トップスポーツチームの監督に教わる秘訣
この論文では、氏が発見した原則を要約し、その原則をいかにしてソフトウェア開発に応用するかを説明します。
作者 Mirko Stocker, 翻訳者 編集部 投稿日 2008年7月26日 午前6時13分
このデータベースの総まとめでは、新しいActiveRecord向けのデータshardingプラグインおよび、どのようにしてPostgresデータアクセスが非同期クライアントAPIで改善することができるのかについて検討する。
データshardingとは、データベースを小さいパーティションに分割し、それらを複数のサーバに配分し、パフォーマンスと拡張可能性を改善する技法で ある。データの区分化方法は、アプリケーションに大いに依存している。たとえばeBayは、記事のカテゴリーごとに区分している。
ActiveRecordは、 追加設定なしのデータshardingをサポートしない。そこでFiveRunsのDataFabric(リンク)の出番である。DataFabricはActiveRecordプラグインであり、データshardingおよびレプリケーション機能をモデルに追加する。
shardingをモデルに追加することは非常に簡単である。README(リンク)の例を以下に示す。
class MyHugeVolumeOfDataModel < ActiveRecord::Base
data_fabric :replicated => true, :shard_by => :city
end
詳細は、FiveRunsのブログ(リンク)またはDataFabric GitHubリポジトリ(リンク)を参照。
データベース関連のその他のニュースとしては、Muhammed Ali氏がRubyのPostgresアクセスをおよそ40%押し上げることに成功した。Postgresの非同期クライアントAPIおよびRuby 1.9 Fibers(参考記事・英語)を使用し、非閉塞接続プールおよびファイバープールを実装する。ユーザプログラムの観点から見た対話は、以下のとおりである。
[..] いったんファイバーがcpool.execを呼び出すと、クエリーが処理のためにプールに送られ、ファイバーが一時停止し、別の処理が開始する。 cpool.execにヒットすると、その処理も停止する。その後イベントループで、クエリーの完了通知を(任意の順序で)受け取り、完了したクエリーに 関連したファイバーを再開する。
またMuhammed氏はEventMachine(参考記事)とのより優れた統合に向けた取り組みについて、検討している。それによりパフォーマンスのさらなる向上が期待できる。詳細に分析をし、使用したコードについて説明しているMuhammad氏のブログ(リンク)を参照するとよい。
原文はこちらです:http://www.infoq.com/news/2008/07/databases-roundup
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