6月のはぶにっきnot found
画像配信の負荷分散も比較的簡単？（その2） - 最速配信研究会(@yamaz)
http://d.hatena.ne.jp/yamaz/20060426 の続き.待ち行列理論に従うと遅延のないサービスを行うためには サーバの単位時間のリクエスト処理能力 > ユーザの単位時間のリクエスト数 という非常に単純なことを行えばいいことになる.「なにをあたりまえのことを...」と思われるかもしれないがもうちょっと付き合っていただきたい. ところでたいていのBlogや画像サービスのサービスURLはこうなってる. http://ホスト名/<ユーザ名>/ http://ホスト名/id?ユーザ名 http://ホスト名/ディレクトリ名/コンテンツ名 例で言うと下記のような感じだ. http://d.hatena.ne.jp/yamaz/ http://mixi.jp/show_friend.pl?id=128497 http://i.yimg.jp/images/search/head
GREEオープンソーステクノロジー勉強会 - Practice of Programming
# トラックバック先の話題は一番最後 PostgreSQLのスケールアップの話 ES7000 16CPUで、PostgreSQLはどんな感じでスケールするか、という話。 でも、最近は分散、並列、チープなマシンでという流れだよなぁとか思いましたが、 良い話でした。 とりあえず、チューニングしたPostgreSQLは、CPU8個くらいまではスケールしたけど、 それ以上になると、横ばい、むしろ、悪くなるという結果。 なんで、CPUいっぱい並べる話になるかというと、CPUのクロック数をあげてスピードを あげるというのは、消費電力が増えて、発熱量も多くなって、限界があるので、 クロックはあげずに、マルチコア化して、速度向上とかそんな流れ。 ちなみに、MySQLは3,4CPUで、横ばいになったらしい(MySQL 5.0)。 実際、8CPUとか、なかなか試す環境もないので、個人のプログラマとかそんなんや
Ywcafe.net
Ywcafe.net This Page Is Under Construction - Coming Soon! Why am I seeing this 'Under Construction' page? Related Searches: Credit Card Application Contact Lens Online classifieds Healthy Weight Loss Anti Wrinkle Creams Trademark Free Notice Review our Privacy Policy Service Agreement Legal Notice Privacy Policy|Do Not Sell or Share My Personal Information
＠IT：Java TIPS -- JNDI活用でデータソース管理を一元化する
データベースの接続情報は、開発環境から実行環境への移行や、アプリケーションをパッケージとして配布する際に変更する必要があります。この情報は大概「.jsp」ファイルや「.java」ファイルに分散して記述されており、実行環境への移行やパッケージとしての配布の際に、修正漏れや間違いを引き起こしやすい要因といえるでしょう。 この問題を解決する方法の1つに、JNDI（Java Naming and Directory Interface）を使って環境に依存する（かつアプリケーション内で共通して使用する）情報をアプリケーション上で一元的に管理するというテクニックがあります。JNDIを採用することで、個々の「.jsp」「.java」ファイルにいちいち接続情報を記述する必要はなくなりますし、接続先のデータベースに変更があった場合にも容易に変更が可能となります。もちろん、「.java」ファイルのコンパイルな
【インフォシーク】Infoseek ： 楽天が運営するポータルサイト
日頃より楽天のサービスをご利用いただきましてありがとうございます。 サービスをご利用いただいておりますところ大変申し訳ございませんが、現在、緊急メンテナンスを行わせていただいております。 お客様には、緊急のメンテナンスにより、ご迷惑をおかけしており、誠に申し訳ございません。 メンテナンスが終了次第、サービスを復旧いたしますので、 今しばらくお待ちいただけますよう、お願い申し上げます。
PyDbLite, a small in-memory database engine « Python recipes « ActiveState Code
PyDbLite, a small in-memory database engine (Python recipe) by Pierre Quentel A small, fast, in-memory database management program The database object supports the iterator protocol, so that requests can be expressed with list comprehensions or generator expressions instead of SQL. The equivalent of : cursor.execute("SELECT name FROM table WHERE age=30") rows = cursor.fetchall() is : rows = table(
Wagby
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素早く正規形を見抜く実践テクニック（1/4） － ＠IT
今回のテーマはデータベースエンジニアの必須知識の1つである「正規化」です。正規化は、リレーショナル・データベースのテーブル設計を行ううえで非常に重要なテクニックであり、データベースを設計、実装したことのある方なら一度は正規化に触れているのではないでしょうか。 それほど基本的な知識であるにもかかわらず、正規化を説明できる人はなかなかいません。多く聞かれるのが「何となくテーブルを作ると自然に第3正規形になる」とか「実務上は第3正規化まで行えば問題ない」というものです。 ではなぜ「第3正規化まで行えば問題ない」のでしょうか。本稿ではひととおり正規化について確認しながら、あまり触れられることのない第3正規化より先の正規化を紹介して、この疑問に答えていきたいと思います。 正規化の位置付け 正規化は、データベース設計全般にかかわる基礎知識ですが、特に論理データモデリングの作業の中で必要になります。本稿
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GREE Engineering
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