「Community」タグのついた55記事

ScalarDB は、2フェーズコミットインターフェースを使用したトランザクションの実行をサポートしています。2フェーズコミットインターフェースを使用すると、マイクロサービスアーキテクチャのように、複数のプロセスまたはアプリケーションにまたがるトランザクションを実行できます。

Consensus Commit は ScalarDB で使用されるトランザクションプロトコルであり、複数の異なるデータベースにまたがるトランザクションを実行するために設計されています。このプロトコルの特徴は、X/Open XA ベースのソリューションとは異なり、下位のデータベースのトランザクション機能に依存せずに ACID トランザクションを実現することです。このドキュメントでは、プロトコルの詳細、その動作方法、保証される分離レベル、インターフェース、採用されているパフォーマンス最適化、および制限事項について説明します。

このドキュメントでは、Docker Compose を使用して、Cassandra、PostgreSQL、および DynamoDB ローカルサーバーのマルチストレージバックエンドを使用して、ScalarDB Analytics with PostgreSQL を実行するローカル環境を設定する方法について説明します。

このドキュメントでは、Grafana Loki (Promtail を使用) を使用して、Kubernetes 上で Scalar 製品のログ集約を開始する方法について説明します。

このドキュメントでは、Prometheus Operator (kube-prometheus-stack) を使用して Kubernetes 上で Scalar 製品の監視を開始する方法について説明します。ここでは、テスト用の Mac または Linux 環境がすでにあることを前提としています。このドキュメントでは Minikube を使用しますが、これから説明する手順はどの Kubernetes クラスターでも機能するはずです。

このガイドでは、Kubernetes クラスターの Helm Chart をテスト環境として使用して、ScalarDB Analytics with PostgreSQL を開始する方法について説明します。さらに、このガイドの内容は、テスト用に Mac または Linux 環境がすでにセットアップされていることを前提としています。minikube について言及していますが、説明されている手順はどの Kubernetes クラスターでも機能するはずです。

この入門チュートリアルでは、ScalarDB で好みのデータベースを設定し、Kotlin を使用して基本的な電子マネーアプリケーションをセットアップする方法について説明します。Kotlin は Java との相互運用性を備えているため、Kotlin から直接 ScalarDB を使用できます。

このページには、ScalarDB 3.16 のリリースノートのリストが含まれています。

このドキュメントでは、PostgreSQL チャートを使用した ScalarDB Analytics のカスタム値ファイルを作成する方法について説明します。パラメーターの詳細については、ScalarDB Analytics with PostgreSQL チャートの README を参照してください。

このドキュメントでは、Scalar Helm Chart を使用して ScalarDB Analytics with PostgreSQL をデプロイする方法について説明します。ScalarDB Analytics with PostgreSQL のカスタム値ファイルの詳細については、ScalarDB Analytics with PostgreSQL のカスタム値ファイルの構成を参照してください。

このドキュメントでは、ScalarDB Analytics with PostgreSQL の使用を開始する方法について説明します。ScalarDB Analytics with PostgreSQL がすでにインストールされており、必要なサービスがすべて実行されていることを前提としています。そのような環境がない場合は、Docker を使用してローカル環境に ScalarDB Analytics with PostgreSQL をインストールする方法の手順に従ってください。ScalarDB Analytics with PostgreSQL は PostgreSQL 経由でクエリを実行するため、PostgreSQL にクエリを送信するための psql クライアントまたは別の PostgreSQL クライアントがすでにあることも前提としています。

このチュートリアルでは、ScalarDB Analytics with PostgreSQL を使用してサンプルデータに対して分析クエリを実行する方法について説明します。

このサブカテゴリでは、ScalarDB Analytics というコンポーネントを使用して、ScalarDB で作成したデータベースに対して分析クエリを実行する方法に関するチュートリアルを確認できます。

このページでは、ScalarDB Core のエラーコードの一覧を示します。

このサブカテゴリでは、Apache 2 ライセンスで公開されている ScalarDB Core ライブラリを使用して ACID トランザクションを実行する方法に関するチュートリアルに従うことができます。

このページでは、ScalarDB Core で使用可能な設定について説明します。

このガイドでは、ScalarDB Core ライブラリを使用して、ScalarDB プロパティファイルを設定し、1フェーズまたは2フェーズのコミットインターフェイスを介してトランザクションを実行するためのスキーマを作成する方法について説明します。

このページでは、ScalarDB Data Loader のエラーコードの一覧を示します。

ScalarDB FDW は、ScalarDB の外部データラッパー (FDW) を実装する PostgreSQL 拡張機能です。

ScalarDB Java API は、主に管理 API とトランザクション API で設定されています。このガイドでは、どのような種類の API が存在するのか、それらの使用方法、例外の処理方法などの関連トピックについて簡単に説明します。

ScalarDB には、実装固有のデータモデルとスキーマにマップされる独自のデータモデルとスキーマがあります。 さらに、ScalarDB は、Consensus Commit トランザクションマネージャーを使用するときにトランザクションログとステータスを管理するために、トランザクション ID、レコードバージョン、トランザクションステータスなどの内部メタデータを保存します。

このページでは、ScalarDB Schema Loader のエラーコードの一覧を示します。

既存のデータベースで ScalarDB を使用したい場合があります (データベースにまたがるトランザクションなど)。その場合、ScalarDB Schema Loader を使用して、それらのデータベースを ScalarDB の制御下にインポートできます。ScalarDB Schema Loader は、既存の各テーブルとメタデータテーブルに ScalarDB 内部メタデータ列を自動的に追加し、複数のデータベースにわたるトランザクション管理などのさまざまな ScalarDB 機能を有効にします。

このドキュメントでは、ScalarDB の設計と実装について簡単に説明します。ScalarDB の概要とその使用例については、ScalarDB の概要を参照してください。

ScalarDB は非トランザクションデータベースまたはトランザクションデータベース上で非侵入的にトランザクション機能を提供するため、トランザクション的に一貫性のある方法でデータベースをバックアップおよび復元するには特別な注意が必要です。

このガイドでは、ScalarDB を新しいバージョンにアップグレードする方法について説明します。

このドキュメントでは、ScalarDB を使用するアプリケーションが正しく効率的に動作するように、ScalarDB の基盤となるデータベースを設定する方法について説明します。

このページでは、ScalarDB の概要と主な使用例について説明します。

このドキュメントでは、ScalarDB の各エディションで利用可能な機能について簡単に説明します。

このページでは、ScalarDB を正しく使用するために必要なツールとそのバージョンについて説明します。

このチュートリアルでは、ScalarDB のベンチマークツールを実行する方法について説明します。データベースベンチマークは、一連の標準データセットワークロードに対するデータベースのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。

このロードマップは、ScalarDB の今後の計画の概要を示しています。このロードマップの目的は、今後どのような変更が行われる可能性があるかを把握できるようにし、進捗状況をより詳しく追跡し、主要なマイルストーンを把握し、開発中にフィードバックを提供することです。このロードマップは、ScalarDB の新しいバージョンがリリースされるたびに更新されます。

このガイドでは、ScalarDB をスケーリングする方法について説明します。ここでは、Scalar Helm Chart (推奨されているデプロイ方法) を使用して ScalarDB Cluster をデプロイしていることを前提としています。

この入門チュートリアルでは、ScalarDB でデータベースを設定する方法について説明し、ScalarDB を使用してクレジットカードでアイテムを注文して支払うことができるサンプルの電子商取引アプリケーションを作成するプロセスを示します。サンプルの電子商取引アプリケーションでは、ユーザーがクレジットラインを使用してアイテムを注文して支払う方法を示します。

Schema Importer は、PostgreSQL を自動的に設定するための CLI ツールです。このツールを使用すると、PostgreSQL データベースに、ScalarDB インスタンスと同じデータベースオブジェクト (名前空間やテーブルなど) を持たせることができます。

このカテゴリでは、ScalarDB を介してトランザクションとクエリの実行を開始する方法についてのクイックスタートチュートリアルに従うことができます。

このガイドでは、ScalarDB Core ライブラリを通じて非トランザクションストレージ操作を実行する方法について説明します。

このサブカテゴリでは、ScalarDB を活用するさまざまなサンプルアプリケーションを実行する方法を学習できます。

このドキュメントでは、ScalarDB Data Loader のインポート機能について説明します。

このドキュメントでは、ScalarDB Data Loader のエクスポート機能について説明します。

このガイドでは、ScalarDB で使用されるデータベースのバックアップと復元の方法について説明します。

データモデリング (つまり、データベーススキーマの設計) とは、データへのアクセスに使用されるパターンと、ビジネスオペレーション内で実行されるクエリの種類を特定することで、データの保存方法と使用方法を概念化して視覚化するプロセスです。

このカテゴリでは、ローカルおよびクラウドベースの Kubernetes 環境での ScalarDB、特に ScalarDB Cluster と ScalarDB Analytics のデプロイに慣れるためのガイドに従うことができます。

このサブカテゴリでは、ScalarDB データモデルに基づいてデータをモデル化し、スキーマを作成する方法を学習できます。次に、ScalarDB Core ライブラリと、Core ライブラリをラップする gRPC サーバーである ScalarDB Cluster を介してトランザクションを実行する方法を学習できます。

ScalarDB ライブラリは、Maven Central Repository で入手できます。Gradle または Maven を使用して、ライブラリをビルド依存関係としてアプリケーションに追加できます。

このページでは、プリミティブ CRUD インターフェース (Storage API とも呼ばれる) を通じて非トランザクションストレージ操作を実行する方法について説明します。このガイドでは、読者が ScalarDB について高度な知識を持っていることを前提としています。

このチュートリアルでは、ScalarDB でマイクロサービストランザクションをサポートするサンプルアプリケーションを作成する方法について説明します。

ScalarDB トランザクションは、マルチストレージトランザクション と呼ばれる機能を使用することで、ACID 準拠を維持しながら複数のストレージまたはデータベースにまたがることができます。

このチュートリアルでは、ScalarDB のマルチストレージトランザクション機能をサポートするサンプルアプリケーションを作成する方法について説明します。

この用語集には、ScalarDB を使用するときによく使用されるデータベースおよび分散システムの用語が含まれています。

テーブルのインポート、またはアプリケーションとデータベースを ScalarDB ベースの環境に移行する方法の詳細については、次のガイドを参照してください:

このカテゴリでは、ScalarDB の運用に役立つガイドを参照できます。

このカテゴリでは、ScalarDB について、特にトランザクション、分析クエリ、非トランザクションストレージ操作の実行方法について詳しく理解するためのガイドに従うことができます。

ScalarDB は当初、多様なデータベース間の統一された抽象化と、そのようなデータベース間のトランザクションを提供するために設計されました。ただし、複数の、場合によっては多様なデータベースを使用するアプリケーションを簡素化するために、統一された抽象化のみが必要な場合があります。