Using logs to build a solid data infrastructure (or: why dual writes are a bad idea) This is an edited transcript of a talk I gave at the Craft Conference 2015. The video and slides are also available. How does your database store data on disk reliably? It uses a log. How does one database replica synchronise with another replica? It uses a log. How does a distributed algorithm like Raft achieve c
The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction I joined LinkedIn about six years ago at a particularly interesting time. We were just beginning to run up against the limits of our monolithic, centralized database and needed to start the transition to a portfolio of specialized distributed systems. This has been an interesting experience: we built, dep
PART 1.はこちら : 強固なデータ・インフラストラクチャを構築するためのログの活用（デュアル書き込みがダメな理由）PART 1. ログが使われる場面について4つ説明したいと思います。まずデータベースストレージエンジンの内部です。 B-tree はアルゴリズムの授業で学びましたよね？ ストレージエンジンに広く使われているデータ構造です。ほぼ全てのリレーショナルデータベースと、多くの非リレーショナルデータベースで使われています。 B-treeについて簡単に説明しましょう。B-treeは、ディスク上で固定長のブロックとなる ページ から構成されており、通常、その固定長は4KBか8KBです。ある特定のキーを探したい時は、まずtreeのルートにあるページから探索を始めます。そのページは他のページへのポインタを内包していて、各ポインタはキーのレンジ（範囲）にタグ付けられています。例えば、もしキー
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