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databaseに関するataukyのブックマーク (8)

  • キャッシュの大きいRDB vs インメモリデータベース、性能がどれだけ違うのか調べてみると

    2週間ほど前に「インメモリデータベースがクラウド時代の主流になるという期待」というエントリを書きました。ハードディスクに代わり、メモリをデータベースの永続化手段とするインメモリデータベースは、超高速なアクセスとスケールアウトを実現する、クラウド時代のデータベースの主役になるのではないか、という内容です。 この記事に関して、TechVisorの栗原さんと次のようなやりとりをしました。 確かに、Oracle Real Application Cluster(以下、Oracle RAC)でデータベースが全部載るくらい十分にキャッシュ用のメモリを割り当てれば、メモリ上でデータベースを操作するインメモリデータベースと同じことではないのか、とも思います。 両者の違いは何かあるのでしょうか? 調べてみることにしました。 インメモリデータベースは1000倍速い 調べてみるとすぐに、両者には明確な性能差があ

    キャッシュの大きいRDB vs インメモリデータベース、性能がどれだけ違うのか調べてみると
  • NoSQL登場の背景、CAP定理、データモデルの分類

    その例としてBeck氏自身が過去に取り組んできた生命保険会社のアプリケーションを例に挙げます。そのアプリケーションでは毎日のようにスキーマが変化するため、SQLORM(Object-Relational Mapping)では対応できず、オブジェクトデータベースのGemstoneを利用することで対応できたと述べています。 こうしたSQLだけでは満たせないさまざまな要件、上記の図にあるようにスキーマの可塑性、スケーラブルなデータ読み込み、書き込み、処理の柔軟性などを満たすために、リレーショナルデータベース以外のNoSQLな製品が開発された。これがNoSQLの登場の背景にあるとBeck氏は解説します。一方で、こうしたさまざまなNoSQLを、NoSQLという言葉で表すのは適当ではないという憂慮も示しています。 Here is where the futility of defining NoSQ

    NoSQL登場の背景、CAP定理、データモデルの分類
  • 覚え違いタイトル集|福井県立図書館

    覚え違いタイトル集 のタイトルがよくわからない、うろおぼえ。 図書館のカウンターで出会った覚え違いしやすいタイトル、著者名などをリストにしました。 覚え違いタイトル集へ掲載するデータを募集しています。情報をこちらからお寄せください。 覚え違い 当はこうでした

  • どうも世間では、思ったよりDBエンジニアが不足している様だ: 不倒城

    ちょっと技術的な話。oracle分かる人にしか分からないかも。 最近取引先のシステムを見る機会が何度かあったのだが、昨日すんごいとこ見た。 DBが重くて業務にならないというから、ちょっと中を覗かせてもらったらもうエラいこっちゃ。 ・業務ロジックの殆どをファンクション・プロシージャで構成している。なのに、キャッシュヒット率が妙に低い。 ・調べてみようと思ったら一回もstatspackが取得されていない。(担当者には、「statspack?syslogならとってあるんですが…」と言われた) ・各テーブルのindexがどういう訳か全列に貼られている。ちなみにindexは全テーブル例外なくその一個だけ(プライマリキーを除けばだが)。 ・と思ったら、PKが文字列だったりするテーブルがあちらこちらにある。 ・試しにファンクションを一つ二つ見てみたら、なんか普通にクロス結合されまくっていてちょっとくらっ

  • 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

    DBMによるテーブルデータベース - mixi engineer blog
  • cl.pocari.org - オープンソースになった Fastladder の ER 図を描いてみた

    オープンソースになった Fastladder の ER 図を描いてみた 2008-02-10-1: [SQLite] Livedoor の Fastladder がオープンソースになったということで、勉強を兼ねて ER 図を描いてみました。 (クリックで大きくなります) 使ったツールは DBDesigner 4 (日語版) です。 DBDesigner 4 では、SQLite 3.x のデータが読めないようなので、SQLite ODBC Driver を使って、ODBC で読み込み、リバースエンジニアリングしました。 テーブルの定義はソースを見ながら作成中ですが、あまり Ruby が分かっていないので時間がかかりそうです。。。そのうち公開します。 - Fastladder Open Source http://fastladder.org/

  • 社会実情データ図録 Honkawa Data Tribune

    タンパク質、脂質、炭水化物のすべてが増加し、特に脂質の伸びが著しい米国。減少傾向の炭水化物に対し、増加していたタンパク質や脂質が1990年代に反転減少、ないし横ばい化し総カロリーも減少に転じた日

  • 「ちょっと待て」 真・MySQLのクエリを最適化する10のTips:CodeZine

    Jaslabs: High performance phpで紹介された「MySQLのクエリを最適化する10のTips」に対して、反論している人がいる。ブログ「20bits」のJesse氏だ。彼は「10 Tips for Optimizing MySQL Queries (That don’t suck)」というエントリーで、Jaslabs氏の記事は適切でないとしている。 Jesse氏の経験によれば、SQL最適化で最も重要なことはSQLDBの基をしっかりと理解することであり、60%がこれで解決するという。残り35%はDBやクエリの特殊な性質に対する対処であり、最後の5%で発想の転換などを求められる。Jaslabs氏はここにばかり力を入れており、それはまったくもって時間の無駄だと述べている(Jesse氏は「SQL_SMALL_RESULTなんて、生まれてこの方使ったことすらない」とまで言

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