WordPressサイトの移転などで接頭辞（プリフィックス）を変更する場合があるかと思いますが、そのときに必要箇所も同時に変更しないとサイトの閲覧や管理画面のログインがエラーとなります。 ここではWordPressの接頭辞を変更した時に気をつけることをまとめています。 接頭辞の変更 通常、WordPressの接頭辞は「wp_」になっていると思いますが、ここでは説明用に接頭辞を「wp2_」に変更したとします。 なお、この記事を作成するに至った経緯は【WordPress】「このページにアクセスするための十分なアクセス権がありません。」の対処にあります。 wp-config.phpの接頭辞の確認 まず「wp-config.php」ファイルの「$table_prefix」（接頭辞の指定）部分を確認し、「wp2_」になっているか確認します。 データベース（テーブル）の接頭辞の確認 phpMyAdmi
WordPressの「これが困った！」 WordPressで困っていることはありませんか？ サーバー移転／エラー解消／カスタマイズなど、WordPressの「これが困った」を解決します。 WordPressの便利屋 著者情報：この記事を書いた人 ウェブさえ web業界14年目。フリーランスwebデザイナーとして活動後、法人化。今でも年間100件以上のウェブサイトの企画・制作に関わっています。 ウェブさえにできること【お仕事のご相談＞サービスメニュー】 Follow @websae2012 WordPressを新しいサーバーへ移したい？ WordPressを引っ越しする方法は以下の2種類あります。 1. プラグインを使い「自動で」サーバー移行 2. プラグインなしで「手動で」サーバー移行 今回お伝えするのは、「2」の手動で引っ越しする方法です。 あなたが初心者さんなら、まずは「1」のプラグイ
エレクトリカル・ジャパン（Electrical Japan）は、電力供給（発電所マップ）と電力消費（夜景マップ）の「見える化」とシミュレーションを通して、東日本大震災後の日本の電力問題を考えるためのサイトです。 日本全国の揚水発電所の場所を、Google Maps地図上で一覧できます。また発電所出力のランキング表を参照することで、日本最大の揚水発電所なども調べることができます。 揚水発電所は水力発電所の一種ではありますが、用途が水力発電所とは異なるため、水力発電所とは分けてまとめています。 揚水発電所に関する情報については発電所データベースのページもご覧下さい。 発電所の場所（地理的分布）については、発電方式（種類）ごとの一覧や都道府県ごとの発電所一覧なども参考にしてください。 該当する発電所 件 / MW
本連載の第3回は、Hadoop周辺プロダクトの紹介を中心に、HadoopとRDBMSとのつながりを解説し、スムーズなデータの移行手段について検討する。 RDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）は、非常に多くのITシステムでデータの保存に利用されている。RDBMS以外のデータベース製品が選択されるのは例外的ケースであるという印象を受けるほどだ。トランザクション処理によりデータの一貫性を強力に保持できること、歴史が長く完成度の高い実装が多数存在すること、結果として多くの技術者がRDBのデータモデルとそのインタフェースであるSQLになじみがあることなどがその理由であろう。 ただし、高い一貫性を提供するRDBMSは、サーバーサイドでの処理量が多く、処理を並列化してスケールアウトを図ることが難しい。そのため、扱えるデータの規模を大きくしようとすると、高価なハードウエアを用意する必要に迫ら
こんちには！ ツカノ(@snuffkin)です。 なんだかんだで1月末。寒い日があるのは良いとしても、忙しい日も多くなってきました。一緒にいろいろな事に取り組む人がもっと多くなって欲しい、との感じる今日この頃です。そんな訳で、当社では人材募集中です！ →Javaエンジニア緊急募集／キャリア採用 さて、そんな感じの宣伝から入りましたが、本題です。 ここ数年、NoSQLプロダクトは急速に増えましたね。しかも、KVS、ドキュメント指向、グラフ指向など、プロダクトの特徴も様々です。例えばこういう比較ページを見ると、いろんな特徴のNoSQLがあることが分かります。 これらNoSQLプロダクトの中でも、Couchbaseはドキュメント指向型(JSON)とKVS型(memcached互換)の両方に対応したNoSQLで、インメモリで高速動作するのがウリです(ディスクに永続化できますが、基本はインメモリ)。
トップ> ニュースリリース（2012年）>プレスリリース（2012年）>プレスリリース（2012年） 製品・サービス>米国Couchbase社と日本国内においてNoSQLデータベース製品「Couchbase」の共同セールス・マーケティングを開始 米国Couchbase社と日本国内において NoSQLデータベース製品「Couchbase」の共同セールス・マーケティングを開始 SCSK株式会社（本社：東京都江東区、代表取締役社長：中井戸 信英、以下SCSK）は、米国Couchbase, Inc. （カウチベース、本社：米国カルフォルニア州マウンテンビュー、以下Couchbase社）と日本市場におけるセールス・マーケティング活動を共同で開始することを発表します。 1. 背景 近年のインターネット網の高速化、ソーシャルメディアやスマートフォンなどの普及により、個人や企業が所有するデータ量は増加の一
みんなでやるRiakアドベントカレンダーの記事。昨年はそういえば辛かったのだけど、今年は沢山の人が参加してくれてとても嬉しいのである。…といいつつ準備するネタがなくてエントリーするのは躊躇していたのだけども。 プログラミング Hive 作者: Edward Capriolo,Dean Wampler,Jason Rutherglen,佐藤直生,嶋内翔,Sky株式会社玉川竜司出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2013/06/15メディア: 大型本この商品を含むブログ (3件) を見る 目的 Riak CSはサーバーを集めてなんとなくクラスタ化するとREST APIでアクセスできるという謎のソフトウェアストレージだ。近い製品や似た製品、ライバル製品はいろいろあるが混乱を呼ぶのでここでは書かない。とはいえデータストアだけあってもこのクラウド時代にデータ貯めるだけじゃあつまらない。プ
MongoDBは10genにより開発/サポートされているC++で実装されたオープンソースのデータベースです。 いわゆるNoSQLに分類されるタイプのデータベースで対障害性とスケーラビリティに優れ、またNoSQLでは珍しくインデックスをサポートしており表結合(JOIN)は出来ないながらRDBMSの様な使い方が出来る事も大きな特徴です。 MongoDBはレプリカセットと呼ばれる冗長構成（クラスタ）を組むことができます。 レプリカセットには唯一のプライマリノード(PRIMARY)とセカンダリノード(SECONDARY)複数を含める事ができ、クラスタに対する書き込みは全てPRIMARYに対して行われます。 PRIMARYに対する更新は速やかに全てのSECONDARYにコピーされ安全に保持されます。 レプリカセットでは万一PRIMARYを喪失した場合でも自動的にそれを検知し任意のSECONDARY
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
首藤さんがUNIX managineに「key-valueストアという名前には、キーと値のペア（key-value pair）を格納するデータ格納ソフトウェアというくらいの意味しかない」と書かれていたように、KVSにはRDBのようなベースとなるデータモデルとか定義があるわけじゃありません。むしろRDBへのアンチテーゼとして登場している様々な非リレーショナルなデータストアを象徴するキーワードとして使われるケースが多いと思います（そういった意味でNoSQLっていう表現は的を射てますね）。 なので「Bigtableが分散KVSなのかどうか」という問いは、KVSの定義が曖昧な以上あまり意味のある問いではありませんが、しかし様々なKVS実装とBigtableは何が違うのかを知るきっかけとして気になりました。 古橋さんの分散KVSの使い方より： ここで言うところの分散KVSには、BigTableやCa
Autoscaling allows customers to build more cost effective and resilient applications. Using Compute Engine Autoscaling, you can ensure that exactly the right number of Compute Engine instances are available at any given time to handle your application’s workload. This saves you money when your application’s usage is low, and ensures your application is responsive when utilization is high. Autoscal
In April 2020, NoSQL-Database.org joined forces with hostingdata.co.uk. These two websites and the teams responsible for their creation will now work together. The decision was made after the owners recognized that they have a common objective – helping people in the UK (and beyond) understand web hosting and all its intricacies, including NoSQL databases. This list is updated monthly. We’ve teste
NoSQLは、たった4、5年で50から150の新しいデータベースを増やしました。nosql-database.orgは、そのようなデータベースを150程紹介しています。その中には、Object Databaseのように、非常に古いけれども、まだ強力な時代遅れのものも含まれていました。そして、もちろん、いくつかの興味深い合併があり、CouchDBとMembaseはCouchBaseになりました。この記事では、主要なシステムについて後ほど触れたいと思います。 多くの人々は、NoSQLの世界では大きな合併が起きていると考えてきました。ところが、本当はそうではありません。NoSQLは、ただ急激に増えただけであり、まだ増え続けています。プログラミング言語のようなコンピュータサイエンスのすべての分野と同様に、非常に多くのデータベースのギャップはますます広がっています。これはインターネット、ビッグデータ
かつてはパソコン少年だった。最初にパソコンを使い始めたのが小学三年生。当時はPowerMacで「シムシティ」に興じていた。「オタクでしたよ。ゲームオタクにパソコンオタク」と渡部さん。パソコンも自作？と聞くと「当然」。 学生時代の専門は計算工学。いわゆるコンピュータサイエンスだ。データベース学会ではデータベース界の重鎮である喜連川先生と接する機会もあった。 修士時代の研究テーマは情報の検索に関すること。性能向上のための何らかの方策かと思いきや、少し方向性が違うらしい。渡部さんが研究していたのはデータがユーザーにどのように使われているか、どうすればよりユーザーが求める検索結果を返せるかなど。イメージ的にはオンラインショッピングサイトのレコメンド機能に近い。何かの商品をカートに入れると「この商品を購入した人はこの商品も買っています（こちらもいかがですか？）」という具合だ。 ただし厳密にはショッピ
「NoSQL」とはリレーショナルデータベースを象徴するSQL言語がない（NoSQL）から誕生した言葉で、非リレーショナルデータベースの総称です。ただし、NoSQLを「もはやSQL要らない」と解釈してしまうと強すぎる印象を与えるという批判もあったことから、最近では「Not Only SQL（SQLだけじゃない）」の略であるという解釈が一般的です。 NoSQLの分類に含まれるデータベースとしては、ROMAをはじめとするキー・バリュー型データストア（key-valueストア）や、MongoDBをはじめとするドキュメント指向データベースがあります（図1）。 RDBの限界とNoSQL リレーショナルデータベースには、大規模環境、特に高トラフィックWebのバックエンドとしての性能に限界があると考えられるようになってきました。リレーショナルデータベースには、基本的原則としてACID特性というものがありま
ここにきて、利用事例も増えてきた。「会員の購買履歴の分析にかかる時間が1日では話にならない。最新の購買履歴を5分でサービスに反映できなければ、販売機会のロスにつながる」。自社開発のNoSQL「ROMA」を、商品のレコメンド（推薦）機能などに展開している楽天の森正弥執行役員兼技術研究所長はこう言い切る。 楽天が処理時間にこだわるのは、会員の購買履歴を解析してレコメンド商品を提示するのに1日かかると、ユーザーが購入した商品と同じものがレコメンドされかねないからだ。楽天の会員数は、2010年9月時点で約6700万人。楽天トラベルの「最近見た宿」をはじめとして、「詳細は明かせないが、ROMAは楽天のかなりのサービスで使われている」（森所長）。いずれも分単位で解析を終えるためには、データの入出力が高速なNoSQLを必要とした。 自社開発のNoSQL「ddd」をトラフィック解析に利用しているインターネ
2013年がスタートしてすでに1週間が過ぎた。 その間、すでに多くの識者の方がさまざまなメディアで「2013年のITはどうなる！？」的な記事を書かれているので今さら感が強いのだが、2012年最大のバズワードであり、引き続き注目度の高い「ビッグデータ」を支える技術が2013年にどう変わっていこうとしているのか、ビッグデータを語るときに欠かせないデータベースの話題を中心にまとめてみたい。 分散システムとしてのHadoopの地位は不変？ 現在のビッグデータトレンドを支える根幹の技術といえば、やはりApache Hadoopだろう。同じくオープンソースのHive、Pig、Zookeeperなどで構成されるエコシステムに加え、エンタープライズでの利用に最適化されたCloudera、MapR、Hortonworksなどサードパーティによるいくつものディストリビューションが存在し、国内外を問わず大規模な
濃縮還元オレンジニュース Cassandra、MongoDB、Redisなど主要NoSQL比較 ハンガリーの企業でCTOを務めるKristof Kovacs氏による記事です。各主要NoSQLプロダクトについて機能比較や利用ケースなどをまとめています。この記事ではCassandraやRedisなど6つのプロダクトを挙げています（表1）。 CouchDBは使い勝手に優れており、双方向レプリケーションやリアルタイム更新をサポートしています。Redisは非常に高速なことが売りで、トランザクションや変更監視の機能が備わっています。Cassandraは書き込みが読み込みよりも速いことから銀行や金融などのリアルタイムなデータ解析が必要になる分野で実力を発揮し、Cassandraと同じくJavaで作られているHBaseは億単位の行と数百万のカラムというBig Dataを扱え、月に1,000億を
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