Like a shot to your dome piece, I'm back to hit you with my annual roundup of what happened in the rumble-tumble game of databases. Yes, I used to write this article on the OtterTune blog, but the company is dead (RIP). I'm doing this joint on my professor blog. There is much to cover from the past year, from 10-figure acquisitions, vendors running wild in the streets with license changes, and the
Choosing the right vector DB solution#Welcome back! In the previous post in this 4-part series, we looked at the different types of indexes typically used in vector DBs. However, indexing is just a small part of the bigger elephant in the room when it comes to vector databases. Recall that in part 2, we described what a vector database is. To distinguish between the various vector DB offerings out
GoでDBアクセスする為のサンプルコードを探すとどこもこんな感じ func main() { # dbコネクション(pool)を取得 pool, err = sql.Open("driver-name", *dsn) if err != nil { // This will not be a connection error, but a DSN parse error or // another initialization error. log.Fatal("unable to use data source name", err) } defer pool.Close() # poolを使ってDBアクセスするコード ...... } Openしたコネクションはアプリ終了時にdefer によってClose()処理されて終わる。理解した。 すべてmain()に処理があったり、数個の関数で
はじめにエンタープライズでのミッションクリティカル領域においてもクラウド利用が普通になってきています。 その過程において今までできないことを指向する試みも行われてきています。その代表的なものがクラウドの備えるリソースの高い拡張性と弾力性を利用したシステム展開です。例えば「より多くのデータを扱う」「同業他社に向けたサービス展開をする（マルチテナンシー）」といったものがあります。その際のアーキテクチャ選定では将来の利用を想定した選択を行う必要がありますが、データベースのスケールというのは非常に難しく簡単ではありません。 各種の要件に応じてデータベースを選定するということは多く行われていますが、その中で一番考え方が難しいスケーラビリティにどう立ち向かうかについて記載していきます。データベースについては全ての要件を満たせる「万能」なアーキテクチャが存在しないのが実情です。そのためスケーラビリティを
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