RDBMSでも大規模データをあきらめないためには
これまでの連載では、ディスクI/O、CPU、ネットワークI/Oの3つの観点で、大規模データを処理するときのボトルネックの傾向と改善点について説明しました。それらの改善策をすべてを実施すれば、もう何も心配する必要はないのでしょうか?
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日本オラクル(株) コンサルティングサービス統括所属。横浜生まれのテキサス育ち。インフラが大好き。新人のころからOracle Database一筋。最近は専らExadata。
共著に『絵で見てわかるITインフラの仕組み』(翔泳社)がある。
2009年,新卒として日本オラクル入社。入社以来,おもにOracle Exadataの設計/構築/運用支援プロジェクトを手がけ,さまざまな業界のお客様にExadataのスピードを実感していただくべく,日々奮闘中。今後は,Exalyticsなど,他のExaファミリーにも触手を伸ばそうと目論んでいる。
共著に『即戦力のOracle管理術 ~仕組みからわかる効率的管理のノウハウ』(技術評論社)がある。
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