くりらじ静岡局から、技術屋目線で技術情報を追いかける番組をお届けします。
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コンテンツは iwashi によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、iwashi またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作権で保護された作品をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal。
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53. 時系列データベースエンジン w/ nakabonne
Manage episode 298118426 series 2451650
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話したネタ
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- ゼロから作る時系列データベースエンジン
- 時系列データとは何か?
- RDBで時系列データを扱う場合の課題とは?
- 時系列データの特徴とは?
- イミュータブルなデータとは?
- influxDB
- Timescale DB
- VictoriaMetrics
- M3DB
- 時系列DBにおけるカーディナリティの高さとは?
- tstorage
- なぜ時系列DBを自分で実装したのか?
- ali
- gosivy
- tstorageの設計概要は?
- パーティショニングのメリットとは?
- Write Amplificatonとは?
- Bloom Filter
- LSM Treeとは?
- 34. NewSQLとは w/ tzkb
- メモリパーティションの特徴とは?
- 時系列データをソート済みにする工夫
- QuestDB
- パーティションをフラッシュするタイミングは?
- Write Ahead Log
- データ量を削減する工夫は?
- Gorilla: A Fast, Scalable, In-Memory Time Series Database
- タイムスタンプとデータを分けて符号化する
- delta encoding と delta-of-delta encoding
- データ側はXORで符号化する
- tstorageのdisadvantageは?
- tstorageの今後の開発方針
- YAGNI原則
- 【メディア事業部】サーバーサイドエンジニア(基盤)
115 つのエピソード
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- メモリパーティションの特徴とは?
- 時系列データをソート済みにする工夫
- QuestDB
- パーティションをフラッシュするタイミングは?
- Write Ahead Log
- データ量を削減する工夫は?
- Gorilla: A Fast, Scalable, In-Memory Time Series Database
- タイムスタンプとデータを分けて符号化する
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