押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!!(Open Source Conference 2021 Online/Hokkaido 発表資料)
Linux Daily Topics 2012年7月23日何故にCentOSを狙い撃ち!? Oracle、CentOS→Oracle Linuxへの移行をユーザに推奨 「Oracleはカーネル開発にも貢献している。Javaだって、MySQLだって、すごくコミュニティを大切にしてオープンな開発を維持している。なのにどうしてOSSな人たちから信用されないんだ」─ こんな声がときおりOracle社内のOSS関係者から発せられることがある。あえてその答えを言うなら、「Oracleはいつ、我々を敵として攻撃してくるかわからないから」というところだろう。たとえばこんなページを堂々と公開しているのだから、明日は我が身と思うOSS関係者がいても、まったくおかしくない。 Oracle Linux: A better alternative to CentOS ご覧になればおわかりのとおり、このページで
SNSの普及や相互依存性の高いデータの増加に伴い、従来型のリレーショナルデータモデルの処理効率の問題を解決するために登場し、近年使われるようになったのが、「グラフデータモデル」です。本書ではこのグラフデータモデルと、このモデルを使ったグラフデータベースについて、グラフデータベースの代表的な存在であるNeo4jを使って解説。Neo4jの中心的な開発者たちによる執筆のため信頼性が高く、また、実例も随所に織り込まれ実用性も高いものとなっています。内部アーキテクチャについてもていねいに書かれており、なぜリレーショナルデータモデルよりもグラフデータモデルの方がグラフ処理に適しているのかを理解できるでしょう。本書は、グラフデータモデルとグラフデータベースの特徴と使い方をまとめた優れた入門書です。 序 まえがき 1章 はじめに 1.1 グラフとは何か 1.2 グラフ領域の概要 1.2.1 グラフデータベ
技評さんから理論から学ぶデータベース実践入門を頂きました。ありがとうございます。 著者の奥野さん 著者は、漢(オトコ)のコンピュータ道で有名な奥野さんです。直接の面識はないものの、データベース設計に悩み調べて行き着いた先が奥野さんが出している情報ということはよくありました。そんなこともあり、心のなかで勝手にデータベースの師匠として崇めています。そんな奥野さんが扱うテーマは、MySQLではなくデータベースです。個別の製品の話ではなく、データベース理論です。実践入門と銘打っているだけあり、データベース設計の具体的なやり方、考え方が随所にあります。 何について書いているのか? ポイントは、説明とやり方を集めたノウハウ集ではなく、設計の考え方の指針を示している点です。例えば、ID設計の話。永遠の論争であるナチュラルキーとサロゲートキー、どちらが適切かという命題があります。それぞれの利点と問題点を上
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 企業の中で最も重要な資産の一つである“データ”の多くは1990年代以降、多くがリレーショナルデータベース(RDB)で管理されてきました。ところが最近のビッグデータの潮流の中で、インターネットやモバイル端末を利用する“モノのインターネット(Internet of Things:IoT)”のデータを取り扱う企業やウェブ系、一般企業で従来から利用しているRDBではなく、NoSQLを利用する企業が増えてきています。NoSQLが話題になるようになって数年経ちますが、今なぜNoSQLなのか、日本で利用者が増加しているオープンソースの主なNoSQL製品を研究しながら探っていきたいと思います。 今回、この企画をするにあたって、各ベンダーや各方面の専門家
MongoDBを使うシステムが、最近多いと思います。 2.6系(安定版)の最新2.6.7ですが、Date型のインポート処理にバグがありそうです。 「1970/01/01」以前の Date型 を mongoexport すると、負の "$numberLong" として出力されるのですが、それを mongoimport すると、それ以降のフィールドが欠落してしまうのです。 例えば、ユーザマスタに「誕生日」フィールドがあると、45歳以上の人は「1970/01/01」以前の値が入っているわけで、マスタデータを移行したりでもすると、その人のフィールドがガッツリ無くなってしまいます。でも若手は大丈夫だから「どうせ部長の使い方がおかしいんでしょwww」といういつもの「偉い人に限って障害が発生する」パターンが展開されます。 大急ぎで調べた所、以下が判明しました。 2.6形式 "1965-11-17T00:
サロゲートキーVSナチュラルキー DBエンジニアの方なら、サロゲートキー(代理キー)という言葉をご存じでしょう。これは、テーブルへの入力データにある列を主キーとせずに、システム側で独自に割り当てるキーのことです(一般的には連番が使われます)。これに対して、入力データ自体の列を主キーにする場合はナチュラルキー(自然キー)と呼びます。 サロゲートキーは、基本的には不要なものです。入力データに一意なキーが存在していればそれを主キーとして使うことで、普通は問題ありませんし、オートナンバリングの機能も長らく標準SQLには存在していなかったからです(そのため、今でも実装ごとにやり方はバラバラです)。しかし、以下のような業務要件の場合には、サロゲートキーを使うことを考えます。 ① そもそも入力データに主キーにできる項目がなく、データが重複している場合 ② 主キーの値が使いまわされる場合 ③ 主キ
はじめに 以前はDNSサーバと言えば、BINDとdjbdnsくらいしかありませんでしたが、現在ではさまざまなDNSサーバが利用できるようになりました。 MaraDNS NSD PowerDNS DNSはサイト固有の要件が増えることが多く、またテキストファイルによる管理では不都合もなにかとでてきます。このため、RDBMSでレコードを管理できると便利です。BINDをRDBMSに対応させるパッチも存在します。 PowerDNSとは ここでは、RDBMSを利用でき、容易な管理をサポートする機能が豊富なPowerDNSを紹介します。 PowerDNSは豊富なバックエンドをサポートするDNSサーバです。コンテンツDNSサーバとキャッシュDNSサーバの両方をサポートしており、それぞれは別のプロセスとして実行されます。すでに大規模なサービスプロバイダでも採用されており、実績も十分あるとされています。バック
Pivotalは2月17日(日本時間2月18日午前4時)にオンラインイベントを開催。同社が提供するビッグデータ関連の3つのソフトウェア「GemFire」「HAWQ」「Greenplum Database」をオープンソースにすると発表しました。 GemFireはインメモリデータベース、HAWQはHadoop上でSQLのクエリを実行できるソフトウェア。 もっとも注目されるのがGreenplum Databaseです。これはもともとEMCが買収したデータウェアハウス向けのデータベースで、その後VMwareからスピンアウトしたPivotalのラインナップに移管されました。 Greenplum Databaseは多数のマシンに分散させたデータをシェアドナッシングのアーキテクチャにより大規模並列分散処理することで、ペタバイトクラスにまでスケールアウト可能な高性能データベースとされています。 Pivot
外部キー便利!!! MackerelではPostgreSQLで外部キーあり そのレコードがあることが保証される 各テーブルのidにアプリケーションレベル(Mackerelの場合Scala)で型付けをするとなお便利 MemberID型、MonitorID型 → idで誤ったテーブルを引くとかがない 本日のスキーマ CREATE TABLE `member` ( `id` INTEGER unsigned NOT NULL auto_increment, `earned_item_count` INTEGER unsigned NOT NULL DEFAULT 0, `name` VARCHAR(191) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4; CREATE TABLE `item`
Vol I (3) Toletum. Vallisoletum.;Braun, Georg, 1541-1622; Hogenberg, Franz, 1539-1590;1623;12126.010 Septentrionalium Terrarum descriptio. Per Gerardum Mercatorem Cum Privilegio;Mercator, Gerhard, 1512-1594; Mercator, Rumold, approximately 1545-1599;1595;10805.001 The Ge-Organon or World Delineated; a Substitute for the Terrestrial Globe. Part. IId Invented by B. Donne;Donn, Benjamin;1788;15401.00
NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは?(後編) NTTデータオープンソースDAY2015 PostgreSQLを大規模なミッションクリティカルなシステムの中で使うには、どのようなノウハウが求められるのか。オープンソースの利用に積極的なNTTデータがその事例を、1月26日に開催されたイベント「NTTデータオープンソースDAY 2015」で紹介しています。講演内容をダイジェストにしました。 (本記事は「NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは?(前編)」の続きです) 実行計画をチェックするためにPostgreSQLを騙す。 3つ目は実行計画のチェックです。PostgreSQLのSQL文はコストベースで実行されますので、統計情報を見て、テーブルをスキャン
NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは?(前編) NTTデータオープンソースDAY2015 現在のシステム構築では、オープンソースのソフトウェアを使うことは当たり前になってきています。PostgreSQLはそうした中で主にエンタープライズ向けのデータベースとして着実に事例を増やしてきています。 その中で、PostgreSQLを大規模なミッションクリティカルなシステムの中で使うには、どのようなノウハウが求められるのか。オープンソースの利用に積極的なNTTデータがその事例を、1月26日に開催されたイベント「NTTデータオープンソースDAY 2015」のセッション「NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは?」で紹介しています。講演内容をダイジェストにしまし
来る2月27日、データベースの新書籍を発売させて頂くことになった。タイトルは「理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL」となっている。単に「データベース」と書いてあるが、RDBがメインのテーマの書籍である。 多くの人が未だにRDBを使いこなせていないのではないか。RDBの使い方をマスターするには何が必要なのか。それがここ数年私が追ってきたテーマであり、この書籍を出すことになった動機である。 あまりにも酷いDB設計、あまりにもスパゲティなクエリ、あまりにも希薄なデータモデルへの理解。そういった問題はどこから生み出されるのか。そのひとつの結論としてたどり着いたのが、「そもそもRDBの使い方があまり理解されていないのではないか」ということだった。名著、SQLアンチパターンでは「やってはいけないケース」について学ぶことができるが、その反対のテーマ、つまり本来どの
本連載では第一線のPerlハッカーが回替わりで執筆していきます。今回はカヤックの村瀬大輔さんで、テーマはDBIx::Classです。 DBIx::Classとは DBIx::ClassはPerlのO/Rマッピングモジュールです。O/Rマッピング(Object/Relational Mapping、以下ORM)とは、オブジェクト指向言語におけるオブジェクトとリレーショナルデータベースを紐づけるしくみのことで、ORMを使用するとユーザは直感的なオブジェクト操作によってデータベースを操作できるようになります。 DBIx::ClassはPerlのORMとしては現在世界で一番使われているモジュールです。日本では最近データベース操作モジュールとしてより軽量なDBIx::SkinnyやData::Modelなどの注目が高まってきていますが、機能的に枯れている点や豊富にテストされている点でDBIx::Cl
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