MakingSenseofStreamProcessing / Turning the Database Inside Out

MakingSenseofStreamProcessing

以前の4つの章で多くの基礎をカバした：

• 第1章では、イベント・ソーシングの考え方について議論した。
• 第2章では、データがすべてのストアに同じ順序で書き込まれるようにすることで、ログ（イベントの順序付けられたシーケンス）がどのように異なるストレージシステムの統合に役立つかを確認した。
• 第3章では、従来のデータベースへの書き込みをログに変換する技法であるチェンジ・データ・キャプチャ（CDC）について説明した。
• 第4章では、構成可能なシステムを構築するためのUnixの哲学を調査し、従来のデータベース哲学と比較した。 Kafkaベースのストリームデータプラットフォームが、大規模な組織のデータフローをどのように網羅するかを見た。

この最後の章では、これらのアイデアをまとめ、データベースとデータ集約型アプリケーションの将来について検討する。

答えを理解するために、従来のデータベースがバックエンドにある応用例（レプリケーション、2次索引、キャッシュ、マテリアライズド・ビュー）のいくつかの側面を検証し、最後のいくつかの章で説明したイベント・ログ・アプローチと比較する。

ここでは非常に興味深いこと起きている。モノシリックに扱われてきたデータベースのコンポーネントを別々のコンポーネントに分割し、スケーラビリティと堅牢性を高め、大規模なシステムに再構築する。。最終的に、データベースになるが、アプリケーションの構造の周囲に柔軟に構成され、より大きなスケールで動作する点が異なります。