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databaseに関するharumomo2006のブックマーク (25)

  • エロゲーマーのためのSQL -エロゲーマーのためのSQL-

    SQLはデータベースからデータを抽出したりするための言語です。 この文書は、ErogameScapeのデータベースからSELECTを使って自由自在にデータを取得できるようになることを目標にします。 エロゲーをやりはじめる大学生くらいのときに、大学の講義でデータベースを学んで、退屈だなーと思った時に、ErogameScapeでSQLを学ぶことで、少しでもSQLに興味を持って、自身でデータを加工することを学習して頂けると幸いです。 ※私の大学のリレーショナルデータベースの授業では、自分の身の回りの何かをER図に落とし込んで、DBを設計し、PostgreSQLに実装し、実際にデータを入力してSELECTしてみるところまでをやりました。 ER図という概念を学んだとき「ああ、これは面白い」と思いました。 先生はこう言ったのです。 「ER図に落とし込むと、思いもよらなかったことが分かる。」と。 当時、

  • CyberAgentにおけるMongoDB

    2. アジェンダ n Amebaのサービス n サービス環境の変遷 n サービスを支えるMongoDB n 困ったことなど n 運用について n まとめ 13年12月12日木曜日 3. 自己紹介 n 桑野章弘 l サイバーエージェント l Ameba を運営しています。 l ピグソーシャルゲームの運用/構築を担当 l Twitter l @kuwa_tw l Blog l http://d.hatena.ne.jp/akuwano/ 13年12月12日木曜日

    CyberAgentにおけるMongoDB
  • 信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - レベルエンター山本大のブログ

    ずいぶん時間があいてしまったけど、大規模コンシューマ向けサービスRDB設計の続き。 僕はこのプロジェクトを自分のRDBの知識を使って革新してやろうと思って臨んだ。 しかし結果として逆に、コンシューマ向けサービスに最適化されたRDBの使い方について教わることになった。 ※ あと、KVSでいいじゃんって言ってる人もいるけど、それはKVS導入の苦労を知らない人だと思う。KVSの苦労は後で書く。 僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はDBやフレームワークの設計とアーキテクトっぽいことを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止

    信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - レベルエンター山本大のブログ
    harumomo2006
    harumomo2006 2011/08/09
    DATE型が使えるなんて素晴らしいプロジェクトだ/ただし日時を固定長文字列で保存すれば閏年や閏秒のような使用環境や開発言語が原因のバグから解放される
  • Membase.org

    Whether you’re new to Couchbase or a longtime user, our Community Team and thousands of developers are here to accompany you on your Couchbase journey! Join the Couchbase community Explore all the ways you can connect, learn, and share with other developers. Let’s talk Couchbase Exchange ideas in real time, connect with fellow Couchbasers, and most importantly share cat photos!

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  • (特にMyISAMを使っていた)ウェブ屋さんがInnoDBを使う場合の設定項目 - kazuhoのメモ置き場

    InnoDBはMyISAMと比較して安全(OSクラッシュや電源断が発生してもテーブルが壊れない)分、書き込みが遅い。データベース屋さんからすると、それは当然のことでMyISAMがおかしいんだ、ということになり、だからバッテリバックアップ機能のついたRAIDカードを使うんだ、という話になる。でも、MyISAMを使っているウェブ屋さんの現場では、場合によって多少データが消えてもかまわないから、安いハードウェアで大量のアクセスを捌きたい... って乖離があるんじゃないかなーと思ってる。 そのような場合には、my.cnf の innodb_flush_log_at_trx_commit パラメータを調整することで、MyISAMに比肩する書き込み速度を得ることができる(そのかわり、クラッシュや電源断の場合は、設定によって直近1秒以内の変更が失われる)。 他のパラメータも含めて書いておくと、データベー

    (特にMyISAMを使っていた)ウェブ屋さんがInnoDBを使う場合の設定項目 - kazuhoのメモ置き場
  • データベースパフォーマンスに関する、僕が知りうる限り最高の教科書 - レベルエンター山本大のブログ

    データベースの醍醐味は、パフォーマンスチューニングにあります。 チューニングによっては、同じ処理でも1時間掛かる場合もあれば、 1秒で終わるということもあり得る世界です。 僕はDBの魅力に取り付かれた者の一人です。 DBという技術の奥深さが気に入っています。 DBを極めると、どこの現場に行っても絶対に必要とされます。 また、どこの現場に行っても正解を導く方程式は一緒なので応用が利くのです。 しかし、その基原理を体系的に学べる手段はあまりありません。 OracleMasterやMCDBAといった資格試験でも学べることは限られていて あとはWebで調べるなりマニュアルを読むなりするしかありませんでした。 とくに肝であるパフォーマンスチューニングについては、 経験則でチューニングしている部分も多いです。 OracleSQLServer、MySQLと色々なDBのチューニングをしてきましたが、

    データベースパフォーマンスに関する、僕が知りうる限り最高の教科書 - レベルエンター山本大のブログ
  • もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは

    もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは:分散Key-Valueストアの命「Bigtable」(1)(1/3 ページ) RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle MapGoogle Earth、Google Analytics、Goog

    もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
  • ウノウラボ Unoh Labs: RDBで階層構造を扱うには?

    yukiです。ダイエットを始めて3kg減ったと思ったら、風邪を引いて見事に1kg増量。 運動しないと駄目ですね。あと残り20kg、道のりは遠いです。 さて今回は、「RDBで階層構造を扱うには?」です。 あるサイトを構築中に階層構造をもったカテゴリ構造にすることになり、どのようにDBで扱うか悩みました。 DBMySQLを採用していたので、この時点でぱっと頭に浮かんだ選択肢は以下のようなものでした。 XML-DBを利用する 親カテゴリレコードのプライマリIDを子カテゴリレコードに持たせる 親を含めた『絶対パス』を名称として扱い、取り出した後にパース ファイルシステムに同様のディレクトリ構造を作り、毎回パースする (1)のXMLDBはオープンソースのeXistやXindice、Yggdrasillなど様々な選択肢がありましたが、カテゴリのみの利用な割にメンテナンスコストが高すぎるので見送りま

  • Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件

    大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名:アプリケーションレベルパーティショニング/レベル2分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加(とそれにともなう負荷の再分散)が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:

  • クラウド環境ではデータベースは「非正規化」して使う? - @IT

    2009/06/09 2009年4月7日、グーグルは利用者が作成したアプリケーションをスケーラブルなホスティング環境で稼働させられるクラウド系サービス「Google App Engine」で、新たにJavaをサポート言語に加えた。Java言語のサポートによって、業務アプリケーションのクラウド移行は起こるのか? Google App Engine担当者に話を聞いた。 米グーグル デベロッパー・アドボケートのフレッド・ソーサー(Fred Saucer)氏。もともとJavaによる業務アプリケーション開発のコンサルタントだったが、最近グーグルに入社したという ――コンシューマ市場ではクラウドサービスの受容が進む一方、企業ユーザーはクラウド移行に消極的にも見えます。 ソーサー氏 確かにコンシューマのほうが新しいものを試して、利用するようになるのが速い傾向はあります。でも、そうしたコンシューマ向けサー

  • DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな

    ここのところ、javaccとawsに魅了されている米林です。 よく使うDB(Oracle/MySQL/PostgreSQL/SQLServer)における設計時のサイズ見積もりで使うサイトの備忘録。 あとは、OracleからのPython情報。 Oracle Oracle 物理設計 http://www.oracle.com/technology/global/jp/columns/skillup/oracle9i/index.html 領域サイズ見積もり http://otn.oracle.co.jp/document/estimate/index.html OTNにログインする必要ありますがオンラインで見積もりが出来ます。 アカウント持っていない人は、この見積もりツールを使う目的でアカウントを作ってみてはいかがでしょうか。 OLTP系とDWH系においてブロックサイズを考慮し、DWH系はブ

    DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな
  • ALTER TABLEを上手に使いこなそう。

    テーブル定義を変更したい。インデックスが壊れてしまったので再作成したい。そんな場合はALTER TABLEを使う。ALTER TABLEはテーブル定義を変更するお馴染みのコマンドであるが、その挙動は意外と知られていない。(エキスパートとおぼしき方々からも度々質問を受ける。)そんなわけで、今日はALTER TABLEについて解説しようと思う。 まず結論から言うと、なんとMySQLのALTER TABLEはテーブルのデータを全てコピーし直すのである。なんて無駄なことを!?と思うかも知れないが、テーブル定義(スキーマ)の変更を動的に行うには、ストレージエンジンによるサポートが必要であり、動的なスキーマ変更をサポートしているストレージエンジンはまだ少ないのである。(動的スキーマ変更をサポートしているのはMySQL Clusterぐらいだ。しかも追加だけ。)デフォルトで利用出来るMyISAMはInn

    ALTER TABLEを上手に使いこなそう。
  • Oracle and Sun

    Oracle Database runs faster and more efficiently Oracle hardware lets IT teams deploy optimized solutions in customer data centers and easy-to-manage appliances in remote offices and edge environments. Solutions with full-stack integration and optimizations let customers run Oracle Database up to 10X faster with Oracle Exadata’s Smart Scan query offload. Watch NTT DOCOMO’s story (0:48) Easy integr

  • Flash-Based DBMSの最前線

    フラッシュメモリーを使ったSolid State Drive (SSD)の容量が160GBに到達し、市場価格も下がってきたことにより、ハードディスクの代替品としてSSDを使う用途がいよいよ現実味を帯びてきました。低容量のものなら既にiPodやデジカメ用のメディアなど身の回りにも普及しており、市場ではすでに「破壊的イノベーション(「イノベーションのジレンマ―技術革新が巨大企業を滅ぼすとき」より)」が起こっているといえます。(HDD搭載のWalkmanとか既に滅んでいる例もあるし。。。)

    Flash-Based DBMSの最前線
  • データベースの基礎を理解しよう! プログラミング未経験から始めるPHP入門

    はじめに 連載では、PHPまたはプログラミング初心者の方を対象に、PHPを用いたWebアプリケーションの作成方法を説明していきます。今回は、データベースとSQLに関して、「おすすめレストラン一覧を閲覧できるWebサイトを制作する場合」を例にして、説明をしていきます。 対象読者 プログラミングが初めてでこれから学習する予定の方 プログラミングの経験はあるがPHPを初めて学習する方 この記事の内容 はじめに 対象読者 動作確認環境 データベースとは何か・・・データベースはどんな役割? データベース操作の基礎・・・データベース言語「SQL」とは SQL基礎:テーブルの作成・・・CREATE文を使ってみましょう SQL基礎:レコード追加・・・INSERT文を使ってみましょう SQL基礎:レコード検索・・・SELECT文を使ってみましょう SQL基礎:レコード更新・・・UPDATE文を使ってみまし

    データベースの基礎を理解しよう! プログラミング未経験から始めるPHP入門
  • 永続化対応のインメモリDB「Redis」が登場 - @IT

    2009/02/26 memcachedに似たキーと値の対を保存するタイプの新しいデータベース「Redis」がGoogle Codeで2月25日にベータ版として公開された。開発したのは、イタリア人でフリーランスの開発者、Salvatore Sanfilippo氏。同氏はイタリアでソーシャルブックマークサイトやソーシャルニュースサイトを立ち上げた経験があり、現在はWebサイトの訪問者をリアルタイムで追加表示するステータス情報取得サービスを開発中という。 Redisのソースコードは、GPL2のライセンスで公開されている。ANSI Cで書かれていて、LinuxMac OS Xを含む多くのPOSIXシステムで動く。現在、PHPRubyのクライアントライブラリを開発中という。 Redisはmemcachedのようにキーと値の対を、すべてメモリ上に保存する。ただし、memcachedと異なり、同時

    harumomo2006
    harumomo2006 2009/02/27
    Google関係ない
  • Ywcafe.net

    Ywcafe.net This Page Is Under Construction - Coming Soon! Why am I seeing this 'Under Construction' page? Related Searches: Free Credit Report music videos Migraine Pain Relief Best Mortgage Rates Credit Card Application Trademark Free Notice Review our Privacy Policy Service Agreement Legal Notice Privacy Policy

  • DBMによるテーブルデータベース その弐 - mixi engineer blog

    インフルエンザで休んだ影響で仕事が鬼のように溜まって消化不良のmikioです(こんな記事を書いている場合じゃない)。さて今回は、Tokyo Cabinetでリレーショナル風データベースを実現したテーブルデータベース(TCTDB)の実装について説明します。 SQLiteとの違いは? SQLiteはアプリケーション組み込み型のSQL対応リレーショナルデータベースのライブラリです。TCのテーブルデータベースよりもはるかに高機能で、それでいて性能も大変優れています。いわゆるデスクトップアプリケーションに組み込むデータベースをお探しであれば、TCなんかではなく、断然SQLiteがおすすめです。 一方で、TCなどのDBMは、より単純なデータ操作をより高速に実行できるように設計および実装されています。典型的なユースケースとして、大規模Webサイトのアカウント管理や、データマイニングに伴う集計操作が挙げら

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  • IDEA * IDEA

    ドットインストール代表のライフハックブログ

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  • DBMによるテーブルデータベース - mixi engineer blog

    正月早々インフルエンザにかかって寝込んだmikioです。電車に乗る時や繁華街などに出る時はマスク着用が必須ですね。さて今回は、Tokyo Cabinetで実装したテーブル方式のデータベースについて紹介します。意外にどうして強力な機能なので、このネタは連載することを予告します。 テーブルデータベースとは 簡単に言えば、リレーショナルデータベースのテーブルのように、複数の列からなるレコードを格納できるデータベースです。SQLや表結合などの複雑な機能はサポートしませんが、そのぶん高速に動作します。つまり、DBMの速度で動くリレーショナル風データベースです(厳密にはリレーショナルデータベースではありません)。 TCの基となるハッシュデータベースは、単純なkey/value型のデータベースであり、つまりキーにも値にもスカラ(数値や文字列などの特に構造を持たない単一の値)しか格納することはできません

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