最終回 治療としてのパフォーマンスチューニング―システムの病気はどう治す？（3） ミック 2011-04-01
DBアタマアカデミー 記事一覧 | gihyo.jp
最終回 治療としてのパフォーマンスチューニング―システムの病気はどう治す？（3） ミック 2011-04-01
生 DBI ユーザーのための DBI Cookbook (2) - 日向夏特殊応援部隊
さて、まさか続編書くと思わなかったけど、d:id:ZIGOROu:20090731:1249050735 の続きです。 追記 (2009-08-15T00:30:56+09:00) ちなみに、下記で紹介してる方法は一般的には DBI の資産がたくさん合ってモゴモゴな状況をどうするか…みたいな状況の人向けです。 一般的には宜しくないです、と言うことを踏まえてどうぞ。 DBI の拡張をサブクラスを用いて行う Subclassing the DBI にちゃんと書いてあるんですが、DBI はサブクラスを作る為の環境が整っています。 論より証拠、実際の例です。 #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; use DBI; use YAML; { package DBIx::Hideki; use base qw(DBI); package DBIx::Hide
生 DBI ユーザーのための DBI Cookbook (1) - Yet Another Hackadelic
ちょっと前まで DBI で非同期アクセスなエントリが各所で上がっていましたが皆さん如何お過ごしでしょうか？ さてと、、、歴史的な経緯とか歴史的な経緯とかで生 DBI 相当を使ってる方もそれなりにいるでしょう。奥さん、大事な事なんで二度言いましたよ！ DBI のインターフェースってまぁそんな使いやすい物じゃないんですが、工夫次第で出来る事もあります。 ちなみにサンプルデータベースとして、MySQL Documentation - Example Databases の world データベースを使っています。 fetchall_arrayref でデータ整形 まず以下のように使ってみます。 #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; use Data::Dump qw(dump); use DBI; use Perl6::Say; my $dbh =
データベースを用いたセッションデータ管理について - LukeSilvia’s diary
Web アプリケーションとは切っても切れないセッション機構。DB ベースでセッション管理を行なって得られた知見と、それを元に考察した結果をまとめてみます。 セッションデータの特性 DB で管理される他のデータに比べ、セッションデータはかなり特殊です。主な特徴は次のような感じ。 データが増加するのが速い 定期的な削除が必要 頻繁に更新される リクエスト毎に読みに行く必要がある このデータを読めないとアプリケーション全体にアクセスできない アクセス頻度が高いということです。あと、1つ目の特徴からセッションデータについては意識的に管理してやる必要があります。 現在の環境 アプリケーションの領域が少し特殊で、セッションデータがやたらたまります(ユーザ数何百万のサービスとかそういうのではないです)。 RDBMS MySQL 4.0.22 ストレージエンジン InnoDB レコード数 6千万 テータサ
DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな
ここのところ、javaccとawsに魅了されている米林です。 よく使うDB(Oracle/MySQL/PostgreSQL/SQLServer)における設計時のサイズ見積もりで使うサイトの備忘録。 あとは、OracleからのPython情報。 Oracle Oracle 物理設計 http://www.oracle.com/technology/global/jp/columns/skillup/oracle9i/index.html 領域サイズ見積もり http://otn.oracle.co.jp/document/estimate/index.html OTNにログインする必要ありますがオンラインで見積もりが出来ます。 アカウント持っていない人は、この見積もりツールを使う目的でアカウントを作ってみてはいかがでしょうか。 OLTP系とDWH系においてブロックサイズを考慮し、DWH系はブ
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最短かつ最速にアクセスする「DB高速化技術」（前編）：ITpro
ポイント ・高度なインデックスやジョインを利用し，最短経路でデータにアクセス ・メモリー不足を自律的に解消し，キャッシュのヒット率を高める ・インメモリーDBは全データをメモリーで処理し，高速化を図る 目的地に早く到着したいなら，最短の経路を最速で行けばよい。これはデータベース（DB）でも同様だ（図1）。インデックスなどを使ってデータへの最短経路を見つけ，メモリー・アクセスを増やして，最速でたどり着く。DBにはそんな技術が詰まっている。 図1●データベース高速化技術のポイント ビットマップ・インデックスなどを使い、データにたどり着く最短の道を選ぶ。また、できるだけメモリーにデータをキャッシュさせておくことで、アクセスのスピードを上げる、という二つのポイントがある [画像のクリックで拡大表示] 以下では，（1）データにたどり着く最短の道を選ぶ仕組みと，（2）アクセスのスピードを上げる仕組みの
perlによる大規模データの取扱い
本ページでは，perlでどのようにして大規模なデータを保存するかついて 説明します．主にスタンドアロンで動くもの (クライアント<->サーバ型 でない，いわゆる組込み型) について紹介したいと思います． Menu Berkeley DB BerkeleyDB DB_File SDBM SDBM_File GDBM GDBM_File CDB CDB_File QDBM Depot Curia Villa TDB TDB_File SQLight DBD::SQLite SUFFIX ARRAY SUFARY SARY 複雑なデータ構造 Data::Dumper Storable MLDBM いろいろな比較 ファイルサイズ Benchmark Link サンプルデータについて Berkeley DB Berkeley DBは，組み込み向けデータベースです．通常データベースという とOracl
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