第8回PGCon 2009.jp クラスタ会議のための予備知識 鈴木幸市，板垣貴裕（いたがきたかひろ） 2009-11-30
第8回PGCon 2009.jp クラスタ会議のための予備知識 鈴木幸市，板垣貴裕（いたがきたかひろ） 2009-11-30
昨年、オタワでTim Child氏の発表を聞いて以来、実装できないものかと思って暖めていたアイデアがある。GPUの処理能力を使って、PostgreSQLの検索処理を高速化できないか？というものである。 特に複雑な計算を含むクエリの場合、Index-Scanに落ちないで、全件スキャンが走ることが往々にしてあるが、こういったケースで有効に作用するのではなかろうか？という着想である。 クリスマス休暇の間、割とまとまった開発時間を取る事ができたので、PostgreSQLのFDW(Foreign Data Wrapper)として動作するモジュールを作成してみた。 モジュールの名前は PG-Strom で、ドイツ風に『しゅとろ〜む』と発音する。 これは GPU の処理単位である Streaming Multiprocessor に由来する。 もちろん、現状のFDWのI/F前提なので、更新は不可能でソー
Postgres-XC is a write-scalable synchronous multi-master PostgreSQL cluster with the following features. 1) Both read and write scalability. 2) Configured with more than one server. 3) Complete global transaction and visibility management. Features Read/Write ScalabilitySymmetric (multi-master, synchronous) clusterTransaction management and consistent tuple visibilityParallel transaction execution
開発者が知っておくべき、ドキュメント・データベースの基礎：特集：MongoDBで理解する「ドキュメント・データベース」の世界（前編）（1/3 ページ） ドキュメント・データベースの最大の特長は、「パフォーマンス、大量データ、スケーラブルといった課題を克服するためのシンプルなセットを提供している」という点だ。 もちろん既存の多くのリレーショナル・データベース（以下、RDB）でも、ドキュメント・データベースが備えている特徴的な各機能に類似することが実現可能だし、さらに広範な概念や機能性を提供している。例えばシャーディング（Sharding。詳細後述）についても、既存の多くのRDBでデータの分散化が可能だ。しかしドキュメント・データベースでは、「そもそもデータ構造がこうした構成に適している」という点と、「それに付随して、考え方もシンプルである」という点が優位な特徴である。 万人が、データベースが
序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』（リックテレコム刊、ISBN：978-4897978871）で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっています。 本連載では、この書籍の内容から、主要プロダクトを紹介している第5章を抜粋し、そのエッ
テキストなど非構造化データのデータベース機能とサーチエンジン機能を兼ね備えた分散リアルタイムデータベース「SenseiDB」が、オープンソースとして公開されています。 SenseiDBとは先生DBの意味らしく、「Sensei (先生) means teacher or professor in Japanese」と説明があり、ロゴにも「師」の文字が使われています。なぜ先生なのか、その意味について以下のように説明があるのですが…… This name indicates that the system can be used in place of Oracle database in many applications. この名前が示しているのは、このシステムが多くのアプリケーションにおいてOracleデータベースで使われているところで利用可能だということです。 TeacherやProfe
最終回となる今回は、NoSQLとRDBのデータ書き込み方法を比較して、それぞれの得意不得意を考えてみます（編集部） データ構造やインデックスを事前に用意 前回は、「NoSQLデータベースでRDBMSの機能を実現する」の後半戦として、RDBなら集計処理やテーブル結合を使って簡単にデータを取得できる場合を想定し、それをNoSQLデータベースで実現するための考え方や方法について説明しました。 NoSQLデータベースにはRDBのように読み取り時にデータを加工する機能はありません。集計や結合といったデータの加工は事前に済ませ、データキャッシュとして保存しておいたものを読み出します。また、キャッシュを格納するための物理的なデータの構造や配置にも気を配らなければなりません。NoSQLデータベースはデータの持ち方で読み出し性能が大きく変わるからです。 第3回で紹介したデータ検索や並べ替えの実現方法も、「転
ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でMySQLを高速化する方法を10個紹介しよう。MySQLサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。 1. バッファを増やす、または減らす チューニングの基本中の基本であるが、適切なバッファサイズを設定することはパフォーマンスチューニングの要である。主なバッファは次の通り。 innodb_buffer_pool_size・・・InnoDBだけを利用する場合は空きメモリの7〜8割程度を割り当てる最も重要なバッファである。余談だが、実際にはここで割り当てた値の5〜10%ぐらいを多めにメモリを使うので注意が必要だ。 key_buffer_size・・・MyISAMだけを利用する場合は、空きメモリの3割程度を割り当てるといい。残りはファイルシステムのキャッシュ用に残しておこう。 sort_buffer_
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
サンフランシスコのプログラマLaurie Voss氏が書いた見逃せない記事が賑わっています。近年のフレームワークやライブラリの定番中の定番ORマッパーが既にアンチパターンなのではというのが彼の主張です。この記事を書くきっかけになったのはこのツイートだそうです。 I cannot overstate the degree to which ORM is a dangerous antipattern. — Laurie Voss (@seldo) June 9, 2011 ORM が危険なアンチパターンだっていうのはどれだけ言っても言い過ぎることはない このツイートに対して各方面(ActiveRecord, Doctrine, Hibernate)から多くの（激しい）返信が寄せられて書かれたのが問題のエントリです。まずはアンチパターンとは何かの定義として下記の2つを挙げています。 当初は有益
MySQLで、レプリケーションベースのHAな構成について考えたメモです。 3台(というか2台＋1台)がいいかなぁと思っていて、前半はその理由を、後半では{マスタ,スレーブ}が{再起不能になった,ちょっとダウンしてすぐ復帰した}場合のリカバリプランについて書きます。 今のところはこれがベストかなと思っているのですが、「こうしたほうがいいと思う！」「ここがおかしい！」などなどのご意見はコメント、TBなどでいただけるとうれしいです。 ゴール マスタが落ちてもぐーすか寝ていられるようにしたい リカバリの作業はできるだけ単純に、かつ、短時間で完了するようにしたい めんどくさいのはいや 基本構成、方針 2台＋1台 サービスで使うのは2台 (db1, db2) もう1台は管理用 (db3) スレーブを多数並べる構成にはしない 台数増えると管理コストが上がる マスタダウン時のフェイルオーバとそのフェイルバ
mongoコマンドから接続した際にオールドタイプ(SQL脳)たる我々人類にも 調べやすい形でinsert、select、updateを行う方法を調べました。 定義参照 // use [データベース名] use [データベース名] // show databases show dbs // show tables show collections参照系 // select * from [コレクション名] db.[コレクション名].find() // select * from [コレクション名] where x=4 db.[コレクション名].find({x:4}) // select j from [コレクション名] where x=4 db.[コレクション名].find({x:4}, {j:1}) // select * from [コレクション名] limit 1 db.[コレクション
PostgreSQL 8.0から、Windows Nativeなフリーのバイナリが配布されるようになった。とりあえずインストールと簡単な動作確認方法をまとめた。 ダウンロード ・PostgreSQLのダウンロードページ http://www.postgresql.org/ftp/binary/ あるいは ftp://ftp.postgresql.org/pub/binary/ から最新バージョンをダウンロードする。日本語版は postgresql-8.x.x-ja.zipのようにファイル名に -ja がついている。2005.2上旬現在 8.0.1がリリースされている。 インストール・実行 ・ダウンロードしたzipファイルをテンポラリフォルダに解凍する。8.0.1には postgresql-8.0-ja.msi, upgrade.bat, README.txt
PostgreSQL のセキュリティ リモートからのアクセス PostgreSQL にアクセスするには、UNIX ドメインソケット経由と、TCP/IP ソケット経由の２種類があります。どちらを使っているかというと、特に設定していない場合は UNIX ドメインソケットのみ使っているかと思います。UNIX ドメインソケットを使っている場合は、たぶん /tmp/.s.PGSQL.5432 というファイルがあるはずです。 UNIX ドメインソケット経由の場合、PostgreSQL が動いているマシンにログインしなければならないので、比較的安全と言えます。この場合、アクセスの制御は、OS レベルでしてくれるからです。それに対して、TCP/IP ソケット経由の場合、他のマシンからでも PostgreSQL にアクセスできる反面、PostgreSQL 自身でアクセス制御を行う必要があります。 その、アク
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
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