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dbに関するaiueo010101のブックマーク (7)

  • スキーマ不定のデータをRDBに永続化する方法の比較 — ありえるえりあ

    Recent entries Apache2.4のリリース予定は来年(2011年)初め(あくまで予定) inoue 2010-12-23 Herokuの発音 inoue 2010-12-20 雑誌記事「ソフトウェア・テストPRESS Vol.9」の原稿公開 inoue 2010-12-18 IPA未踏のニュース inoue 2010-12-15 労基法とチキンゲーム inoue 2010-12-06 フロントエンドエンジニア inoue 2010-12-03 ASCII.technologies誌にMapReduceの記事を書きました inoue 2010-11-25 技術評論社パーフェクトシリーズ絶賛発売中 inoue 2010-11-24 雑誌連載「Emacsのトラノマキ」の原稿(part8)公開 inoue 2010-11-22 RESTの当惑 inoue 2010-11-22 「プ

  • SQLの暗黙の型変換はワナがいっぱい

    補足 この記事は旧徳丸浩の日記からの転載です。元URL、アーカイブはてなブックマーク1、はてなブックマーク2。 備忘のため転載いたしますが、この記事は2009年9月24日に公開されたもので、当時の徳丸の考えを示すものを、基的に内容を変更せずにそのまま転載するものです。 補足終わり このエントリでは、SQLにおいて「暗黙の型変換」を使うべきでない理由として、具体的な「ワナ」をいくつか紹介します。 数値項目に対するSQLインジェクション対策のまとめにて説明したように、RDBの数値型の列に対してSQLインジェクション対策をする方法として、以下の三種類が知られています。 バインド機構を用いる パラメータの数値としての妥当性確認を行う パラメータを文字列リテラルとしてエスケープする このうち、方法3を使うべきでない説明の補足です。具体的には、方法3には、「暗黙の型変換」が発生しますが、それが思わ

  • もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは

    もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは:分散Key-Valueストアの命「Bigtable」(1)(1/3 ページ) RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle MapGoogle Earth、Google Analytics、Goog

    もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
  • 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

    DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな
  • 分散トランザクションに挑戦しよう!

    では、複数のデータベースに対してアクセスする場合、どのようにすれば原子性を保証できるのでしょうか。これを解決するのが、図 2 に示す 2 フェーズコミットと呼ばれる方法です。 2 フェーズコミットでは、図 2 のようにトランザクションのコミット処理を 2 段階のフェーズにわけることによって原子性を保証します。ちなみに図 2 の UML 表記は、厳密ではありません。どのようなメッセージが交換されるのかについてのみ注目してください。 第 1 フェーズでは、まず、各データベースに対してコミットできる状態であるかどうかを確認するための準備 ( 図 2 の prepare ) の指示を送ります。これを受けた各データベースは、コミットできる状態かどうかをアプリケーションに伝えます。この処理を「投票する」と呼びます。コミットができる状態であれば、コミット予定の内容を確定させた後、アプリケーションに対して

  • PDO、PEAR::DB、MySQL関数の速度比較

    サーバー側の問題もあるので、毎回安定した処理結果は得られませんでしたが、大体上表のような結果になりました。 やはりネイティブ関数は速く、mysqli関数が一番速い結果になりました。 続いて同じくネイティブ関数のmysql関数が続き、その次にPDOという結果になりました。 PDOでは、プリペアドステートメントを用いてSQLを発行したため、2回目のSQLの発行ではキャッシュが効き、劇的な速さになっています。 一番遅かったのは予想通り、PEAR::DBでした。 ネイティブ関数よりも2〜3倍遅く、PDOよりも2倍近く遅い結果となりました。 PHP用アクセラレータを導入していなければ、PEAR::DBはもっと遅くなっただろうと考えられます。 まとめ PHP5を利用していて、DBの抽象化を行いたいのであれば、PEAR系のモジュールはやめてPDOにした方が良いと言えます。 単純なSELECT文の結果でさ

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