ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
MySQL のJOIN に関するメモ - LukeSilvia’s diary
内容 FROM 句のテーブルの順番と、MySQL がテーブルをJOIN する順番は別 STRAIGHT_JOIN と eq_ref, ref eq_ref になるようにするために JOIN 条件の書き方 STRAIGHT_JOIN をいつ使うか 今回の検証に用いたMySQL は4.0.26。また、例として、以下のテーブルを用いる。(テーブルは、「逆算式SQL教科書」のもの) [study]> SHOW FIELDS FROM uriage; +-------------+---------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------------+---------+------+-----+---------+---------------
データベース設計はいつ、何をポイントに行うか
データベース設計はいつ、何をポイントに行うか：ゼロからのデータモデリング入門（4）（1/3 ページ） 前回までは、データベース設計の歴史的背景からデータベース設計の有効性までを解説しました。今回は、システム開発ライフサイクルと照らし合わせ、それぞれのフェイズで必要となるデータベース設計について、お話をします。 どの段階でどう設計すればいいのか 前回、データベース設計は自社のビジネス活動を理解している自社内の人間がやるべきであり、情報システム部門の存在意義を高めるために必要な技法であるとお伝えしました。しかし、システムの外部委託が多いというのもまた事実です。 筆者の職場では、お客様からデータモデリングに関するご相談をいただく際、最初に「貴社のデータモデルを拝見させてください」というお願いをします。システム開発を外部委託しているケースでは多くの場合、形として残っているのは「物理データモデル」で
RailRoad diagrams generator
RailRoad is a class diagram generator for Ruby on Rails applications.RailRoad is a class diagrams generator for Ruby on Rails applications. It's a Ruby script that loads the application classes and analyzes its properties (attributes, methods) and relationships (inheritance, model associations like has_many, etc.) The output is a graph description in the DOT language, suitable to be handled w
やってはいけない!!MySQLに悲鳴をあげさせる10の方法
いつも「MySQLを使うときはこうするべき」という観点から記事を書いているが、今日は逆に犯してはいけない過ちをリストアップしようと思う。 1. 全てのカラムにインデックスをつけるデータベース初心者がもっともやってしまいがちな間違いはコレではないだろうか。インデックスはいい。検索がとても速くなるから。しかし、それと引き替えにインデックスは更新するときにコストがかかるし、その分多くのディスクスペースを消費する。特に更新にかかるコストは時に甚大で、該当するインデックスのページがキャッシュ上にない場合はディスクからいったんそのページを読み込まなければいけない。ディスクアクセスは動作にとても時間がかかるので、インデックスが多数、例えば全てのカラムに付いていたりすると「あれ？固まったか？」というような状態になってしまうことがあるだろう。インデックスは必要なカラムにだけつけるようにテーブルを設計しよう。
いま分散システムが面白い理由 - Blog by Sadayuki Furuhashi
最近 クラウド という単語が流行していますが、「大規模な計算資源を低コストで提供してくれるトコロがあるらしいので、自前で持っていた計算資源を委託しちゃえば運用する手間も知識も要らないし、そもそもサーバーを買う費用を省けちゃうから嬉しい」という発想に基づいているらしく、しかし技術的には 大規模な計算資源を低コストで構築する技術 がポイントでしょう。 大規模な計算資源をどうやって安く構築するか。 従来は、システムの能力を高めるためには、高性能・高機能（それゆえ高価な）マシンを導入するというスケールアップの手法が採られていたのだが、この手法では10倍に性能を上げるために、たとえば30倍のコストがかかるかもしれない。スケールアップと比べてスケールアウトでは、導入したコストにほぼ比例して、パフォーマンスの向上が見込める。 『UNIX magazine 2009年4月号』 p.31 *1 何百万円もす
Leo's Chronicle: ぜひ押さえておきたいデータベースの教科書
先日のエントリで少し話したのですが、僕が在学していたときの東大にはデータベースを学ぶためのコースというものがありませんでした（DB関係の授業は年に１つか２つある程度。現在はどうなんだろう？）。そんなときに役だったのは、やはり教科書。読みやすいものから順に紹介していきます。（とはいってもすべて英語の本です。あしからず） 一番のお薦めは、Raghu Ramakrishnan先生 (現在は、Yahoo! Research) の「Database Management Systems (3rd Edition)」。初学者から研究者まで幅広く使えます。データベース管理システム（DBMS）の基本概念から、問い合わせ最適化、トランザクション管理など、これらを実装・評価するために必要な、「DBの世界での常識」が、丁寧な語り口でふんだんに盛り込まれています。この1冊を読んでおけば、DBの世界で議論するための
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Django風データベース管理プラグイン·Rails DataBrowser MOONGIFT
先日、Djangoの勉強会に参加したのだが、特に管理画面の説明に重点を置いていたため、データベースのデータを簡単にメンテナンスできる画面が自動生成される仕組みというのは素晴らしく感じた。 データベースのメンテナンス画面を生成 管理画面の目的はそれだけではないだろうが、データのメンテナンスを容易にしてくれるのがこのソフトウェアだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはRails DataBrowser、Ruby on Rails向けのデータベースメンテナンスプラグインだ。 Rails DataBrowserはプラグインやRubyGemsを使ってインストールする。Rails 2.1以降はRubyGemsを使う必要があるようだ。インストールが終われば簡単な設定を行うことで、/databrowserというパスで管理画面に入ることができる。 検索機能もある 管理画面ではモデルが一覧で表示され、
永続化対応のオンメモリKey-Valueデータベース·Redis MOONGIFT
以前に読んだGoogleに関する本にも同じような技術に関する記述があった（タブレット辺りだろうか）。Googleで使われている技術はGoogleだからこそ（圧倒的台数のコンピュータ、ネットワーク、その需要など）できることだが、その論文を元に同様の技術を一般のサービスでも利用できるレベルに落とし込んでくれる人たちがいる。 サーバを起動した所 オンメモリのKey-Valueデータベースと言えばmemcachedが有名だ。だがmemcachedは再起動すればその内容が消えてしまう。逆に常にHDDに書き込めば内容は保持されるが、ディスクアクセスが多くなってしまい利点が活かせなくなる。その中間を担うのがRedisだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはRedis、永続化にも対応したオンメモリKey-Valueデータベースシステムだ。 RedisはKey-Valueのデータベースではあるが、一
groongaデータベースAPIについて概説 - グニャラくんのグニャグニャ備忘録@はてな
groongaにおいて、データベースを扱うためのAPI群について概説します。 groongaは、RDBMSでいうところのテーブル・カラムを扱うAPIを提供します。 テーブルは、内部的にハッシュテーブルもしくはパトリシアトライが基となっています。 それぞれの要素について、どのような操作が行えるかを説明します。 grn_hash grn_hashとは、以下の操作を行えるAPI群です。 任意のkeyを指定したデータ保存 任意のkeyを指定したデータ取得 任意のkeyを指定したデータ削除 カーソルを用いた、全てのkey/valueの取得・設定・削除 内部の実装は、ハッシュテーブルです。 メモリ上に作成することも、ファイルとして作成することもできます。 いわゆる*DBMと同等のことができます。 Tokyo CabinetでいうところのTCHDBですね。 grn_pat grn_patとは、以下の操作
全文検索エンジンgroongaをテストリリースしました。 - グニャラくんのグニャグニャ備忘録@はてな
全文検索エンジンのgroongaをテストリリースしました。 groonga 本日開催された、key-value store勉強会で発表させていただきました。 今まで、Sennaには Tritonn経由で使った場合、MySQL側のインデックスとの併用が難しく、Senna本来のパフォーマンスが発揮できなかった。 従来のインターフェースでは、トークナイザの切り替えなどの柔軟性がなかった。 といった問題がありました。 groongaは、それに対する返答です。 自分でデータベース書けばいいんじゃね？ 柔軟なAPI用意すればいいんじゃね？ ってことですね。 データベースは、key-valueストアを組み合わせたcolumnストア的な感じになっています。 詳細については、今後別エントリやドキュメントで述べます。 今後は、Sennaはバグ修正のみ行うメンテナンスモードに移行します。 実際使ってみよう 今回
blog.katsuma.tv
greeさんで開催されたKey Value Store勉強会に行ってきました。 時間にして4時間超え、内容も国内のKey-Value Storeなソフトウェアの最前線の話ばかりで相当なボリューム。以下、メモってたのを残しておきたいと思います。（誤字、脱字、内容に誤りを含むものなどありましたらお伝えください）また、発表者の方やプロダクトについて、ざっくり調べてURL見つけられたものについてはリンク張っています。 森さん / 末永さん groonga Sennaの後継エンジン 融通が効かないのがSennaのデメリット スコア算出式のカスタマイズなど Sennaの転置索引 索引の構成部品を自由に組み合わせて使える APIもいろいろ QL DB Low Level memcached互換のkey-value store バイナリのみ対応 計測 クライアント memstorm-0.6.8 mem
MOONGIFT: » Railsを使ってDB構造を確認する「Rails schema browser plugin」:オープンソースを毎日紹介
Railsの便利な機能の一つが、DBのマイグレーション機能だろう。RDBMSは便利な反面、プログラム言語と溝があり、扱いが面倒な時があった。そのため、O/Rマッピングのようなツールが作られ、状態のバージョン管理としてマイグレーションがとても便利だった。 開発しているシステムのDB構造が手軽に閲覧できる マイグレーションによってDBの構造や中身をあまり意識せずとも開発が行えるようになったのはとても便利だ。だが、その反面DBのリソースを過剰に使ってしまう、富豪的なシステムになることがある。時にはその構造を見返す時も必要だろう。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはRails schema browser plugin、DB構造出力ソフトウェアだ。 Rails schema browser pluginはRailsプラグインとしてインストールされるソフトウェアだ。データの表示などは全てWW
iPhone/Gears/Adobe AIRの開発に便利なJavaScript O/Rマッパー·ActiveRecord.js MOONGIFT
※ 画面は公式サイトのデモコードより 最近のWebシステム開発ではO/Rマッピングの利用が当たり前になっている。そのため、生のSQLを書く機会が殆どなくなり、開発がスムーズになっている一方、いざ書くとなると非常に面倒に感じるようになっている（もちろんORマッピングではコストがかかってしまう場合はSQLを書く必要もあるだろうが）。 JavaScriptで実現するO/Rマッピング それはSQLiteが使えるiPhone/Gears/Adobe AIRといった今時の開発に対しては特に言える。O/Rマッピングに慣れてしまった体にはSQLite向けのSQLを書くのは非常に辛い。そこで使えるのがActiveRecord.jsだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはActiveRecord.js、JavaScriptで作られたO/Rマッピングソフトウェアだ。 ActiveRecord.jsが対応
memcached活用は、格納オブジェクトの”粒度”がキモ
最近じゃmemcachedを活用してデータベース(RDB)の負荷を下げるって話、そこらじゅうから聞こえてくるけれど、memcachedの活用は、格納オブジェクトの”粒度”（granularity）がキモだと思ってます。 memcachedは、KeyとDataをペアで格納して、Keyが与えられると、関連付けられたDataを返すだけのシンプルなシステム。PerlやPHPの連想配列と同じ。このmemcachedをRDBのキャッシュとして活用してやる場合、memcachedに格納するキャッシュデータの単位、”粒度”をどう設計するかが重要になってくる。 RDBの場合、格納されるデータはRow(レコード)単位。じゃぁキャッシュもRow単位で作ってやればいいのかといえば、それではうまくいかないケースもたくさんある。RDBでは専用の問い合わせ言語であるSQLを使って、 SELECT * FROM hoge
「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
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