This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery. It also covers benchmark testing of these platforms, comparing throughput and latency. Finally, it emphasizes that messaging queues can help applications by allowing producers and consumers to communicate asynchronously.
This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery. It also covers benchmark testing of these platforms, comparing throughput and latency. Finally, it emphasizes that messaging queues can help applications by allowing producers and consumers to communicate asynchronously.
2017/9/7 db tech showcase Tokyo 2017(JPOUG in 15 minutes)にて発表した内容です。
SQL大量発行に伴う処理遅延は、ミッションクリティカルシステムでありがちな性能問題のひとつです。
SQLをまとめて発行したり、処理の多重度を上げることができれば高速化可能です。ですが・・・
AP設計に起因する性能問題のため、開発工程の終盤においては対処が難しいことが多々あります。
そのような状況において、どのような改善手段があるのか、Oracleを例に解説します。
2017/9/7 db tech showcase Tokyo 2017(JPOUG in 15 minutes)にて発表した内容です。
SQL大量発行に伴う処理遅延は、ミッションクリティカルシステムでありがちな性能問題のひとつです。
SQLをまとめて発行したり、処理の多重度を上げることができれば高速化可能です。ですが・・・
AP設計に起因する性能問題のため、開発工程の終盤においては対処が難しいことが多々あります。
そのような状況において、どのような改善手段があるのか、Oracleを例に解説します。