Mark Callaghan: MongoDB doesn’t need multi-statement transactions. Both are limited by 1-writer or N-reader concurrency, but writes to database files are much faster with LevelDB because it doesn’t do update in place. So LevelDB doesn’t lose as much performance for IO-bound workloads by doing 1-writer or N-readers and my guess is that this could make MongoDB much better at supporting IO-bound work
今年はさだまさしさんのデビュー40周年という記念の年ですね。大平です。 さだまさしさんの歌は、時に切り口鋭く、時に叙情的に情景を描写する技術もさることながら、落研出身ゆえの話術の巧みさ、流暢さも魅力の一つです。 あまりさだまさしの話を続けると上長に叱られますので、、この記事では「流暢な」という意味の名前を持つOSSのミドルウェアについて、ご紹介をしたいと思います。 fluentdについて fluentdは、Treasure Data Inc.の古橋貞之さんが公開しているOSSです。 古橋さんはMessagePackの作者としても有名ですね。 fluentdは、古橋さんのブログ記事から説明を引用すると以下のようなツールです。 fluent は syslogd のようなツールで、イベントログの転送や集約をするためのコンパクトなツールです。 ただ syslogd とは異なり、ログメッセージに
統計数理研究所 所長 樋口知之 データ集約型科学という科学的探究手法が、科学の世界のみならず、ビジネス社会でも注目されている。基本方程式を理論解析や計算機シミュレーションで解く演繹的な手法ではなく、ビッグ・データ(莫大な量のデータ)から課題を見つけ出しモデル化することによって、よりよい予測を行ったり、新しい法則を見つけ出したりする帰納的な手法である。科学の「第四のパラダイム」として学問領域を超えて人類に新しい価値をもたらすと期待され、統計学と社会とのつながりがきわめて重視される時代が到来している。 データ集約型科学は、すでに一九九〇年代に日米欧で研究が始まり、その黎明期において日本も大きく貢献した。当時私が研究していた人工衛星データはビッグ・データの走りであり、その後、ヒト・ゲノム計画で膨大なゲノム・データが獲得された結果、地球・宇宙科学と生命科学の両分野で先行して、ビッグ・データの解析手
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