なが加わ...の理解、共通の慣行
https://stackoverflow.com/questions/1532218
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Russian質問
多くの"BAW"s（大尻-サイト）のデータを保存、検索技術に頼る大きなテーブル指数を使用するクエリな/は使用できませんが仲間入りしますのご質問(BigTable,HQLなど)への対応の拡張性にshardingデータベースです。どのような働きと、たくさんのデータ 非常に の関係は以下のようになります。
Life楽しみませんか?建物はと推測され多くの参加については、アプリケーション側の"とんとことって～えいとくんとう。何があれば複数の質問をする場合は、それぞれのテーブルを取得し情報をコンパイル?な打データベースの多く回るようusingのでしょうか。うことなんでしょうけれどによりデータはどん?
及び一般に入手可能なORMs、どのような傾向を強めてのご利用できなく参加?が支援すORMsが激しい使用です。は多くのプロジェクトがこのレベルのデータがロール自！?
この適用はありません、現在のプロジェクトになっているが、これは私の頭の数ヶ月とするのかと推測しかし、"ベストプラクティス"。ことがなかったの必要性はこの他の事業んな規模になれます。この問題を他人として..
とういえば、以下ORMs"働いていない"なが仲間入り。については、そのデータにアクセス層としてご利用の開発者とのデータはどうすればいいですか？
編集： 一明 Vinko Vrsalovic ：
"と思いsnickerがたい話 つなSQLでは、取引データ はdenormalized用Hadoopや BigTableはCassandraを起動する仕組みである。"
これは実際に思う。
ボーナスポイントの方でキャッチxkcdます。
解決
のんので、リレーショナルデータベースは、汎用的なツールでヘッジをごベット.現代のコンピュータの速度で、RDBMS'は最適化されることを十分できるかなり立派なサイズの単一のボックス。を選択し、RDBMSでは、自分自身非常に柔軟なアクセスデータの能力強力な力を正当性の制約がとりやすいようにコードのデータです。しかし、RDBMSではないかを表すのにも最適化問題において、柔軟性の変化の問題です。
りますので、急成長を実現する規模を超えたサイズの単一のDBサーバーに突如していくの選択肢と言えます。しまいますので特定のボトルネックを除去します。のRDBMSを一手にsnarled結び目のcodependencyといじったり、離れています。の相互連関性データの働きいものの、かなければいけません完全に解きほぐすることになります。だ読み重ねできる簡単なれます。だ浸透させ、市場の成長は頭打ちともできる一部denormalize、ザ-シャーを固定した数のDBサーバーこれによって一部の問題にテーブルで移動することができるスケーラブルにデータ。もご利用プロファイルが非常にキャッシュやすだけの移行の負荷を大瞬時にクラスター
場拡張性のkey-valueのような店でのBigTable来場合につき、そのためにも、データのシングルタイプに求められていることはでdenormalized単一テーブルが多すぎて一つのサーバーです。この時点で必要なものにできる仕切りで恣意的にとてもクリーンのAPIにアクセスします。自然データベースが広がっており多くの機械ではできないアルゴリズムを必要とするこれらの機械をつくり、多くの標準アルゴリズムの関係う。として提案するか、これらの分布を問い合わせアルゴリズムの可能性を必要とする計処理能力以上の参加が正しくクリレーショナルデータベースがな並列化のリアルタイム性能は桁とにより、光センサーとして単一の機械がいを想定した機が全体の指数にも対する相対パスが付けられます。
今まで規模様大規模データセットに水平に差し込むだけです。サーバーのハード部の拡張が行われます。もんも を行い, で、継続的な運用が開発でこのスケールの多くはシングル-サーバーアプリではアプリケーションサーバは通常、些細なスケールを介して共有-無アーキテクチャをとることができる者であれ、データに必要な適時ます。
お答えの方一般的に使用ORMsを取り扱いがご利用できなく参加の答えは な.ORM立のためのオブジェクトリレーショナルマッピングの仕事のORMは翻訳の強力な関係のパラダイムの述語論理の簡単なオブジェクト指向データ構造です。値のほとんどかからなくなってしまうことができるkey-value storeです。実際しょうを作り上げる必要があるのだと自分のデータにアクセス層るのに適した特定のニーズでデータプロファイルでこれらのスケールはかなり大きくあると思い多くのトレードオフのための汎用的なツールが浮かび上がり、支配的にな方Rdbmsています。でまいり足でする場所としても最適でしょう。
とはいえ、それは興味深いどのような関係またはその他の集計機能を内蔵できる上にkey-value storeプリミティブ.んですが、十分な経験がここにコメントを具体的には、があるものの、知識を企業の計算本に帰り多くの年数(例えば.Oracle、多くの未開発の理論的知見学の実践的な知識でGoogle、Amazon、Facebookれることがありますので、あらかの知識と検索条件に追加し、幅広い開発コミュニティにはまだかなり限られます。
しかし今では多くの用途への移動、ますます世界の人口はオンラインでは、必然的に、以上のアプリケーションをして、最良の実践を結晶化する現象をいう。の知識のギャップするwhittledから両側によるクラウドサービスのようにAppEngine、EC2などのオープンソースのデータベースのようにCassandra.ないように感じたことと並行し、非同期計算するものが未成熟である。も魅力的な時間となるプログラマを交換してください。
他のヒント
だから故障することが推定される。
データ保存しない正常化データ同じように、取引の適正規化.ありません"もの"が仲間入り。が比較的少ない。
特に第二と第三の通常の形で違反がない"問題"からデータの倉庫にはほとんど更新されます。その場合は更新では、状態フラグの変更を元の行としての"現在"に対す"現在".
らん心配の更新ではなく、分解に2NFレベルが更新できないが異常。な更新がない異常。ない分解せんが仲間入り。できる事前の参加です。
一般的には、DWデータの分解によるスタースキーマ.このガイドで分解のデータを数値"と"ファイルの場合の措置--数単位に、外部キーを参照します。
寸法(又は"事業者"）は、ベストと考え、現実世界のものとの属性です。しばしばこのような地形、時間、商品、お客様等これらのものが複雑に至るの階層は任意ですが、定義された各種事業報告に必要なモデル化は別のテーブルでカラムの寸法使用のための集計対象とします。
への質問をします。
"この接合については、事前にアプリケーション面でのうまいもの"です。います.のデータである"事前参加"する前に読み込まれます。次元データであることが多いのご加入に関連するデータのことです。で参加されている比較的平坦な構造です。
なデータを更新しました。の代わりに更新、追加の歴史的記録に挿入されます。
"なかなかできないのでとう。".います.がかかりケアのデータを読み込まれます。しかし、がんの報告のない/報告の分析が仲間入り。のデータが事前に参加しました。
のORMの問題は議論の余地がある問題以降のデータが事前に参加しました。おORM地図のと寸法として適しています。特別な場合を除く寸法が小さくなっぽさせた全てます。の例外はだ金融（銀行、保険又は公益事業として大量の顧客データベースです。これらのお客様の寸法なう。
A JOIN である純関係期的な全てのデータベースの関係.
その他のデータベースモデルの構築のための関係。
ネットワークデータベースの利用は無限のチェーンの find a key - fetch the reference - find a key すべきプログラムは、一般的なプログラミング言語です。
このコードで実行できるアプリケーション側またはサーバ側ではな SQL なくなるかもしれない"に設定しました。
設計されていれば正しくネットワークリモートセンシングセンターでよく関係します。
たとえば、ネットワークデータベースで店舗への参照を他の事業体としての直接のポインタのオフセットファイルでブロック、ディスクの情報がこのエントリが格納されています。
このことを横断するネットワークを高め合って効率的にコードされました。
リレーショナルデータベースで店舗の参考として組の基本的価値観のような整数(またはトリプルまたはタプルの高いています。
探している場合は、それらの数値のリレーショナルデータベースのエンジンは次のもの:
- れた要素のタプルの住まいの価値
- 見の価値
- のアドレスのルートイン
B-Treeのデータの番号とは - トラバースツール
- のポインタの実際の表れとして格納されることがあり
B-Treeその場合は、ポインタの値PRIMARY KEY行の今後 - のテーブルの列のポインタまたはトラバースにテーブル
- 最後に、を取得します。
制御可能ですこの力を身につけてくださる。より後に、あなただけの問題の SQL クエリを取り出します。
関係モデルを簡単に開発者の生命、達成のために速いでしょう。
このと同じなので組み立てに対す高レベルの言語関係のモデルより高いレベルの言語です。
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, るようにしているの違いは複数の使用データベースのモデルです。
きdenormaliseデータがこのように、この限りではありません回避のコストに入り、異なる項目また一部のデータが複製される方法の組み合わせで、性能の簡単な質問.
だがどうしていくべきなのかについて他の参加のアプリケーションレベルでこんdenormalisedで十分です。
理想的には、ることができるできるようになっていますクエリーのための任意のデータセットしています。実際にはないと思いますが使用以上のつのクエリのためのあらゆる場面にお申込、アプリケーションレベル入りの些細な検索のものから分離resultsets挿入します。
このようなことがいえるでしょうが本当に必要なものが実に膨大なデータがすべての種類のトレードオフ。ほんの一例:BigTableはできない集計の照会などを提供す。使用できます図の精度でものとしている場合、い12,149,173レコードを23,721を追加した最後の時間でいかがベストを探すことができるのはい"約12,100,000記録".アプリケーションの場合は依存知の精密な図せられ、そのなんかを使用BigTableでの総ます。
アプリケーションfacebookて非常に少数のデータの変更が、当時のユーザーが投稿しました。ることを掛ける記録の更新が必要がある珍しい問題です。
ことはできるデータがない 正規化されない打ちに共通の の問題です。
アプリケーションアマゾンできる負荷の全てのデータが単一ユーザーへのRAM(ビッグはショッピングカートの後、すべての?), その後更新のデータをRAMに書き出しなさいとして単一のデータ項目です。
再び除去が必要 最もデータを正規化します。
お取引のスケーリングや応用開発を行う必要がない場合には規模の大きな波望を望むことができます。く容易にアプリケーションの開発のたRDBMSす。
私はこれらの状況に切ったお肉をミンチにしますかなり自分でつく巻きすべます。っていないがもっているのである。取得できな大きさとの関係DBs(どうこ)さんは、引続きをお楽しみ関係の良さ。
一般に、データの倉庫を中心に構成されているusingやデータに分割し寸法-実際のテーブル（いわゆる"スター-スキーマ"など)
参加は事前計算して格納される正規化されます。
私は把握していないORMツールとデータベースシステムを許可しない入れなどで伝統的な関係データベースです。
