大規模システムにおけるディレクトリ構成をRDBのカーディナリティを参考に考える - ぷらすのブログ
モノリシックなプロジェクトにおいて、トップレベルのディレクトリ構成が異なる 2 つのディレクトリ構成を考え、それらの違いは何で、どちらが優れているか？という問いについて考えた。そして、「複雑な概念をトップレベルのディレクトリ構成にした方が良いのでは？」という結論に落ち着いた話をする。 はじまり ちょっとしたシナリオを想像してみよう。 プロジェクト立ち上げ期 「最近のトレンドはレイヤードアーキテクチャだ！」 そう言って、プロジェクトはスタートした。 . ├── application │ ├── xxx_usecase.go │ ├── xxx_repository.go │ ├── yyy_usecase.go │ └── yyy_repository.go ├── domain │ ├── xxx.go │ └── yyy.go ├── infrastructure │ └── xxx_
アルゴリズムとデータ構造から理解するRedis / Learn Redis from Internal Algorithms and Data Structures
2019年新卒研修で使った資料です。 内部実装の雰囲気を感じとりながら、Redisについて理解を深める研修を行いました。 以下の内容について学びました。 1. Redisの概要 2. 社内での利用方法 3. 正しい用法用量 Redis についての前提知識は必要としていません。C言語の基礎的な知識は前提とします。
サイトを37倍に高速化した7つの手法 - オールアバウトTech Blog
今回はオールアバウトのnnmrが弊社サイトAll About Japanの速度を高速化した経緯についてまとめます。 All About Japanとは そもそもAll About Japan（以下AAJ）とは何かといいますと、弊社が提供している訪日外国人向けの日本紹介サイトです。 外国人向けサイトで、英語、中国語（繁体字）、中国語（簡体字）、タイ語、韓国語の5か国語に対応しております。 「Anime」「Izakaya」「Ninja」といったような特集や、実際に観光する人向けのモデルルート記事が特色です。 ■ 特集 (url : http://allabout-japan.com/en/tag/sushi/ ) ■ モデルルート記事 (url : http://allabout-japan.com/en/article/222/ ) 技術的な紹介 LAMP環境です。 （サーバー構成は後に記述
Apps Script | Google for Developers
Subscribe to our newsletter Join the Developer Preview Program Release notes Explore our YouTube channel Partner with Google Workspace Attend Google Developers events Google Workspace apps Admin console Cloud Search Gmail Google Calendar Google Chat Google Classroom Google Docs Google Drive Google Forms Google Keep Google Meet Google Sheets Google Sites Google Slides Google Tasks Google Vault Exte
失敗しない情報共有ツール導入 21のtips - Qiita Blog
この記事は、第1回情報共有ツールお悩みNightのグループワークを元に作成しています。 新しい情報共有ツールを試すぞ！と思っても、一人では使えるものではないし、やめるかもしれないものに仕事の実情報を載せてガンガン使っていくというわけにもいかなかったりして、どうやって試すのかなやみどころ。 「30日間お試しで、ある情報共有ツールが使えるようになった。どうやって楽しく使ってもらうようにするか。」 こんなお題でアイデア出しをした結果をまとめました。 こちらの記事はイベントのまとめサイト、「JohoKaigi 情報会議」内に移動しました。 お手数ですが以下のページをご覧くださいm(_ _)m http://johokaigi.org/articles/2015/11/09/johokaigi-1.html
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
グリー技術者が聞いた、fluentdの新機能とTreasure Data古橋氏の野心
fluentdのほかにもバイナリシリアライゼーションフォーマット「MessagePack」の開発などで知られる古橋氏だが、学生時代からその技術力の高さには定評があり、注目され続けてきたスーパーエンジニアでもある。 今回、fluentdのユーザーでもあり、古橋氏とは旧知の仲でもあるグリー 開発本部 リーダーの森田想平氏がインタビュアーとなり、fluentdにまつわるトピックや、トレジャーデータでの開発、オープンソースへの想いなどを訊いている。本稿では、その模様をお伝えしながら、“エンジニア・古橋貞之”の魅力に迫ってみたい。 fluentd v11の注目ポイント 森田 まずは、グリーでも大変お世話になっているfluentdについて、いろいろ聞かせてください。開発中の新バージョン（v11）では、かなり大きな変更や機能追加があると伺っていますが、注目ポイントをいくつか教えてもらえますか。 フィルタ
ドラゴンクエストXは「世界は一つ」を実現するためにどのようなサーバ構成にしているのか？
スクウェア・エニックスの人気RPG「ドラゴンクエスト」シリーズの最新作「ドラゴンクエストX（ドラクエ10）」はシリーズ初のオンライン作品となりましたが、その舞台裏は一体どうなっていたのか。ゲームの世界観を支えるサーバシステムがどのように構成されているのかということや、ドラゴンクエストⅩならではの仕組みや機能から開発の苦労話まで、株式会社スクウェア・エニックス開発部プログラマ森山朋輝さんが語っています。 タイトル | CEDEC 2012 | Computer Entertaintment Developers Conference http://cedec.cesa.or.jp/2012/program/NW/C12_P0040.html 森山朋輝： 皆様、本日はお集まり頂きどうもありがとうございます。このセッションを担当させて頂きます、株式会社スクウェア・エニックス開発部所属の森山朋輝と
SQLite4: The Design Of SQLite4
1.0 Executive Summary SQLite4 is a compact, self-contained, zero-adminstration, ACID database engine in a library, just like SQLite3, but with an improved interface and file format. The run-time environment is encapsulated in an object. A greatly simplified Key/Value storage engine is used: A single large key space - not separate key spaces for each table and index as in SQLite3. Keys sort in lexi
ORM is an anti-pattern | Seldo.com
I tweeted about ORM last week, and since then several people have asked me to clarify what I meant. I have actually previously written about ORM, but it was in the context of a larger discussion about SQL and I shouldn't have confused the two issues. So here I'm going to focus on ORM itself. I'm also going to try to be very brief, since it became very apparent from my SQL article that people tend
第7回 集合論――数学の「集合論」に，RDBの正体を見る
リレーショナル・データベース（RDB）のデータ構造やSQL命令による様々なデータ操作については，多くの人が知っていることだろう。しかしRDB技術の根底にある「集合論」を詳しく語れる人は少ないはずだ。集合論とRDBの結びつきを理解すれば，RDBの本質が見えてくる。 ITエンジニアの皆さんなら，米IBMサンノゼ研究所に在籍していたE.F.コッド博士（Edger.F.Codd，1923～2003）をご存知だろう。コッド博士は1970年，「A Relational Model of Data for Large Shared Banks（大規模共有データバンクのためのリレーショナル・モデル）」という有名な論文を発表した。現在の「リレーショナル・データベース（RDB）」（「関係データベース」とも呼ぶ）は，この論文が起源となって誕生したものだ。 コッド博士が数学の「集合論」を基に，表を使うRDBの仕組
［PostgreSQLウォッチ］第17回 新しい実行プラン・タイプによるPostgreSQL 8.1の性能向上
前回は開発中のPostgreSQL 8.1で，バッファ・マネージャに改良が加えられて，大幅な性能向上があったことを述べた。今回は同じく性能面で大きな前進となるビットマップ・ベースの実行プラン・タイプが追加されたことを報告する。なお，本稿で検証に使用したのは5月3日時点のバージョンである。 オプティマイザと実行プラン その前に，PostgreSQLにおけるオプティマイザと実行プランについて復習しておこう。 テーブルにはアクセスを高速化するためにインデックスを追加することができる。インデックスとは日本語で「索引」のことである。例えば書籍を例にとって考えてみよう。ある書籍の中から，「神奈川県」について書かれたページを探したいとする。もし索引がなければ書籍の1ページ目から丹念に読んでいくしかない。しかし索引があれば，「神奈川県」について書かれたページがすぐに分かるので，素早く目的のページにたどり着
【特集】期待度大のバージョンアップ - PostgreSQL 8.3の改良点を徹底分析 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Copyright (C) Mainichi Communications Inc. All rights reserved. 掲載記事の無断転載を禁じます
『PostgreSQL（ポストグレス）のメンテナンス』
# -------------------------------------- # ポストグレスメンテナンス # -------------------------------------- PostgreSQLは追記型のデータベースです。 updateやdeleteを行っても物理的にデータが削除されるわけではありません。 不要になったデータを削除するためにはvacuum処理が必要です。 vacuum処理には下記の2種類があります。 スーパーユーザ（postgresなど）で行ってください。 PostgreSQL の VACUUM コマンドは以下の理由より定期的に実行させる必要があります。 ・更新、あるいは、削除された行によって占められたディスク領域の復旧。 ・PostgreSQL 問い合わせプランナによって使用されるデータ統計情報の更新。 ・トランザクション ID の送り込みによる非常に
PostgreSQL administration - データのバックアップ
PostgreSQL の管理 データのバックアップ 日々データベースを運用し、安全面を考えると、データベースのバックアップは当然必要となってきます。バックアップの方法には複数通りあります。 data ディレクトリごとバックアップをとる pg_dump コマンドを使う 一番目の方法は、非常に手っ取り早いものです。PostgreSQL のデータファイルは、普通のファイルですので、OS に付いているバックアップツールを使ってバックアップをしてしまう方法です。tar コマンドや、cp コマンドや、その他のツールを使って PostgreSQL の data ディレクトリをバックアップしまいます。ただし、バックアップ中にデータが変更されるとまずいので、必ずデータベースを停止した状態でバックアップします。したがって、この方法は、バックアップ時にデータベースが停止してもかまわないような環境で利用できます。
インデックスの基礎知識
■ 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
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
RDBMS in Action
Google Apps ScriptとGoogle Fusion TablesでWebアプリ作成 | infoScoop開発者ブログ
http://www.machu.jp/posts/20070125/p01/
PostgreSQLのTips - satospo