格納されるかは分かりません。移動することも考えられます。設計において最も注意すべきことが、データの保存が局所的になってしまうことで発生するホットスポットを回避することです。ホットスポットを回避することとは真逆の観点ですが、必ず結合しなければいけないデータ群などはあえて局所的に保存し、分散させないことでスループットを上げるという方法(インターリーブ)も存在します。項で言及したので説明は省きます。分散させるという方法です。アンチパターンに引っかかっていないかを確認する必要があります。インターリーブの適用ホットスポットではデータの局所性を回避しました。データに局所性を持たせて置くのが望ましい場合もあります。ここでのデータ保存パターンは3つ考えられます。データが保存されている。データが保存されている。データが保存されている。場合には処理速度が低下します。パターンAとBではそれほど処理速度は変わりません。場合で処理速度が低下する原因は、データの取得・結合処理に、2つのノードにアクセスするための処理時間が加わるという点です。パターンCのような余計な処理時間は発生しません。データが保存されるかをコントロールすることが出来ません。そこで使用するのが、インターリーブです。するときにインターリーブを適用することで、明示的にパターンAの状況を作ることが出来ます。これにより、処理速度の低下を防ぐことが出来ますね。インターリーブを適用するDDLの解説は、本記事では行いません。2020.01.04あけましておめでとうございます。2019.12.01こんばんは。20000ミューテーション以上の一括更新などを実行する方法を紹介します。2019.02.26前回の記事では、GCPのComputeEngineサービスを利用し、VMインスタンスを生成しました。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。