MySQL Clusterは、従来の「MySQL Server」に、新たに「NDB Cluster」ストレージエンジンを組み合わせることで実現されるシステムだ。MySQL AB.から配布されている「NDB Cluster Adminitration Guide」によれば、NDB Clusterは以下のような特徴を持っているようだ。 MySQL Serverと組み合わせることも、データベースサーバとして独立して動作することも可能。 プログラミングインタフェースには、ネイティブな「NDB API」とODBCが提供される。また、MySQL Serverと組み合わせた場合は、MySQLの全てのインタフェースが利用できる。 障害ノードのデータは瞬時に他に引き継ぎ、情報の消失を防ぐ。 設定、管理が容易である。 また、NDB Clusterは「shared-nothing」アーキテクチャによる「In-m
[Research] MonetDB/XQuery
ここ２日で論文をたくさん読みました。 今年に入ってから３７本PDFをダウンロードしたようです。さすがに全部は読みこなせないですが、一応目を通して、知りたいことがあれば深く読んで。。と。現代人だからこそできる手法。昔の人はどう研究してたんだろう。不思議で仕方がないです。 内容は、Compressed Index, Data Modeling, MonetDB/XQueryに関して。圧縮索引は、うまくブロック化すれば結構XMLに使えるんじゃないかと思うのです。去年の最新の結果だと、括弧木やその変形構造上でのrank/select操作で、木の探索とか、簡単なpathの探索をやってしまおうというもので、コンパクトで検索も速いし十分実用的。ただ、XMLのデータを表現するときに、0/1で表現された括弧以外の情報（タグ名とか、node id, pre, post order, levelなど）もディスク
latest official release 25 October 2024 Download latest version 2.7.4 Latest version 2.7.4 works with JDK 8 and above. The How To pages are regularly updated and include a list of useful links. commercial support: Commercial support for business users of HSQLDB is available from the HyperXtremeSQL web site. A higher-performance database engine based on HSQLDB, with several additional features such
Java Database Connectivity[1] (JDBC)は、Java と関係データベースの接続のためのAPI。ODBCをベースにサン・マイクロシステムズおよび DataDirect が共同で開発していると言われている。そのためドライバのデフォルトの自動コミットの有効化など似ている点も多々ある。 Java においてSQLを使用して、関係データベース管理システム (RDBMS) などと接続する機能を標準化（抽象化）している。 元はJDK 1.0の拡張APIという位置付けであったが、JDK 1.1で正式にJavaの基本SDKに同梱されるようになった。標準的な機能 (API) は Java SE に含まれている。JDBCの規格は Java SDK とは独立して行われており、APIのアップデートは随時行われている。 JDBCを利用する為には、100% Pure Java 製の Apa
Open Database Connectivity (ODBC) は、関係データベース管理システム (RDBMS) にアクセスするための共通インタフェース (API)である。 データへのアクセスを統一化することを目的としており、たとえばクライアント／サーバ型ではないMicrosoft Accessの管理するデータベースファイル (MDB) や、そもそもRDBMSではないCSVファイルへのアクセスなども、それに対応するODBCドライバがあれば、他の一般的なデータベースへのアクセスするのと同様な方法で利用することが可能になる。 ODBCは、主にWindows上で利用されることが多いが、Linux、UNIXなどで利用されるケースもある。 従来、データベースアプリケーションは、RDBMSベンダーが製品とともに配布するユーティリティや埋め込みSQLにより開発されてきたが、C言語上のAPIレベルで統
In computing, Open Database Connectivity (ODBC) is a standard application programming interface (API) for accessing database management systems (DBMS). The designers of ODBC aimed to make it independent of database systems and operating systems.[citation needed] An application written using ODBC can be ported to other platforms, both on the client and server side, with few changes to the data acce
尾藤正人(a.k.a BTO)です 僕の偏見かもしれませんが、Webプログラマの方の多くはコマンドラインをうまく活用できてないように感じます。 コマンドラインを使いこなすには最初にある程度の勉強が必要で、その敷居の高さのせいであまり便利さが感じられないのかも。 そこで、今更ながらコマンドラインの便利さを高らかに主張してみます。 ワイルドカード ワイルドカードという特殊文字を使うと特定パターンのファイル名を簡単にしてできます。 これは知ってる人も多いので、詳細は割愛。 ワイルドカードでうまくいかない場合は後述するfindコマンドを使います。 zshのワイルドカード zshのワイルドカードを使うと、ちょっとしたfindコマンドのようなファイル名のマッチができます。 簡単に紹介すると次のようなことができます。 echo **/foo # 再帰的に 'foo' にマッチ echo *(/)
Section: Misc. Reference Manual Pages (1L) Updated: GNU Text Utilities Index JM Home Page roff page 名前 wc - ファイル中のバイト数、単語数、行数を出力 書式 wc [-clw] [--bytes] [--chars] [--lines] [--words] [--help] [--version] [file...] 説明 このマニュアルは GNU 版の wc について解説する。 wc は指定されたファイルのバイト数、空白で区切られた単語数、行数を 数える。ファイル名が指定されなかったときや、ファイル名の指定が `-'であったときは、入力は標準入力になる。結果は1ファイルにつき 1行で出力する。ファイルが指定されたときは、それぞれの結果のあと にそのファイル名を出力する。複数のファイ
<Home> → <LHR> → <[LHR]: ファイルを検索する (find)> はじめに find は、指定した directry 下のファイルを検索するソフトウェアです。 find は高度な検索条件を設定したり、検索結果に対して他のコマンドを実行することも出来ます。 find は高機能な反面、検索速度が遅いです。場合によっては他の検索ソフトウェアを使用する方が効率が良いかもしれません。find 以外のソフトウェアは <[LHR]: ファイルを検索する (locate,which,...)> に纏めています。 使用例 home directry 下にあるファイル／ディレクトリ名を全て表示します find ~ home directry 下にある .c ファイル名を全て表示します -name パラメータにてファイル名を絞り込むことが出来ます。 find ~ -name "*.c" cu
2007年1月に、MySQL ABは新しいストレージエンジン※である「Falcon」のアルファ版をリリースした。Falconは、現在広く使われているストレージエンジン「InnoDB」に代わる選択肢のひとつとして期待されている。本稿は、このFalconの技術的な特徴について解説する。 ※テーブルの種類のこと。MySQLでは、InnoDBやMyISAMなど、さまざまな種類のテーブルがあり、テーブル単位でどれを使うか選択できる。 Falconの概要 - InnoDBと比較する Falconは、リレーショナルデータベース(RDBMS)界の権威であるJim Starkey氏と、彼の妻であるAnn Harrison氏を中心に開発が進められている。Jim Starkey氏はInterbaseの生みの親であり、またAnn Harrison氏とともにFirebirdのメインコミッタとしても活躍している。彼ら
【特集１】 WebもRIAもケータイも！ SQLiteによるお手軽DBアプリ構築入門 金宏和賽 Part1 まずはSQLiteを試してみよう ほかのDBと同じようでここが違うSQLiteの特徴と使いどころ Part2 ソースコードを見ながら完全理解 手軽さこそが最大の強みとなるPHP+SQLiteによるWebアプリ開発 Part3 小規模アプリで最大限に威力を発揮 VS2008/C#でSQLiteを使ったデスクトップアプリの開発 Part4 Flex Builder 3での開発をまるごと理解 リッチな表現力を容易に実装、Adobe AIRによるRIAアプリ開発 Part 5 エミュレータで簡単操作 標準装備のSQLiteでAndroidアプリを作ってみよう 【特集２】 事例で学ぶセキュリティ対策 WebアプリとDBを脅威から守る 「総合ログ」取得 / 運用のポイント 吉岡道明／須田堅一 【
grust Jul 14 2006 - 15:18 Aktuelles Die Prüfungen zu dieser Veranstaltung fanden statt am 15.2. und 22.2. Dr. Peter Boncz (CWI, Amsterdam) besucht die TUM und wird am Dienstag (6. Februar) die Vorlesung übernehmen. Die von uns während des Semesters diskutierten Datenbanksysteme MonetDB und X100 sind von Peter Boncz konzipiert und maßgeblich implementiert worden. Harddisk RAM Offensichtlich sp
Read FastDB online documentation: readme.htm FastDB documentation in Postscript format: fastdb_readme.ps.gz Download sources for Windows: fastdb-241.zip Download sources for Unix: fastdb-2.41.tar.gz Do you think that main memory database is something exotic ? Well, please first answer for some questions. Is the size of your database larger than 100Mb ? And how much memory is at your computer: 12
天野 浩文 准教授 工学博士 所属 九州大学 情報基盤研究開発センター 先端計算科学研究部門 九州大学大学院 システム情報科学府 情報知能工学専攻（兼担） 九州大学工学部 電気情報工学科 （兼担） 担当科目 プログラム設計論特論(システム情報科学府情報知能工学専攻修士課程， 1年前期) 電気情報工学入門(工学部電気情報工学科向け全学教育・コアセミナー，1年前期) コンピュータシステムII(工学部電気情報工学科3年後期) 所属学会等 情報処理学会 電子情報通信学会，情報・システムソサイエティ The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE) 論文リスト等 連絡先: 〒819-0395 福岡市西区元岡744番地 九州大学情報基盤研究開発センター 学際計算科学研究部門 TEL:092-802-2646 FAX:0
This article relies largely or entirely on a single source. Relevant discussion may be found on the talk page. Please help improve this article by introducing citations to additional sources. Find sources: "T-tree" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (June 2013) An example T-tree In computer science a T-tree is a type of binary tree data structure that is used by main-memory databases, s
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ■インメモリDBの登場 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 「インメモリ・データベース」という言葉を、最近よく耳にするようになったのではないだろうか。インメモリ・データベースとは、すべてのデータをメモリ上で扱うデータベースを意味しており、ディスク上でデータを扱うOracle等のデータベースと区別するため、前者をインメモリDB、後者をディスク型DBと呼ぶことが多い。本記事でもインメモリDB、ディスク型DBとして比較、説明していきたい。 インメモリDBの登場は意外に古く、1998年まで遡る。システムに求められる要求は今と変わらず、高速レスポンス、システム・リソースの負荷低減などであった。特に通信分野では、各通信端末からの要求を、該当システムに振り分けるような処理で「1秒間に1
NGN環境を支える各種システム製品の提供と，新たなビジネスモデル提案により顧客を支援 日本オラクル システム事業統括 インダストリー営業統括本部 通信・メディア・公益営業本部長 兼 NGN営業推進部長 関屋 剛氏 データベースからミドルウエア、アプリケーションに至る各領域における製品の提供により、企業システムを包括的に支えるオラクル。同社では、NGNに向けたビジネスを「ネットワーク」「Service Delivery Platform」「アプリケーション」の3階層で捉え、それぞれのレイヤに応じた製品戦略を展開。あわせて、各業種に向けた新たなビジネスモデルの提案といった側面でもユーザーを積極的に支援していこうとしている。 NGN時代に向けてオラクルではどのようなビジネスを展開していこうとしているのか。 オラクルでは、NGNに関するビジネスを下位レイヤである「ネットワーク」から、中間層の「Se
米IBMはオランダで現地時間2008年6月3日，リレーショナル型のインメモリー・データベース（DB）「solidDB」を発表した。データをハードディスクではなく，メモリー上に保存するため，従来のデータベースより最大10倍の高速化が可能という。6月24日に出荷を開始する予定。 solidDBは，IBMが全世界で展開しているビジネス戦略「Information on Demand」の一環として提供する。同社が2007年12月に買収したフィンランドのSolid Information Technologyの技術を統合している。「DB2」や「Informix Dynamic Server（IDS）」にキャッシュとして実装できるほか，独立したインメモリーDBとして利用できる。 米メディア（InternetNews）によると，同社solidDB製品マーケティング担当ディレクタのPaola Lubet氏
ポイント ・高度なインデックスやジョインを利用し，最短経路でデータにアクセス ・メモリー不足を自律的に解消し，キャッシュのヒット率を高める ・インメモリーDBは全データをメモリーで処理し，高速化を図る 目的地に早く到着したいなら，最短の経路を最速で行けばよい。これはデータベース（DB）でも同様だ（図1）。インデックスなどを使ってデータへの最短経路を見つけ，メモリー・アクセスを増やして，最速でたどり着く。DBにはそんな技術が詰まっている。 図1●データベース高速化技術のポイント ビットマップ・インデックスなどを使い、データにたどり着く最短の道を選ぶ。また、できるだけメモリーにデータをキャッシュさせておくことで、アクセスのスピードを上げる、という二つのポイントがある [画像のクリックで拡大表示] 以下では，（1）データにたどり着く最短の道を選ぶ仕組みと，（2）アクセスのスピードを上げる仕組みの
2024年度 第1回DBSJセミナー「生成AIの安全性における法的課題や活動事例」 開催日2024年12月21日(土) 2019年より安全なデータの利活用をテーマにシリーズ開催してきた一般社団法人日本… 【最強データベース講義シリーズ】第35回講義 大規模言語モデルに基づく検索モデル 開催日2024年11月27日(水) このたび日本データベース学会では「最強データベース講義」プロジェクトを立ち上げま… DEIM2025 開催日2025年2月27日（木）〜3月1日（土）（オンライン），3月3日（月），4日（火）（オンサイト） データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2025) は，データ…
このブログでは初めましての長野雅広(kazeburo)です。mixi開発部・運用グループでアプリケーションの運用を担当しています。 12月12日よりmixiのRSSのCrawlerが改善され、外部ブログの反映が今までと比べ格段にはやくなっているのに気付かれた方も多いかと思います。この改善されたRSS Crawlerの裏側について書きたいと思います 以前のCrawlerについて 以前のCrawlerは cronからbrokerと呼ばれるプログラムを起動 brokerはmember DBから全件、idをincrementしながら取得し、外部ブログが設定されていればcrawlerを起動(fork) crawlerはRSSを取得しDBに格納して終了 このような設計になっていました。 この設計の問題として、member DBを全件走査するという無駄な動作と、一件一件crawlerを起動するためオーバ
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「データベースはブラックボックス。どんなSQL文を投げたらどんな結果が返ってくるかさえ知っていればよい」---そう思っている人も多いかもしれません。 しかし，本物のソフトウエア・エンジニアを目指すのであれば，データベースが動く仕組みを学ぶことは避けて通れません。パフォーマンスなどに問題が生じたときどこから手を付けていいのか皆目見当がつかない，といった事態に陥りかねません。 市販のRDBMSの内部はかなり複雑ですが，基本的な部分を理解するのはそれほど難しくありません。この特集でデータベースの動く仕組みを理解してください。 イントロ ●ブラックボックスのままでいいの？ 基礎から理解するデータベースのしくみ（1） Ｐａｒｔ１ ●SQL文はどのように実行されるのか 基礎から理解するデータベースのしくみ（2） 基礎から理解するデータベースのしくみ（3） 基礎から理解するデータベースのしくみ（4） 基
>オンメモリデータベース カブドットコム証券で導入したとか話が出ましたよね。 >普通のプログラムで大きな配列を扱うのと似ているんじゃないかと思います。 処理からすれば同じじゃないですか。ただ処理が早いか遅いか。 データベース処理のネックになるディスクI/Oの問題を解消してくれるので高速になる。 データのバッファリングや構造の中にあるインデックス値の圧縮と展開などを行うのでCPUを消費していたのがオンメモリデータベースのアルゴリズムを使用してインデックスが付けられたデータへ高速にアクセスするのでCPU消費を低く抑えらCPU効率も良くなる。とか。 一般的なRDBMSはキー値をインデックス内に保持してテーブル・データをコピーして使うがオンメモリデータベースのインデックスはデータへのポインタだけ保存するので必要領域が少なくて一番アクセスが早い経路でデータを見つけるのでディスクI/Oより処理速度が速
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