DBの値を自動でJavaオブジェクトに変換するライブラリ「DBUtils」のご紹介
本連載では、サーバーサイドJavaを使って業務アプリケーション開発を行う熱血若手エンジニアのために、面倒な作業が楽になる便利なツールをご紹介します。「定時になったらスマートに帰社してアフター5を存分に楽しみたい！」や「設計書やレビューの準備に煩わされるのは嫌だ、コーディングに集中したい！」などを実現してくれる便利なツールやソフトウエアを、サンプルコードを交えて説明します。 はじめに サーバーサイドJavaによるWebシステムでは、クライアントから受け取ったデータをもとに、データベース上のデータを参照したり、更新したりすることがよくあります。 本当は、クラス設計などに時間をたっぷり費やして、効率がよく品質の高いプログラムを書きたいのに、データベースに登録されたたくさんのテーブル／カラムから必要な値をResultSetで受け取り、それをJavaの一つ一つオブジェクトに格納して……など単調な作業
Jet Profiler for MySQL
is a real-time query performance and diagnostics tool for the MySQL database server. Query, table and user performance Jet Profiler focuses on queries, tables and users. This gives you the information you need in order to quickly fix performance problems in your code, such as most frequent queries, most used tables or the busiest users. Graphical visualisation Data is collected, analyzed and displ
MariaDB - Wikipedia
The LAMP software bundle (here additionally with Squid). A high performance and high-availability solution for a hostile environment MariaDBは、MySQL派生として開発されている、オープンソースの関係データベース管理システム (RDBMS) である。 MariaDBの開発は、MySQLのオリジナルコードの作者でMySQL ABの創設者でもあるミカエル・ウィデニウスにより、現在オラクルによって所有されているMySQLをフォークして立ち上げられたプロジェクトにより行われている[7]。配布ライセンスは、GNU General Public Licenseのバージョン2[6]。MariaDBの名は、ウィデニウスの2番目の娘の名前から採られている[8]。 バージ
Javaプログラマから見たMongoDB
はじめに PostgreSQLなどのRDBMSでは、コマンドラインのクライアントからSQL文を打ち込んでデータを操作することが一般的です。これに対し、MongoDBでは、コマンドラインのクライアント（mongoコマンド）からJavaScriptを使ってデータにアクセスすることができます。ただし、JavaScriptを使うといってもif文やfor文などを使うことはまれで、多くの場合は単純にJSON形式で記述したクエリーを関数の引数にして実行するだけになります。その際「find」「update」などの関数や「$gt」「$set」などのMongoDB独自のオペレータを用います。これは特定のプログラミング言語に特化した方法ではなく、少し抽象化された、MongoDB言語とでも呼べるものとなっています。 PHPやJavaなど、JavaScript以外で書かれたアプリケーションからMongoDBにアクセ
HBase - HADOOP2 - Apache Software Foundation
HBase: Bigtable-like structured storage for Hadoop HDFS HBase has an awesome community resource in our online book. It's maintained and looked after with diligence. In contrast, the below Wiki content has not been updated since 2012. For that reason, the Wiki has been deprecated (see HBASE-14481). Please update your links. You can find historical pages (which have been updated to give the new link
Key Value Storeについて
主な3つの機能について実装状況を示してみました。 「データ永続化」とは、ストレージサーバを再起動してもデータが失われないようにデータをメモリではなくHDD等に格納できる機能です。例えば、memcachedはメモリにデータを置くため、ストレージサーバを再起動するとデータが失われます。 「データ冗長化」とは、格納したデータがストレージサーバ側で自動的に複数のストレージサーバにコピーが作られる機能です。1台(または数台)のストレージサーバがダウンしてもデータが失われることはありません。 「データ分散」とは、キーのハッシュ値等を元にデータの格納先のサーバを振り分ける機能で、負荷分散を図ることができる機能です。なお、memcached、Tokyo Tyrantにはサーバ側での分散機能はありませんが、クライアント側のライブラリによって格納先サーバを分散させることも可能です。 memcachedプロトコ
How I Learned to Stop Worrying and Love Using a Lot of Disk Space to Scale - High Scalability -
Update 3: ReadWriteWeb says Google App Engine Announces New Pricing Plans, APIs, Open Access. Pricing is specified but I'm not sure what to make of it yet. An image manipulation library is added (thus the need to pay for more CPU :-) and memcached support has been added. Memcached will help resolve the can't write for every read problem that pops up when keeping counters. Update 2: onGWT.com threw
NuvolaBase: cloudize your data
NuvolaBaseNuvolaBase Beta Home Api Faq Pricing Overview Demo Contacts Sign up Login Create, share and exchange your database across the internet. Use NuvolaBase to access to your private data from the web or mobile phone in secure way. Overview News NuvolaBase Ltd is a London-based startup that is about to revolutionize the database market. Only two years ago this market was dominated by a few bi
AWS News Blog
Amazon Q Business, now generally available, helps boost workforce productivity with generative AI At AWS re:Invent 2023, we previewed Amazon Q Business, a generative artificial intelligence (generative AI)–powered assistant that can answer questions, provide summaries, generate content, and securely complete tasks based on data and information in your enterprise systems. With Amazon Q Business, yo
障害発生！ 問題切り分けはスピード勝負
障害発生！ 問題切り分けはスピード勝負：Oracleパフォーマンス障害の克服（1）（2/3 ページ） ログ確認は問題切り分けの第一歩 「ハードディスクを認識しない」「Oracleが起動しない」、あるいはORAエラーがログに残る事態など、Oracleデータベースサーバで発生する障害には、さまざまな状況が想定されます。問題切り分けの基本は、まずログを日常的に確認することです。ログを元に障害を確定できれば、ある程度の対策は見つかります。 Oracleが出力するALERTログを確認することが第一歩です。また、ユーザープロセスでどのような問題が起きているかという切り分けも、Oracleのトレース機能を使用すれば、ユーザーのSQL処理に対して実行計画やインデックス処理などOracleがどのような処理を行っているか分かるので、こちらも重要な情報となります。トレース機能については、次回以降の記事で扱うSQ
Hiveクエリチューニングメモ - 科学と非科学の迷宮
Hadoop本2版を買ったその一週間後にDeals of the day で半額セールやられて死にたくなったので腹いせに書く はじめに ここに書いてあるのは全部参考リンク・文献からひっぱってきただけで、ほとんど全部検証してない。間違いがあればなるべく早めに更新するよう努力はするが、鵜呑みにして何が起きても自己責任で。 Hive のクエリチューニングに関するメモ書きである。以下のことは「書いていない」 Hadoop自体のチューニング Hive のクエリチューニング以外の話 例えば、圧縮ファイルを Hive 上で扱うにはどうするかとか JOIN 一番左のテーブルに最も大きなテーブルを持ってくる 一番左のテーブルがMRでいう入力データとして流れる。インナーテーブルのデータはメモリに保持される。 同一 JOIN キー 通常は 1 JOIN = 1 MR ジョブだが、同一の JOIN キーを使ってい
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