ウノウラボ Unoh Labs: RDBで階層構造を扱うには？
yukiです。ダイエットを始めて3kg減ったと思ったら、風邪を引いて見事に1kg増量。 運動しないと駄目ですね。あと残り20kg、道のりは遠いです。 さて今回は、「RDBで階層構造を扱うには？」です。 あるサイトを構築中に階層構造をもったカテゴリ構造にすることになり、どのようにDBで扱うか悩みました。 DBはMySQLを採用していたので、この時点でぱっと頭に浮かんだ選択肢は以下のようなものでした。 XML-DBを利用する 親カテゴリレコードのプライマリIDを子カテゴリレコードに持たせる 親を含めた『絶対パス』を名称として扱い、取り出した後にパース ファイルシステムに同様のディレクトリ構造を作り、毎回パースする (1)のXMLDBはオープンソースのeXistやXindice、Yggdrasillなど様々な選択肢がありましたが、カテゴリのみの利用な割にメンテナンスコストが高すぎるので見送りま
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
MySQLに対するDrizzleの答え #1 スレッド管理編 - mixi engineer blog
先日、Drizzleのスレッド管理を担うコアの一部分がモジュール化され、勉強がてらMySQLのスレッド管理の設計を調べてみました。その時のメモ（だから文が少し固いかも）と、Drizzleでの戦略を今回のエントリーで公開します。 最後のDrizzleでは？セクションまではプログラミングの教科書に載っている様な典型的なセオリを述べているだけなので、MySQLのインターナルに詳しい方は最後まで飛ばした方が良いかもしれません。 ちなみにソースはMySQL 5.1とMySQL 6.0のドキュメントです http://dev.mysql.com/doc/refman/6.0/en/connection-threads.html http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/connection-threads.html 現在の仕組みと制限 現在のMySQLでは新たなクラ
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Ywcafe.net This Page Is Under Construction - Coming Soon! Why am I seeing this 'Under Construction' page? Related Searches: Free Credit Report music videos Migraine Pain Relief Best Mortgage Rates Credit Card Application Trademark Free Notice Review our Privacy Policy Service Agreement Legal Notice Privacy Policy
「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
A5:SQL Mk-2 - フリーの汎用SQL開発ツール/ER図ツール
A5:SQL Mk-2は複雑化するデータベース開発を支援するために開発されたフリーのSQL開発ツールです。 高機能かつ軽量で、使い方が分かりやすいことを目標に開発されています。 SQLを実行したり、テーブルを編集するほかに、SQLの実行計画を取得したり、ER図を作成したりすることが出来ます。 特徴・機能 OCI接続・直接接続・ADOまたはODBCを介したDBへの接続 Oracle DatabaseはOCI経由の接続・直接接続が出来ます。 PostgreSQLとMySQLは直接接続が出来ます。 Microsoft SQL Serverは、OLE DBプロバイダを直接呼び出した接続ができます。 IBM DB2は、ODBCドライバを直接呼び出した接続ができます。 その他のデータベースは、ADOまたはODBCを利用して接続します。 Oracle, PostgreSQL, MySQLは、A5:SQL
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memcached＋PostgreSQLで実現するハイパフォーマンスWebアプリケーション構築（1/4） ― ＠IT
本稿の前提環境 memcached 1.2.5 データベース：PostgreSQL 8.3.1 OS：CentOS 5（Linux kernel 2.6 ） シェル：bash CPU：Intel Core2Quad 9660 2.4GHz RAM：PC2-6400 8GBytes memcachedは、Danga Interactiveによって開発されたオープンソースのメモリキャッシュサーバです。 メモリ上にデータを保存するのでmemcachedを終了するとデータが失われますが、（OracleやMySQLといった）RDBMSと比較するとけた違いの高速レスポンス性能を有し、数千万件という大量のデータを扱ってもほとんど性能が劣化しないという特徴があります。 機能は限界まで切り詰められ、基本的にはキーとデータの組（以下、itemと呼びます）の保存と検索と削除しかできません。 にもかかわらず、me
エラー |Navicat
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mysql:12071 階層化されたデータをMySQLで扱う
From: zen kishimoto <zen kishimoto <zen@xxxxxxxxxx>> Date: Sat, 03 Sep 2005 09:24:15 -0700 Subject: [mysql 12071] 階層化されたデータをMySQLで扱う （Managing Hierarchical Data in MySQL） http://dev.mysql.com/tech-resources/articles/hierarchical-data.html （図はこのサイトを参照のこと） Mike Hillyer著 初めに 多くのユーザーは一回くらいはSQLデータベース内で、階層化したデータを 扱ったことがあると思います。そのときはリレーショナル データベースは階層化したデータ用に開発されなかったと考えたと思います。 リレーショナルデータベースのテーブルは階層化されておらず
MySQL Conference & Expo 2007 - とあるはてな社員の日記
一昨日から今日まで3日間の日程で開催されていた、MySQL Conference & Expo 2007に行ってきました。日帰り圏内どころか、自転車圏内で、こういうカンファレンスがあるのは、素晴しいです。 詳細は、随時アップされるであろうプレゼン資料と、Planet MySQLに大量の報告があります(全部英語ですけど)。 個人的に注目していたのは、Digg.com、Flickr.comとYoutube.comのDB周りアーキテクチャのセッションでした。あとは、http://www.mysqlperformaceblog.com/の人のセッションは、細かいTipsが多く、具体的にだいぶ役に立ちそうです。 というわけで、簡単に注目したセッションの内容を紹介してみます。ちなみに、内容の正確さは無保証です:P 気が向けば、もっといろいろ考察してみるかもしれません。 Technology at Di
naoyaのはてなダイアリー - Linuxのページキャッシュ
世間では PHP が、Perl が、と盛り上がっているようですが空気を読まずまたカーネルの話です。今回はページキャッシュについて。 /dev/shm に参照系ＤＢを持っていくと I/O 負荷が激減した件（当たり前だけど） - drk7jp で、ディスク上にあったファイルを /dev/shm (tmpfs) に移したら I/O 待ちがなくなって負荷がさがった、ということなんですがおそらくこれは tmpfs に置く必要はないかなと思います。Linux (に限らず他の OS もそうですが) にはディスクの内容を一度読んだらそれはカーネルがキャッシュして、二度目以降はメモリから読む機構 = ページキャッシュがあります。tmpfs にデータを載せることができた、ということは物理メモリの容量に収まるだけのデータサイズかと思うので、放っておけば該当のファイルの内容すべてがメモリ上にキャッシュされて io
livedoor Techブログ : nowaのサーバ構成
こんにちはスエヒロです。 今回は弊社が提供しているブログサービス「nowa」(ノワ http://nowa.jp)の仕組みをサーバ構成を中心に紹介したいと思います。 nowaでは一般的なブログサービス要素とSNS要素の機能を実装しています。弊社には先行して提供している「livedoor Blog」、「フレパ」といった大規模なサービスがありますので、そちらの開発・運用で問題になった点などを参考にしつつ開発を進めています。具体的にはアクセスによる負荷への対策、データベースの分散化、画像のストレージング、冗長性、スケーラビリティといった点になります。 - ポータル(nowa.jp)、CMS(cms.nowa.jp) のサーバ構成 ポータルページ(nowa.jp)とCMSページ(cms.nowa.jp)は、静的なファイルのリクエストを捌く+動的なコンテンツへのリクエストをプロキシするフロントサーバ
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
postgresql パフォーマンスチューニング
このサイトは、もともと作者の自分用メモとして書き始めたものです。書いてあることが全て正しいとは限りません。他の文献、オフィシャルなサイトも確認して、自己責任にて利用してください。 数十万レコードのデータを持つ大規模なテーブルを扱うようになると、クエリによっては回答が得られるまでに数秒かかるケースも出てくる。これは、より多くのメモリやディスクの使用を PostgreSQL に許すことで改善される可能性が高い。ただし、扱っているデータベースが小さい時には大した効果は望めない。また、そもそもの実装メモリが 256M とか 128M という貧弱な状態では、調整の余地さえなく、単なる悪あがきだ。以下は搭載メモリ 1 ギガを目安に書いている。更に、テーブルの素性とクエリパターンによっては、テーブル自体のクラスタ化が加速を上乗せしてくれるかもしれない -- クラスタリングや適切なインデックスの作成は、メ
PostgresSQLチューニング
簡単なチューニングを考えてみる。 以下の方法が考えられる。 shared_buffersの増加(1024から4096くらいに) 同時接続数の増加(max_connections:64から128へ)) sort_memの増加(1024から4096くらいに) shared_buffersを増やす postmaster(postgresのマスタープロセス)が確保するメモリ。いわば作業机で、検索するテーブルが小さくここに収まりきる場合、必要なければいちいち検索のたびに再計算やロードをせずこのメモリ内のものが使われる。よって必要なだけの最低限の値が望ましい。 だが、システムが許容するbufferサイズを越えると致命的なエラーを引き起こしデータベース接続ができなくなる可能性があるので注意が必要である。 shared_buffers=4096の場合の bufferサイズは 40406400 bytes
甘肃空气优良天数逾九成水质土壤环境质量明显提升 爆发勒斯坦人地巴与当冲突-武冈新擞蔬菜行情网
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ウノウラボ Unoh Labs: MySQL オペミスでデータが破損してしまった場合の復旧方法
こんにちは satoです。 オペミスで update に where句を付け忘れたり、プログラムのバグでデータが破損してしまったりした場合でも、バイナリログには更新SQLがすべて書き込まれるので、バックアップデータからオペミスが起こるまでの全てのSQLを流し込めれば、元の状態に戻すことは可能です。 •バイナリログを取っている •オンラインバックアップをとっている(mysqldumpやMySQLを止めた状態でのcpによるバックアップとバイナリログ) •バックアップ時点でのバイナリログの書き込み位置を保存している 以上のような状態でデータが壊れた時の復旧手順をまとめてみました。シナリオとして •ある1カラム email をupdateしようとしたら、間違ってwhere 句を付け忘れ 全レコードをupdateしてしまった •気がついたのが半日後 というオペミスが発生したとします 1) データベー
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SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル