ライブスター証券は2021年1月1日をもって、SBIネオトレード証券へと商号を変更いたしました。 以下の旧ライブスター証券ドメインは廃止されておりますので、ブックマーク等にご登録されているお客様におかれましては、新ドメインへご変更をいただきますようお願い申し上げます。 【旧ドメイン】https://www.live-sec.co.jp
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モバゲーで知られるDeNAは、バックエンドデータベースにNoSQLを使っていません。なぜか？ それはMySQL/InnoDB 5.1の環境で秒間75万クエリという、多くのNoSQLでも実現できないような高性能を実現しているから。DeNAの松信嘉範（まつのぶよしのり）氏は、自身のブログにこんな内容のエントリ「Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server」（英語）をボストしています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server 松信氏が指摘するように、大規模なネットサービスを提供している企業の多くは分散環境で
TechRebublicに「10 things you should know about NoSQL databases」（NoSQLデータベースについて知っておくべき10の事柄）という記事が掲載されています。NoSQLデータベースについての現状がよくまとまっている内容でしたので、見出しとポイントをまとめて紹介したいと思います。 10の事柄は前半と後半の2つに分かれていて、前半の5つではNoSQLの利点について説明されており、後半の5つは課題について説明されています。原文はそれなりに長い説明がされているので、詳しくは原文をぜひ見てみてください。以下はそれを1行程度に要約したものです。 5つのNoSQLの利点 Five advantages of NoSQL 1：Elastic scaling （弾力性のあるスケーラビリティ） NoSQLデータベースでは、ノードの追加による拡張性に柔軟に対
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
リレーショナルデータベースを利用する際には、高い性能を引き出すために物理設計をし、スキーマを工夫し、パラメータのチューニングを行うことがつねに行われてきました。 性能のボトルネックはたいがいHDDにあり、いかにそのボトルネックを回避するかがチューニングのポイントですが、最近では性能向上のための武器として、HDDよりもずっとアクセス性能の高いSSDが注目されています。SSDはHDDと置き換えるだけで、アプリケーションにまったく手を加えずに性能向上を可能にする手段として非常に魅力的です。 HDDの代わりにSSDを利用したら、リレーショナルデータベースの性能はどれだけ向上するのでしょうか？ オラクルと富士通が共同検証を行い、その結果をホワイトペーパーとして先週発表しました（参考「日本オラクルと富士通 フラッシュ技術活用によるデータベース高速化を共同検証」）。 ホワイトペーパーでは、HDDの代わり
Webスケールのデータを扱うためにさまざまなデータベースが登場してきている、ということを昨日のエントリ「データベースは目的別に使い分けるべし」で紹介しました。 特にリレーショナルモデルをベースとしない、非SQL系（NoSQL）と呼ばれるさまざまな種類のデータベースが登場してきています。非SQL系のデータベースは以前からオブジェクトデータベースやドキュメントデータベース、階層型データベースなどが存在していましたが、最近注目されているのがキーバリュー型データストアと呼ばれるデータベース。 ブログ「High Scalability」にポストされたエントリ「A Yes for a NoSQL Taxonomy」では、これら非SQL系のデータベースを詳細に9分類し、それぞれの分類に属するデータベースをリストアップしています（基になったのは「NoSQL is a Horseless Carriage」
スケーラブルなデータベースを実現する手段として「Sharding MySQL plus memcached」がよく知られる方法だとは、1つ前の記事「MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論」で紹介しました。 ちなみに「Sharding」（シャーディング）とは複数のデータベースにデータを分散して運用することで、ざっくりいえばShared Nothing的な分散データベース構成のことです（この記事で紹介する英文中には「Shared MySQL」（共有MySQL）との記述がありますが、これは恐らく「Sharded MySQL」（ShardされたMySQL）のミススペルではないと推測します）。 日本で（たぶん）もっともMySQLについて詳しく解説してあるブログ「漢(オトコ)のコンピュータ道」のエントリ「さらにMySQLを高速化する7つの方法」では、Sh
DB設計の神ツール「ERMaster」なら、ここまでできる：ユカイ、ツーカイ、カイハツ環境！（11）（1/3 ページ） 無料のEclipseプラグイン「ERMaster」とは データベースのテーブル設計を行うときに皆さんは、どのようにしているでしょうか？ いくつかの無料で利用できるツールが提供されているので、筆者はそれらを利用していましたが、最近「ERMaster」と呼ばれるEclipseプラグインの存在を知りました。 ERMasterは、ほかのツールに比べ、直感的で分かりやすいUI（ユーザーインターフェイス）に、カスタマイズ可能な、Excelで出力できるテーブル定義書、辞書機能など痒いところに手が届くERモデリングのツールです。本稿では、このERMasterについてご紹介します。 ERMasterの主な特徴、8つ ERMasterには、主に次のような特徴があります。 【1】直感的で使いや
ベイテックシステムズ 代表取締役社長 原口豊氏 ベイテックシステムズ 代表取締役社長 原口豊氏は「オムロン様のご要望として、Excelで作成済みの既存データを流用したいというものがありました。その点、Google AppsはExcelのデータをそのまま『Googleドキュメント』のスプレッドシートにインポートできるので最適です。また、標準でサポートされていないような細かい部分も『Google App Engine』と『Google Spreadsheets API』の組み合わせによりカバーできます」と、提案のポイントを語る。 こうした提案を受け、汎用センサ事業部ではGoogle Appsを用いた情報公開サイトの制作に着手する。 具体的な手法としては、まず製品情報がまとめられた既存のExcelデータを「Googleドキュメント」のスプレッドシートにアップロード。続いて「Googleサイト」で
商標出願登録エラーインフォメーション ＩＰＤＬをご利用の際は、Ｃｏｏｋｉｅを有効にして下さい。 終了コード：[TM10035E]
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
ちょっと技術的な話になる。 私の知人に、かつてはアルファベット三文字の某有名SI会社に在籍していて、今はどういう訳か某ネットゲームの会社に勤めている変り種がいる。 彼はネットワークとDBの専門家である。ゲーム業界には元来DB周りに詳しい人があまり多くなかったらしく、しかしネットゲームの開発にはDBやネットワークのアーキテクチャに関する知識が必須で、要は引き抜かれたらしいのだが、当人それ程ゲーム好きでもないのに面白いルートに行くなーと思っていた。 機会があったら金融業界とネットゲーム業界のシステム周りの違いについて聞いてみたいなーと思ってたんだが、この前久々に会ったら色んな話が聞けた。特定されない程度においおい書いてみよう。ぼかして書く為、ところどころいー加減だが勘弁して頂きたい。 今日はサーバとかデータのやり取りとか、技術的な話。 まず、前提。オンラインシステムの肝の一つに、「誰がデータを
4月14日から17日までの4日間、米カリフォルニア州サンタクララにおいて、MySQL Conference and Expo(以下、MySQLカンファレンス)が開催された。MySQL関連の最大のイベントである。セッションは有料で、日本円で10万円を超える金額にもかかわらず、参加登録者数は2,000人近くに達し※、日本からも多くのユーザーが参加していた。 ※ セッション参加のできない、展示会場のみの申し込み者も含む。 今回のMySQLカンファレンスでは、複数データセンターにまたがってMySQLを活用するような大規模事例、ペタバイト級の規模に挑戦する事例、MySQL Clusterの事例、Heartbeat + DRBDによる高可用性の事例など、さまざまな事例が発表された。とくにFacebookは、1万台のWebサーバ、800台のキャッシュサーバ(memcached)、そして1,800台のMy
今年もMySQL Conference 2008に行ってきました。社内向けの報告資料と雑多なメモですが、よろしければ参考にしてください。 *1 概要 MySQLがSunに買収されて始めてのConference 8セッション並列で、OSCONの規模にだいぶ近い MySQLが扱うトラフィック量・データ量がどんどん大きくなってきており、それにどう追従するか、という観点の話が多い 買収の話とか "MySQL、新機能追加は有償版の「MySQL Enterprise」だけを対象に"というのは、かなりミスリーディングな記事 実体は一部のセキュリティ形の機能やnative storage engine-specific driverをMySQL Enterpriseとして出す、という話 Backup機能や、Falcon, Mariaといったストレージエンジンの開発では、Community ServerとE
SERVICE インプレスR&Dは、電子書籍とプリント・オンデマンド（POD）技術を利用することで、デジタルファーストの次世代型電子出版プラットフォーム「NextPublishing」を開発。電子書籍と印刷書籍（紙の本）の同時制作、過剰在庫の解消を実現し、「持続可能な出版」をさまざまな形で提供しています。 一般には、専門的な書籍の発行や新しいテーマの企画は販売部数が限られ、収益を上げることが難しくなります。しかしインプレスR&Dでは、NextPublishingを使用することによりこのハードルを越えることが可能になりました。弊社は、優れた個人や組織が持つ貴重な知識・知見をもっと早く、もっとたくさん世に出したいと願い、積極的に企画・原稿を募集しております。
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