能と思われる処理を、既存のテクノロジーの延長
で実装できるほど、甘くないです。
8Copyright © 2013 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
最後に
大量のデータと、それに伴う大量の処理が当たり前の
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  • 3. 3Copyright © 2013 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved. 前提 一概にデータベースといっても、いろんなレイヤーで話 は異なります。 - アーキテクト - デベロッパー - DBA 今日の話は、アーキテクトとかDBAといった目線での 話が中心。
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