SequelizeSequelizeSequelize is a modern TypeScript and Node.js ORM for Oracle, Postgres, MySQL, MariaDB, SQLite and SQL Server, and more. Featuring solid transaction support, relations, eager and lazy loading, read replication and more.
Android:bulkInsertとapplyBatchのアトミック性を保証する
●blukInsert ContentResolverやContentProviderClientにあるbulkInsertはアトミックな操作ではありません。 トランザクションの開始なしに、連続してinsertするAPIです。 ⇒ContentResolver.bulkInsert ・android.content.ContentProvider.bulkInsert(Uri, ContentValues[]) /** * Override this to handle requests to insert a set of new rows, or the * default implementation will iterate over the values and call * {@link #insert} on each of them. * As a courtesy, ca
Androidアプリ入門 No.69 SQLiteの使用 SQLiteを使った簡単なアプリ - コンピュータクワガタ
SQLiteの基本 SQLiteを使った簡単なアプリ まず、SQLiteを使用した簡単なアプリを作り、どのような作りになるのか確認する。 項目 内容 Project name DbTest Build Target Android 1.6 Application name DbTest Package name sample.dt Create Activity DbTest Min SDK Version 4 まず、レイアウトのmain.xmlを以下のようにする。 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:orientation="vertical" android:layout_width=
Android あらかじめ作成した SQLite database をアプリに取り込む
Android のサンプルやチュートリアルでは、アプリ実行時に SQLite データベースを作成してデータの追加や更新、削除などを行っているのがほとんどです。 しかし、あらかじめ作成しておいた SQLite database をアプリに仕込みたい場合があります。 そこで、ここでは sqlite3 など使って作成した自分の SQLite database ファイルを、アプリの asset に入れ、初回起動時にアプリのシステムデータベース領域にコピーする方法を紹介します。 1. SQLite database ファイルを用意する 私は Ubuntu 派なので普通に sqlite3 を使います。(Windows とか Mac はよくわかりません... これとか？ SQLite Database Browser) 主テーブルの他に android_metadata という名前のテーブルを作成します
hibernate.org - Hibernate
Others Other Hibernate related projects (e.g. Hibernate OGM, Hibernate Shards).
HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか？ 日本語で読める情報を集めてみた
Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model（一貫性モデル）を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか？ 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン
RDF製品のベンチマークテスト結果
CPU CPU数: 8 CPU: Quad-Core AMD Opteron Processor 8380 (2.5GHz) コア数: 32 メモリ 実メモリ: 330GB スワップメモリ: 335GB OS(64bit Linux) Linux version: 2.6.18-128.el5 gcc version: 4.1.2 20080704 Red Hat: 4.1.2-44 ベンチマークに使用した RDF Schema。 <rdf:Description rdf:about="http://www.msi.co.jp/cls/docid/#article"> <dc:identifier></dc:identifier> <dc:title></dc:title> <dc:creator></dc:creator> <dc:publisher></dc:publisher> <d
MySQLパフォーマンスチューニングのためのクエリの基礎知識 - プログラマーkkの勉強/成長ブログ@ライブレボリューション(モバイル広告代理店)
前回書いたMySQLパフォーマンスチューニングのためのインデックスの基礎知識に引き続き、MySQLのパフォーマンスチューニングについて学んだことをまとめ。 MySQLを使っていると、クエリが遅い理由をつきとめる必要が出てくる。 どうやって遅いクエリをつきとめ、改善すればよいかについて学んだのでまとめた。 下記のような基礎知識があればパフォーマンスチューニングをうまくやれる、と思う。 クエリ処理の基礎 MySQLがクエリを処理する手順 まずはMySQLがクエリを処理する手順を知っておく必要がある。 処理は以下のような流れで進む。 クエリキャッシュの中からクエリの結果を探す。見つかればそれを返す。 クエリを解析して構成要素に分解する。 クエリの構文が正しいことを確認 クエリについて基本情報を収集する。 クエリを基本的な要素に分解した後、何を実行すべきかを判断する。 クエリオプティマイザが動き始
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グーグルのBigQuery、高速処理の仕組みは「カラム型データストア」と「ツリー構造」。解説文書が公開 － Publickey
グーグルのBigQuery、高速処理の仕組みは「カラム型データストア」と「ツリー構造」。解説文書が公開 SQLのクエリに対応し、3億件を超えるデータに対してインデックスを使わないフルスキャン検索で10秒以内に結果を出す。グーグルのBigQueryは大規模なクエリを超高速で実行する能力を提供するサービスです。その内部を解説する文書「An Inside Look at Google BigQuery」（PDF）を公開しました。 グーグルは大規模クエリを実行するサービスとして社内でコードネーム「Dremel」を構築しており、2010年にそのDremelを解説する文書「Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets」を公開しています。BigQueryは、そのDremelを外部公開向けに実装したものです。 グーグルはこのDremel/BigQue
第２回「データベースを統合利用するための基盤としてのセマンティックウェブ技術」 - NBDC
はじめに ライフサイエンス分野の研究により生み出される多様かつ膨大なデータから必要な情報を効率的に得るためには，ばらばらに構築されているデータベースを統合的に扱うための情報基盤の構築が必要不可欠である．連載第1回「データベースの現状と未来」（https://events.biosciencedbc.jp/article/01）では，データベース統合化のための具体的なステップとして，つぎの3つの段階があげられた． 第1段階：データベースを網羅的に収集しメタデータを付与すること 第2段階：それぞれのデータベースにおいてフォーマットと用語の統一を行うこと 第3段階：複数のデータベースを再構築し使いやすいインターフェイスにまとめあげること 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS：Database Center for Life Scien
4store - Scalable RDF storage
4store is a fast, scalable clustered RDF database4store, an efficient, scalable and stable RDF database 4store was designed by Steve Harris and developed at Garlik to underpin their Semantic Web applications. It has been providing the base platform for around 3 years. At times holding and running queries over databases of 15GT, supporting a Web application used by thousands of people.
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
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
DBpedia Japanese
SPARQL Endpoint 東京都 SELECT DISTINCT * WHERE { <http://ja.dbpedia.org/resource/東京都> ?p ?o . } SPARQL結果 ロック音楽のリスト (もしあれば画像uriも) SELECT DISTINCT ?label ?depiction WHERE { ?s prop-ja:genre <http://ja.dbpedia.org/resource/ロック_(音楽)> ; rdfs:label ?label . OPTIONAL { ?s foaf:depiction ?depiction . } } LIMIT 100 SPARQL結果 誕生日が1月1日 SELECT DISTINCT ?label ?birthYear WHERE { ?s <http://ja.dbpedia.org/property/
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