第1回 大規模データではRDBMSのどこがボトルネックになるのか？ | gihyo.jp
RDBMSはオワコン？ 「右を向いても左を向いても“ビッグデータ”というキーワードが闊歩する時代に、いまさらRDBMSの話題？」 本連載のタイトルを見てそう思われたかもしれません。 「ディスクベースのRDBMSはオワコン、これからは○○（お好きなアーキテクチャを入れてください）の時代だ！」 とおっしゃる方もいるかと思います。 しかし、むしろ多くの企業がビッグデータに注目しているおかげで、RDBMS側でも大規模データを取り扱うニーズが増えています。 大規模データを取り扱う時にボトルネックとなる5つのポイント 数百ギガバイトといったレベルのRDBMSであれば、現場のエンジニアの方にとってはあたりまえの世界でしょう。しかし、テラバイトを大きく超えたデータを扱う場合には、ボトルネックの傾向が変化するのはご存じでしょうか。 次の図は、RDBMSにまつわるボトルネックを示したものです。 図1 大規
婚活パーティー・恋活パーティーなら、ゼクシィ縁結びイベント
イチオシ [[data.opening_days_date_label]] [[data.opening_days_time]]〜 [[data.tertiary_area_name]] ([[data.secondary_area_name]]) 男性 [[ entryStatus(data.application_deadline_date, data.entry_status_male) ]] [[data.condition_male_from]]〜[[data.condition_male_to]]歳 / 女性 [[ entryStatus(data.application_deadline_date, data.entry_status_female) ]] [[data.condition_female_from]]〜[[data.condition_female_to]]歳
「こわくない Git」というスライドを発表しました - kotas.tech
社内向けに「こわくない Git」というタイトルのスライドを作って発表しました。 対象者は「マージがなんとなく怖い」「エラーが怖い」「リベース使うなって言われて怖い」と、Git が怖いと思っている人です！ こわくない Git from Kota Saito 発表中に出た質問など 補足も兼ねて、上のスライドを発表した際に出た質疑応答などをここに書いておきます。 Q: 常に Non Fast-Forward (--no-ff) でいいのでは、と思えるけど git merge がデフォルトだと Fast-Foward or Non Fast-Forward (--ff) なのはなぜ？ A1: Non Fast-Forward だと、確かにメリットが多いのですが、1点だけデメリットがあります。特に差分が無い状態で git merge --no-ff すると、空のマージコミットが作られてしまうのです。
「高速文字列解析の世界」を読む前に知っておくと良いこと - EchizenBlog-Zwei
「高速文字列解析の世界」という大変すばらしい本が発売された。わりと敷居が高い本ではあるので読む前に知っておくとよさそうなことを書いておく。 「高速文字列解析」とは 本書でいう高速文字列解析というのは主に2つのことを指している。ひとつはデータを圧縮して小さくしてディスクよりメモリ、メモリよりキャッシュというようにより高速な記憶装置で扱いましょう、という話。もうひとつはデータ構造を工夫することで複雑な操作もそこそこ高速に扱えますよ、という話。つまり「圧縮」の話と「効率的なデータ構造」の話があると考えておくと良い。 キーワードは3つ オビにも書いてあるけれど、本書が主に扱うのは「BWT」「簡潔データ構造」「ウェーブレット木」の3つ。具体的には「BWT」が「圧縮」に関わっていて「ウェーブレット木」が「効率的なデータ構造」に関わっている。「簡潔データ構造」は基本的な道具として本書の色々なところで出て
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
処理を実行中です
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
1216彩票-官网平台
