やさしくわかるデータベース・チューニング - 正規化
まず、設計フェーズにおけるデータベース・チューニング項目について説明していきます。 データベースに関わらず、システムを設計する場合は、下記の順に行います。 1. 概要設計 2. 外部設計 3. 内部設計 ○ 4. 詳細設計 上記『内部設計』の作業には次のような作業があります。 1. 項目の洗い出し 2. 正規化 ○ 3. コード／区分の仕様 4. フラグ／集計ファイルの追加 5. テーブル一覧表の作成 6. テーブルレイアウトの作成 (桁、型、列名の決定) 7. 制約の追加 8. 索引の追加 9. 表の見積り 10. SQL-DDLスクリプトの作成 11. オブジェクトの作成 ここでは、上記『正規化』の作業について説明します。 正規化とは、 1. 正規化とは、データの重複を排除するようにデータを分割することです。 2. データが複数の箇所に登録されていると値を変更する際に時間がかかります。
Googleの誇る巨大データベースBigTableのオープンソースクローン「Hypertable」
Googleのあの巨大な検索システムなどを支えるデータベース「BigTable」は書き込みが毎秒700MB、読み込みが毎秒18GBという化け物システムなのですが、それのクローンを作るプロジェクト「Hypertable」というのがあるようです。既にバージョンが今年の2月4日に「0.9 Alpha」まで到達しており、超巨大な分散データベースを考えている人々から注目されているようです。 詳細は以下から。 Hypertable: An Open Source, High Performance, Scalable Database http://www.hypertable.org/ ダウンロードは以下から。同梱されているテキストファイルにインストール方法などが記されています。 Download Hypertable 実際のテスト結果などは以下に書いてあります。 PerformanceTestAO
Home | Hypertable - Big Data. Big Performance
Big Data. Big Performance. Hypertable delivers scalable database capacity at maximum performance to speed up your big data application and reduce your hardware footprint. 100% Hadoop Compatible Hypertable seamlessly overlays on top of Hadoop to provide supercharged scalable database infastructure for your big data application. Less Hardware, Lower Cost Hypertable delivers maximum efficiency and su
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