データ指向アプリケーションデザイン(Martin Kleppmann)

書籍情報

• 著者:Martin Kleppmann(著), 斉藤太郎(監訳), 玉川竜司(訳)
• 発行日:2019-07-17
• ISBN:9784873118703
• URL:https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118703/

書籍目次

• 監訳者まえがき
• はじめに
• 第I部データシステムの基礎
  • 1章 信頼性、スケーラビリティ、メンテナンス性に優れたアプリケーション
    • 1.1 データシステムに関する考察
    • 1.2 信頼性
      • 1.2.1 ハードウェアの障害
      • 1.2.2 ソフトウェアのエラー
      • 1.2.3 ヒューマンエラー
      • 1.2.4 信頼性の重要度
    • 1.3 スケーラビリティ
      • 1.3.1 負荷の表現
      • 1.3.2 パフォーマンスの表現
      • 1.3.3 負荷への対処のアプローチ
    • 1.4 メンテナンス性
      • 1.4.1 運用性:運用担当者への配慮
      • 1.4.2 単純さ:複雑さの管理
      • 1.4.3 進化性:変更への配慮
    • まとめ
  • 2章 データモデルとクエリ言語
    • 2.1 リレーショナルモデルとドキュメントモデル
      • 2.1.1 NoSQLの誕生
      • 2.1.2 オブジェクトとリレーショナルのミスマッチ
      • 2.1.3 多対一と多対多の関係
      • 2.1.4 ドキュメントデータベースは歴史を繰り返すのか？
      • 2.1.5 今日のリレーショナルデータベースとドキュメントデータベース
    • 2.2 データのためのクエリ言語
      • 2.2.1 Web上での宣言的クエリ
      • 2.2.2 MapReduceでのクエリ
    • 2.3 グラフ型のデータモデル
      • 2.3.1 プロパティグラフ
      • 2.3.2 Cypherクエリ言語
      • 2.3.3 SQLでのグラフクエリ
      • 2.3.4 トリプルストアとSPARQL
      • 2.3.5 礎となったもの:Datalog
    • まとめ
  • 3章 ストレージと抽出
    • 3.1 データベースを駆動するデータ構造
      • 3.1.1 ハッシュインデックス
      • 3.1.2 SSTableとLSMツリー
      • 3.1.3 Bツリー
      • 3.1.4 BツリーとLSMツリーの比較
      • 3.1.5 その他のインデックス構造
    • 3.2 トランザクション処理か、分析処理か？
      • 3.2.1 データウェアハウス
      • 3.2.2 スターとスノーフレーク:分析のためのスキーマ
    • 3.3 列指向ストレージ
      • 3.3.1 列の圧縮
      • 3.3.2 列ストレージにおけるソート順序
      • 3.3.3 列指向ストレージへの書き込み
      • 3.3.4 集計:データキューブとマテリアライズドビュー
    • まとめ
  • 4章 エンコーディングと進化
    • 4.1 データエンコードのフォーマット
      • 4.1.1 言語固有のフォーマット
      • 4.1.2 JSON、XML、様々なバイナリフォーマット
      • 4.1.3 ThriftとProtocol Buffers
      • 4.1.4 Avro
      • 4.1.5 スキーマのメリット
    • 4.2 データフローの形態
      • 4.2.1 データベース経由でのデータフロー
      • 4.2.2 サービス経由でのデータフロー:RESTとRPC
      • 4.2.3 メッセージパッシングによるデータフロー
    • まとめ
• 第II部分散データ
  • II.1 高負荷に対応するスケーリング
    • II.1.1 シェアードナッシングアーキテクチャ
  • II.2 レプリケーションとパーティショニング
  • 5章 レプリケーション
    • 5.1 リーダーとフォロワー
      • 5.1.1 同期と非同期のレプリケーション
      • 5.1.2 新しいフォロワーのセットアップ
      • 5.1.3 ノード障害への対処
      • 5.1.4 レプリケーションログの実装
    • 5.2 レプリケーションラグにまつわる問題
      • 5.2.1 自分が書いた内容の読み取り
      • 5.2.2 モノトニックな読み取り
      • 5.2.3 一貫性のあるプレフィックス読み取り
      • 5.2.4 レプリケーションラグへの対処方法
    • 5.3 マルチリーダーレプリケーション
      • 5.3.1 マルチリーダーレプリケーションのユースケース
      • 5.3.2 書き込みの衝突の処理
      • 5.3.3 マルチリーダーレプリケーションのトポロジー
    • 5.4 リーダーレスレプリケーション
      • 5.4.1 ノードがダウンしている状態でのデータベースへの書き込み
      • 5.4.2 クオラムの一貫性の限界
      • 5.4.3 いい加減なクオラム（sloppy quorum）とヒント付きのハンドオフ
      • 5.4.4 並行書き込みの検出
    • まとめ
  • 6章 パーティショニング
    • 6.1 パーティショニングとレプリケーション
    • 6.2 キー‐バリューデータのパーティショニング
      • 6.2.1 キーの範囲に基づくパーティショニング
      • 6.2.2 キーのハッシュに基づくパーティショニング
      • 6.2.3 ワークロードのスキューとホットスポットの軽減
    • 6.3 パーティショニングとセカンダリインデックス
      • 6.3.1 ドキュメントによるセカンダリインデックスでのパーティショニング
      • 6.3.2 語によるセカンダリインデックスでのパーティショニング
    • 6.4 パーティションのリバランシング
      • 6.4.1 リバランスの戦略
      • 6.4.2 運用:自動のリバランスと手動のリバランス
    • 6.5 リクエストのルーティング
      • 6.5.1 パラレルクエリの実行
    • まとめ
  • 7章 トランザクション
    • 7.1 トランザクションというとらえどころのない概念
      • 7.1.1 ACIDの意味
      • 7.1.2 単一オブジェクトと複数オブジェクトの操作
    • 7.2 弱い分離レベル
      • 7.2.1 Read Committed
      • 7.2.2 スナップショット分離とリピータブルリード
      • 7.2.3 更新のロストの回避
      • 7.2.4 書き込みスキューとファントム
    • 7.3 直列化可能性
      • 7.3.1 完全な順次実行
      • 7.3.2 ツーフェーズ（2相）ロック（2PL）
      • 7.3.3 直列化可能なスナップショット分離（SSI）
    • まとめ
  • 8章 分散システムの問題
    • 8.1 フォールトと部分障害
      • 8.1.1 クラウドコンピューティングとスーパーコンピューティング
    • 8.2 信頼性の低いネットワーク
      • 8.2.1 ネットワークのフォールトの実際
      • 8.2.2 フォールトの検出
      • 8.2.3 タイムアウトと限度のない遅延
      • 8.2.4 同期ネットワークと非同期ネットワーク
    • 8.3 信頼性の低いクロック
      • 8.3.1 単調増加のクロックと時刻のクロック
      • 8.3.2 クロックの同期と正確性
      • 8.3.3 同期クロックへの依存
      • 8.3.4 プロセスの一時停止
    • 8.4 知識、真実、虚偽
      • 8.4.1 真実は多数決で決定される
      • 8.4.2 ビザンチン障害
      • 8.4.3 システムモデルと現実
    • まとめ
  • 9章 一貫性と合意
    • 9.1 一貫性の保証
    • 9.2 線形化可能性
      • 9.2.1 システムを線形化可能にする条件は？
      • 9.2.2 線形化可能性への依存
      • 9.2.3 線形化可能なシステムの実装
      • 9.2.4 線形化可能にすることによるコスト
    • 9.3 順序の保証
      • 9.3.1 順序と因果関係
      • 9.3.2 シーケンス番号の順序
      • 9.3.3 全順序のブロードキャスト
    • 9.4 分散トランザクションと合意
      • 9.4.1 アトミックなコミットと2相コミット（2PC）
      • 9.4.2 分散トランザクションの実際
      • 9.4.3 耐障害性を持つ合意
      • 9.4.4 メンバーシップと協調サービス
    • まとめ
• 第III部導出データ
  • III.1 記録のシステム（Systems of Record）と導出データ
  • III.2 各章の概要
  • 10章 バッチ処理
    • 10.1 Unixのツールによるバッチ処理
      • 10.1.1 単純なログの分析
      • 10.1.2 Unixの哲学
    • 10.2 MapReduceと分散ファイルシステム
      • 10.2.1 MapReduceジョブの実行
      • 10.2.2 Reduce側での結合とグループ化
      • 10.2.3 map側での結合（map-side join）
      • 10.2.4 バッチワークフローの出力
      • 10.2.5 Hadoopと分散データベースとの比較
    • 10.3 MapReduceを超えて
      • 10.3.1 中間的な状態の実体化
      • 10.3.2 グラフとイテレーティブな処理
      • 10.3.3 高レベルAPIと様々な言語
    • まとめ
  • 11章 ストリーム処理
    • 11.1 イベントストリームの転送
      • 11.1.1 メッセージングシステム
      • 11.1.2 パーティション化されたログ
    • 11.2 データベースとストリーム
      • 11.2.1 システムの同期の保持
      • 11.2.2 変更データのキャプチャ
      • 11.2.3 イベントソーシング
      • 11.2.4 状態、ストリーム、イミュータビリティ
    • 11.3 ストリームの処理
      • 11.3.1 ストリーム処理の利用
      • 11.3.2 時間に関する考察
      • 11.3.3 ストリームの結合
      • 11.3.4 耐障害性
    • まとめ
  • 12章 データシステムの将来
    • 12.1 データのインテグレーション
      • 12.1.1 データの導出による特化したツールの組み合わせ
      • 12.1.2 バッチ処理とストリーム処理
    • 12.2 データベースを解きほぐす
      • 12.2.1 データストレージ技術の組み合わせ
      • 12.2.2 データフロー中心のアプリケーション設計
      • 12.2.3 導出された状態の監視
    • 12.3 正確性を求めて
      • 12.3.1 データベースのエンドツーエンド論
      • 12.3.2 制約の強制
      • 12.3.3 適時性と整合性
      • 12.3.4 信頼しつつも検証を
    • 12.4 正しいことを行う
      • 12.4.1 予測分析
      • 12.4.2 プライバシーと追跡
    • まとめ
• 用語集
• 索引