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データベースに関するdkjのブックマーク (5)

  • 非分散データベースを分散データベース化する「Dynomite」、Netflixがオープンソースで公開

    RedisやMemcachedといったインメモリデータベースは非常に高速にレスポンスを返してくれるデータストアですが、それ単体ではスケーラビリティや可用性などに限界があります。 The Netflix Tech Blog: Introducing Dynomite - Making Non-Distributed Databases, Distributed Netflixがオープンソースで公開した「Dynomite」(ダイナマイトとは綴りが違うのに注意)は、こうしたデータストアを分散データベース化し、高速なデータストアの特長を活かしつつ高いスケーラビリティや可用性を実現するためのソフトウェアです。 アプリケーション側でシャーディングのような面倒なデータ構造を設定することなく、RedisやMemcachedをノードとし、CassandraやAmazonクラウドのDynamoDBのような大規

    非分散データベースを分散データベース化する「Dynomite」、Netflixがオープンソースで公開
  • クラウドに最適化したMySQLのフォーク「Drizzle」が正式版公開

    MySQLからフォークし、クラウド用途に最適化して開発された「Drizzle」が3月15日に最初の正式版を公開しました。 MySQLはよく知られたオープンソースのリレーショナルデータベースです。そのMySQLを、トランザクション機能を維持したままクラウドのような大規模分散環境での並列処理とマルチコアCPUに最適化したのが「Drizzle」です。 多くのWebサービスのバックエンドでは、高速なデータベース処理を実現するために多数のMySQLサーバを用いた分散処理をしていますが、Drizzleではそうした用途に特化して設計されています。 NoSQLに対するSQLからの回答 Drizzleは、大規模なWebサービスのバックエンドデータベースとして利用することを想定しているため、Web系サービスのバックエンドとしてはほとんど使われないだろう機能が省かれています。例えば、ACL(アクセス制御リスト)

    クラウドに最適化したMySQLのフォーク「Drizzle」が正式版公開
  • 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
  • 漢(オトコ)のコンピュータ道: MySQLを高速化する10の方法

    ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でMySQLを高速化する方法を10個紹介しよう。MySQLサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。 1. バッファを増やす、または減らす チューニングの基中の基であるが、適切なバッファサイズを設定することはパフォーマンスチューニングの要である。主なバッファは次の通り。 innodb_buffer_pool_size・・・InnoDBだけを利用する場合は空きメモリの7〜8割程度を割り当てる最も重要なバッファである。余談だが、実際にはここで割り当てた値の5〜10%ぐらいを多めにメモリを使うので注意が必要だ。 key_buffer_size・・・MyISAMだけを利用する場合は、空きメモリの3割程度を割り当てるといい。残りはファイルシステムのキャッシュ用に残しておこう。 sort_buffer_

    漢(オトコ)のコンピュータ道: MySQLを高速化する10の方法
  • UNIX データベース入門 稚内北星学園短期大学 丸山不二夫

    稚内北星学園短期大学 経営情報学科 丸山不二夫 1994年 8月 5日 Contents 序章 リレーショナル・データベース概観 リレーショナル・データベースとは データベースは情報をどのように組織しているか 情報のいれものとしての「テーブル」 リレーショナルとは すべての関係は、テーブルである 関係演算 リレーショナル・データベース上の標準言語SQL 書でのSQLの扱い方の特徴 Select selectの基形 テーブルから指定した項目を抜き出す select 見出しの変更の2つの方法 行内への文字列の表示 項目リスト中の式 from 句 テーブルの積 where句 検索条件の指定 論理演算 リスト null値 文字列の比較 likeとワイルドカード ジョイン テーブルの結合 項目名の修飾 三つのテーブルのジョイン テーブル名のエイリアス(別名) 自己自身とのジョイン サブ・クェリー

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