「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
The document discusses graph databases and their properties. Graph databases are structured to store graph-based data by using nodes and edges to represent entities and their relationships. They are well-suited for applications with complex relationships between entities that can be modeled as graphs, such as social networks. Key graph database technologies mentioned include Neo4j, OrientDB, and T
DBの世界に起こる変革 | エンタープライズエンジニアの独り言
エンタープライズシステムのエンジニアをやって１０年以上。思うところを書いていきます。その他趣味を少々。。。 DBの世界に起きた大きな波 現在、どの製品を使ったとしてもRDBの性能問題は必ずといっていいほど発生する。理由は簡単で、CPU、ネットワークが高速化（CPUはマルチコア化、ネットワークは10G-Ethernetの一般化やInfiniBandなど）するのにディスク（ストレージ）が高速化に追いついていないからだ。その差を埋める役割として、RDBが担っているケースが多く、性能問題になるケースが散見される。 だが、そういう時代の流れに対して大きな変革が起きようとしている。SSDはかなりコモディティ化してきたので言うに及ばずといった感じだが、個人的には速いもののディスクの置き換えにすぎないと思っている。つまり、SSDは速いがDBのアーキテクチャに大きな変革をもたらすものではない。が、ここにきて
データベースの差分表示·DiffKit MOONGIFT
DiffKitはデータベース/CSVファイル間の差分を抽出する。 [/s2If] DiffKitはJava製のオープンソース・ソフトウェア。適切なデータベース管理を行っていない状態で運用を続けていると、いつの間にか開発環境と実行環境で構造の不一致がおこる。カラムの順番が違う程度ならいいが、なぜあるのか分からないカラムが出てきたりすると厄介だ。 データベースの構造不一致は様々な問題を引き起こす可能性がある。早めの対処が必要だ。そのためにはまず現状分析を行う必要があるだろう。手作業で行う必要はない、DiffKitを使えば容易に知ることができる。 DiffKitは二つのデータベース間における構造不一致を表示するためのツールだ。Diffツールのデータベース版ともいえる。特徴としてJDBCによるデータベース接続をサポートする他、CSVファイルにも対応していることが挙げられる。片方がCSV、片方がデー
データベース負荷テストツールまとめ(1) - SH2の日記
Webシステム開発において性能試験を行う場合、hp LoadRunnerやApache JMeterといったウェブブラウザをエミュレーションしてくれる負荷テストツールを用いるのが定番だと思います。そんななか、たまにデータベース単体での性能を測ってほしいと頼まれることがあるので、そうした便利なツールはあるのかなと思って調べてみました。 データベースに対する負荷テストツールは探すとたくさん出てくるのですが、案件で使用しているRDBMSに対応していなかったり、トランザクション仕様が希望と異なっていたり、微妙に作りが悪かったりと、ニーズに合致したツールはすぐには見つかりません。そんなときにこのエントリがツール探しの参考になればと思います。 pgbench 対応RDBMS：PostgreSQL 対応OS：Linuxなど 言語：C 作者：石井達夫氏 ライセンス：独自(BSDライセンスに近い) トランザ
第5回 SQLで木構造を扱う～入れ子集合モデル （1）入れ子集合モデルとは何か | gihyo.jp
はじめに 木構造と呼ばれるデータ構造の一種があります。1つのルート（根）と呼ばれるノードを始点として、（通常）複数のリーフ（葉）と呼ばれるノードまでを経路で結んでできるデータ構造です。その名のとおり自然界にある「木」の構造ですし、学校時代、確率の授業で樹状図を書いた経験のある人もいるでしょう。 この構造は、私たちの周囲にとてもたくさん存在します。家系図や組織図も木ですし、IT関連の例では、ヒープやRDBのインデックス、ディレクトリ（フォルダ）によるファイルシステムやXMLも木構造です。Webの掲示板でも、最初の書き込みをルートとしてそれに対してコメントがつけられ、そのコメントにまたコメントがつけられるというプロセスで木構造を形成します。ここでは1つの書き込みがノードになります。 このように、IT技術と木構造は切っても切れない関係にありますし、多くの分野で応用されてもいるのですが、実は長い
Excelファイルからデータベースにインポートする·dbTube MOONGIFT
Excelで作ったデータをデータベースに取り込む、なんて要件はよくある。面倒だがExcelデータをCSVに変換して、1番目のカラムが名称、2番目のカラムが価格…なんて定義したりした経験はないだろうか。 ビジュアル的にデータのインポートを定義する それがさらに関連しているテーブルに渡って処理しないといけないなんてなったらパニックだ。そこで使ってみたいのがdbTubeだ。 今回紹介するフリーウェアはdbTube、ビジュアル的にモデル定義ができるインポートプログラムだ。ソースコードは公開されているがライセンスは明記されていなかったのでご注意いただきたい。 dbTubeの良さは何と言ってもビジュアル的にデータの定義ができることだ。Open-jACOB Draw2Dを使って元になるExcelデータとテーブルのマッピングがドラッグアンドドロップでできる。さらにExcelデータは何行目から読み出すかと言
最強のMySQL HA化手法 - Semi-Synchronous Replication
MySQL 6.0で搭載される予定の機能の一つに、Semi-Synchronous Replicationというものがある。コイツを使うととんでもなく凄いHA化ができるので、今日はその方法を紹介しよう。 まずはSemi-Synchronous Replicationの機能説明から。そもそもSemi-Synchrounousってナニ？どうして完全な同期でもなく非同期でもなくSemi-Synchronousなの？という疑問をまずは解消したいと思う。さっそく次の図を見て欲しい。 これはSemi-Synchronous Replicationの動作を図で表したものである。図だけではなんだかよく分からないと思うので、以下に各ステップの詳細を説明する。 アプリケーション（クライアント）からトランザクションをCOMMIT要求を出す。 バイナリログを更新する。 ストレージエンジン（テーブル）を更新する。
DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな
ここのところ、javaccとawsに魅了されている米林です。 よく使うDB(Oracle/MySQL/PostgreSQL/SQLServer)における設計時のサイズ見積もりで使うサイトの備忘録。 あとは、OracleからのPython情報。 Oracle Oracle 物理設計 http://www.oracle.com/technology/global/jp/columns/skillup/oracle9i/index.html 領域サイズ見積もり http://otn.oracle.co.jp/document/estimate/index.html OTNにログインする必要ありますがオンラインで見積もりが出来ます。 アカウント持っていない人は、この見積もりツールを使う目的でアカウントを作ってみてはいかがでしょうか。 OLTP系とDWH系においてブロックサイズを考慮し、DWH系はブ
RDBMSをKey-Value Storageとして使う場合のパフォーマンス計測（H2, MySQL編） - kaisehのブログ
Tokyo Cabinet, QDBM, Lux IOなど、DBM同士のパフォーマンス比較はWebで良く見かけるのですが、MySQLのような普通のRDBMSをKey-Value Storage的に使用した場合、DBMと比べてどれくらい差が付くものなのかイメージが湧かなかったので、実際に計測してみました。 Javaプログラムから、Berkeley DB、H2、MySQLの3種類のストレージを使用しました。条件は以下の通りです。 Berkeley DB Java Edition 3.3.75 デフォルト設定 H2 1.1.106 jdbc:h2:file:~/dbmbench Embeddedモードで使用 デフォルト設定 DDLは以下を使用 create table casket ( id integer auto_increment primary key, key_ varchar(255
「キー・バリュー型データストア」開発者が大集合した夜
「発表者が自分よりも若い人ばかりだ」。外見が20代にしか見えない東京工業大学の首藤一幸准教授（1973年生）の驚くさまが、少し面白かった。2009年2月20日の夜、多くのWeb企業が注目する「キー・バリュー型データストア」を開発する若手技術者が、東京・六本木のグリー本社に一堂に会した。 キー・バリュー型データストア（またはキー・バリュー型データベース）は、大量のユーザーとデータを抱え、データベースのパフォーマンス問題とコスト高に頭を悩ませるWeb企業が注目する技術である。記者は同日に開催された「Key-Value Store 勉強会」に参加させてもらった。午後7時から11時まで、キー・バリュー型データストアを開発・研究する若手技術者が立て続けに登場し、1人15分の持ち時間で成果を発表し、議論を重ねるという集まりだ。 呼びかけ人であるプリファードインフラストラクチャー（PFI）最高技術責任者
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