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Introduction to Databases
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Googleが開発! 高速データベース「LevelDB」登場 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
LevelDB is a fast key-value storage library. Googleから新しいプロジェクトが公開された。高速なキーバリューデータベースライブラリ「LevelDB」だ。2条項のBSDライセンスのもとでオープンソースソフトウェアとして提供されている。 対象言語はC++。なるべくほかのライブラリやプラットフォームへの依存が少なくなるように設計および実装されており、アプリケーションへの組み込みやOSへの移植が簡単に実施できるという特徴がある。 LevelDBの提供する機能はキーから値への順序付きマッピングを提供するというもの。SQLに対応したリレーショナルデータベースのような機能は提供していない。割り切った機能に特化しており、基本的にPut(key,value)、Get(key)、Delete(key)で操作を実施する。Chromeに搭載されているIndexedD
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
SQLの都市伝説。マイケル・ストーンブレイカー御大が斬る！
データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が、「SQL URBAN MYTHS」（SQL都市伝説）というWebセミナーを、自身が創設した会社VoltDBで公開しています。 一般にリレーショナルデータベースに対して言われている「SQLは遅すぎる、トランザクションのコストは高すぎる」といった評価について、SQLが遅いのではないし、トランザクション以外のコストが高すぎるのだ、と反論する内容。 これらは同氏が以前から主張してきた内容ではありますが、最近流行しているNoSQLデータベースに対する反論にもなっているため、多くのエンジニアに刺激になる内容となっています。 SQLに関する6つの都市伝説 都市伝説1：SQLは遅すぎる。NoSQLのような低レベルなインターフェイスを使うべき 都市伝説2：キーバリュー型が有望で、SQLは問題外 都市伝説3：SQLデータベースはスケーラブルではない
SSD専用に設計された「ReThinkDB」、ロックもログも使わない新しいリレーショナルデータベースのアーキテクチャ
SSD専用に設計された「ReThinkDB」、ロックもログも使わない新しいリレーショナルデータベースのアーキテクチャ SSDがHDDに代わるストレージとして普及しようとしていることを背景に、SSDに特化したまったく新しいアーキテクチャを備えたリレーショナルデータベースを開発しようとしている企業があります。「ReThinkDB」です。 昨年7月に、PublickeyではReThinkDBの概要を記事「SSDに最適化したデータベース「RethinkDB」、ロックもログも使わずにトランザクション実現」で伝えました。 その記事の中では、ReThinkDBがロックを使わずにトランザクションを実現し、データベース利用中でもスナップショットがとれ、また異常終了しても容易に復帰できる機能を備えている、といったことを紹介しました。 4月に米サンタクララでに行われた「MySQL Conference & Ex
Not Only NoSQL!! 驚異的なまでにWRITE性能をスケールさせるSPIDERストレージエンジン
Webサービスでは、世界中からのトラフィックを捌く必要があるため、いくらチューニングしようとも一台のRDBMSでは捌ききることが出来ないのが常だ。MySQLは最初からマスター・スレーブ型のレプリケーション機能が搭載されており、スレーブをたくさんぶら下げることによって参照の負荷をスレーブに割り振るというスケールアウトによってその問題に対処してきた。スレーブによるスケールアウトは、参照（＝PV）が多いWebサイトと非常に相性が良く、幾多のWebサイトにおいて実績を作ってきているし、まだまだ利用されている。 しかしながら、サイトのトラフィックが劇的に増加してくるようになると、レプリケーションによる負荷分散では追いつかなくなってきた。そこで人々がとった選択肢は、memcachedを利用することである。memcachedはインメモリ型の高速なKVSであり、参照・更新性能はMySQLより格段に高い。M
Google App Engine上のベスト・プラクティス、その１: Datastore
Google App Engine上でアプリを作りはじめて約二ヶ月。いろいろと分かって来たこともあるので、自分へのメモも含めてまとめてみる。まずは、Datastoreの話から。 なによりも大切なのはデータベースの設計 あたりまえと言えばあたりまえの話だが、App Engine上でアプリを作る上でもっとも大切なこと（＝頭を使うべきところ）は、データベースの設計である。特にリレーショナル・データベース（RDB）上でのアプリ作りに慣れた人には、大きな「発想の転換」が必要なので、ここは注意が必要。 特に絶対にやっては行けないのは、 将来RDB上へ移行できるようにレイヤーを作って、その上にアプリを作る RDB上に作ったアプリをデータモデルを大幅に変更せずにApp Engine上に移植する RDBを前提に設計されたフレームワークをApp Engine上に載せて、その上にアプリを作る など。App En
業務システム設計に関する本 - プログラマの思索
業務システムの要件を定義して設計する手法は、プログラミング手法とは大きく異なる。 プログラミングはオブジェクト指向がベストプラクティスだが、要件定義や設計の手法は日本独自のDOA(データモデリング)の方がやりやすいような気がしている。 特にRailsという優れたWebフレームワークが出現して、データモデリングの重要性が増してきたように思う。 理由は、テーブル設計さえできれば、マイグレーション機能によってDBスキーマを一発で生成できるし、scafold機能によってテーブルのCRUD画面はあっという間に実装できるからだ。 つまり、テーブルさえ作れれば、業務システムをWeb上で動かして簡単に理解できるようになってきた現状があるからだ。 僕が今まで読んできた本の中で、自分が役に立ったと思う本を列挙しておく。 【1】グラス片手にデータベース設計編 グラス片手にデータベース設計~販売管理システム編 (
DB設計の神ツール「ERMaster」なら、ここまでできる
ERダイアグラムの豊富なダイアグラム操作メニュー ダイアグラムエディタ上で右クリックを押すと、メニューが表示されて、ここからさまざまな操作ができます。 ［検索］ テーブル名や列名で検索を行える。また、単語を一括置換する置換もできる ［ビューモード］ 表示項目を物理名だけにするか論理名だけにするか、あるいは、物理名・論理名両方表示するか選択できる ［表記法］ ダイアグラムの表記をIEとかIDEF1Xで切り替える ［表記レベル］ テーブル名のみ、テーブル名、キーのみ、列名、全部から選択 ［デザイン］ ダイアグラムのデザインを変更 ［大文字で表示］ アルファベットの小文字で入力したテーブル名や列名をアルファベットの大文字で表示 ［スタンプを表示］ プロジェクト情報などを記述したスタンプを挿入 ［インポート］ データベース上のテーブルやほかのダイアグラムをインポート ［エキスポート］ 画像、HTM
【コラム】イマドキのIDE事情 (73) 高機能ERモデリングツール「ER Master」でデータベース設計! | エンタープライズ | マイコミジャーナル
ER Masterとは? ER MasterはER図を作成するためのEclipseプラグインだ。ER図を作成するためのEclipseプラグインにはClay Mark IIやAmaterasERDなどがあるが、中でもER Masterは高機能でドキュメントも充実しており、イチオシのプラグインだ。 ER Masterは更新サイトからインストールすることができる。 ER Masterを使ってみよう ER Masterをインストールすると、新規作成ウィザードの[ERMaster]カテゴリからER図を作成することができる。ER図の作成時には対応するデータベースを以下の中から選択する。主要なDBについてはサポートされているが、一部のDBのサポートについては開発途上となっているので注意してほしい(筆者の試したところでは、一部のDBを指定した場合、テーブルにカラムを追加しようとするとエラーが発生するといっ
マイクロソフト萩原正義氏MIJS講演「スケールアウト設計における問題点の考察と分析手法の提案」 : 小野和俊のブログ
昨年末にMIJSのコンソーシアム内での交流会があり、前回のはてな伊藤さん講演に続き、理事会の方から講演者の選定とコンタクトを依頼されたので、マイクロソフトの萩原さんに「クラウドの時代のデータモデリング」の講演をお願いした。 今回萩原さんに講演をお願いしたのは、以前参加させていただいたマイクロソフト系のイベントでの萩原さんの講演が大変興味深い内容だったからだ。 以下、今回の講演を聞きながら私がメモした内容である。 「スケールアウト設計における問題点の考察と分析手法の提案」 現在マイクロソフトでクラウドの技術のうち、開発の現場に対して、どういうやり方をしなければいけないかを提案する仕事をしている。 今日お話しする内容は、インターネットや書籍で紹介されているものよりも、深いところを話していきたい。とはいえ1時間という短い時間なので、ポイントを絞って話をしていきたい。マイクロソフトはWindows
SQLの方言、複雑なSQLは遅い、スケールアウトについて：なにわのITベンチャー社長Blog - CNET Japan
コメント欄がちょっと炎上。 SQLにロジックを入れるにあたり、必ず問題になるのが表題の件。 ■ SQLの方言について 違いはあります。違いを大きいと感じるか、小さいと感じるかは人それぞれでしょう。同じだと思っていると戸惑うかもしれませんが、違いがあることを認知していれば、個人的には簡単に乗り越えられるレベルと感じています。 わたしが経験した順に。 ● Access RDBMSとはいえないけれど、パーソナルツールとして卓越していると思います。アドホックな仕事には最適ですね。 SELECT句、FROM句にサブクエリーが書けないと思っていました（たぶん、2.0ではできなかったと思うけれど……もしできてたら、苦労したから悔しい。手元にある一番古いAccess2000でも簡単にできてびっくりしました）。 ● Oracle ずいぶんやったな〜。 メジャーではあるけれど本当に癖が強い（と思う）。テーブ
Redmine の ERD を描いてみました - kiwamu日記
ちょっと前に Redmine を調べていたので載せておきます。機能としての特徴は書籍もいくつか出ているので、それらを参考にしながら触ってみればよしとして、書籍にないもう少し実装よりのところが気になるものです。 バージョンは以下のとおり。 % svn info URL: http://redmine.rubyforge.org/svn/trunk リポジトリ UUID: e93f8b46-1217-0410-a6f0-8f06a7374b81 リビジョン: 2819 まずは全体感を把握しようと、RailRoad を試してみました。Graphviz も忘れずにインストールしておきます。 % gem install railload % cd redmine_home % railroad -o controller.dot -C % railroad -o model.dot -M % nea
データベース負荷テストツールまとめ(1) - SH2の日記
Webシステム開発において性能試験を行う場合、hp LoadRunnerやApache JMeterといったウェブブラウザをエミュレーションしてくれる負荷テストツールを用いるのが定番だと思います。そんななか、たまにデータベース単体での性能を測ってほしいと頼まれることがあるので、そうした便利なツールはあるのかなと思って調べてみました。 データベースに対する負荷テストツールは探すとたくさん出てくるのですが、案件で使用しているRDBMSに対応していなかったり、トランザクション仕様が希望と異なっていたり、微妙に作りが悪かったりと、ニーズに合致したツールはすぐには見つかりません。そんなときにこのエントリがツール探しの参考になればと思います。 pgbench 対応RDBMS：PostgreSQL 対応OS：Linuxなど 言語：C 作者：石井達夫氏 ライセンス：独自(BSDライセンスに近い) トランザ
オブジェクト指向の開発、そしてRDBの限界 （1/3）－ ＠IT
知っているようで知らないオブジェクトデータベース。その定義と必要条件から、RDBとの違いを解説します（編集部） オブジェクトデータベースとは オブジェクトデータベースとひと言でいっても、人によって定義はさまざまなのが実情だと思います。ここでは、私見を含めてオブジェクトデータベースとはどういうものであるかについてお話したいと思います。 Wikipediaでオブジェクトデータベースの記述を参照すると、現時点の最大公約数的なオブジェクトデータベースの定義を垣間見ることができます。冒頭に最もシンプルな説明がありますので、引用してみます。 これはとても分かりやすい説明ですが、この記事を読まれる人にとっては少し粒度が高すぎると思いますので、本記事ではもう少し補足していきましょう。 永続化と直列化：オブジェクトデータベースが持つべき必須条件 まず、オブジェクトデータベースに関連深い言葉をいくつか解説して
MongoDBのパフォーマンスをBerkeley DB, H2, MySQLと比較 - kaisehのブログ
スキーマレスのドキュメント指向データベース、MongoDBがとても面白そうだったので、Javaから使用した場合のパフォーマンスを計測してみました。 MongoDBはCouchDBに似たデータベースで、任意のオブジェクトを保存できますが、MVCCやREST APIを採用しないことで高パフォーマンスを追求しているようです。インデックスやレプリケーションのサポートも充実しています。 RDBMSをKey-Value Storageとして使う場合のパフォーマンス計測（H2, MySQL編） - kaisehのブログ 前に上記のエントリーでBerkeley DB, H2, MySQLのパフォーマンスを比較したことがあるのですが、そのときと同等の条件になるようにして計測しました。 具体的な計測方法は以下の通りです。 Mac OS 10.5.7, 2GHz Intel Core 2 Duo, 4GB Me
噂のdistributed key-value storage Voldemortを動かしてみた。 - 設計と実装の狭間で。
今日は、動かしてみただけ。 Project Voldemort って、分散で、Javaで、キーバリューで 格納できて何か凄いらしい。 Voldemort is a distributed key-value storage system * Data is automatically replicated over multiple servers. * Data is automatically partitioned so each server contains only a subset of the total data * Server failure is handled transparently * Pluggable serialization is supported to allow rich keys and values including lists and
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多次元データベースクエリー言語「MDX」入門 ～MDX構文の基本文法（1）
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