北米トレンド 織田 浩一 連載 米国を中心にモノやサービスのデジタル化が進み、競争の鍵は顧客体験の向上と価値創造に移行しました。新たなトレンドに対応するため、北米の最新情報を毎月お届けします。
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北米トレンド 織田 浩一 連載 米国を中心にモノやサービスのデジタル化が進み、競争の鍵は顧客体験の向上と価値創造に移行しました。新たなトレンドに対応するため、北米の最新情報を毎月お届けします。
さらにMySQLを高速化する7つの方法
MySQLを高速化する10の方法という記事がとても好評だったようである。記事を読んで頂いた皆さん、ありがとう。 この記事に対する便乗（？）でWeb屋のネタ帳: PostgreSQLを高速化する16のポイントという記事を書いて頂いたようだが、そちらの方もかなり人気だったようである。他人が作ったソフトウェアに改良を加えるというフリーソフトウェアやオープンソースソフトウェアの精神も基本は便乗であるので、便乗については大いに賛成したいというかむしろ取り上げてくれてありがとう！！と思うわけであるが、ここでさらに俺はこう考える。 と。 Web屋のネタ帳さんの記事では16のポイントが紹介されているが、漢（オトコ）のコンピュータ道の記事は10の方法だったのであと6つ足りない。オトコは数で勝負！！というわけで今日はネタを振り絞ってさらに7つのMySQL高速化テクニックを紹介しよう。 1. インテルコンパイラ
InfoQ: アーキテクチャスタイルとパターンについて見てみる
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
小沢君、どこ行ってもうたんや・・・
３年前に党首になった小沢君は、全然仕事をしません。 参院選では、うちには勿体ないような議席を取っていたので続投させましたが、 ふたを開けてみたら、 選挙応援に出たらいつまでたっても本会議に戻ってこないし、 お願いしたマニフェストを一ヶ月かかっても書き上げることができないし、 政治資金を任せてもいい加減で特捜部から大目玉を食らうし、 全く困ったもんなんです。 でもね、もう60を過ぎる彼を首にしてしまったら、 次に雇ってくれるところはないんじゃないかと思って、我慢しています。 そんな彼ですが、討論はまるっきりだめでも、 実は選挙を任せたらピカイチってことに最近気付きました。 根気よく使っていれば、長所が見つかるもんです。 このように、うちはエリートの集まりではありません。 労働組合の幹部から、「この子、民主党さんとこで世話したってくれへんやろか」と 頼まれて仕方なく採用したり、公募で採用しても
Hadoopで、かんたん分散処理 (Yahoo! JAPAN Tech Blog)
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、地域サービス事業部の吉田一星です。 今回は、Hadoopについて、Yahoo! JAPANでの実際の使用例を交えながら書きたいと思います。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 複数のマシンへの分散処理は、プロセス間通信や、障害時への対応などを考えなければならず、プログラマにとって敷居が高いものですが、 Hadoopはそういった面倒くさい分散処理を一手に引き受けてくれます。 1台では処理にかなり時間がかかるような大量のデータも、複数マシンに分散させることで、驚くべきスピードで処理を行うことができます。 例えば、今まで1台でやっていた、あるログ集計処理
ユーザーは狭く見る - レジデント初期研修用資料
Google の新しいブラウザ 「Chrome 」を使った感想。 Chrome は速く感じる 今まで使っていて、なんの不便も感じていなかった Sleipnir が、どうにも調子が悪い。恐らくは中で動いているIE8 の問題なんだろうけれど、 blog の更新だとか、コメント欄の管理だとか、エラーが頻発する。 いい機会なので、常用するブラウザを、Google Chrome に変更したんだけれど、これはたしかに速く感じる。 自分には、技術的なことは何一つ分からないし、普段見ているページのほとんどは、 文字しかないようなページばっかりだから、ブラウザの本当の速さ、 内部処理の速さだとか、実装のすばらしさだとか、そういうのは全然分からないんだけれど、 素人がちょっとさわってもびっくりするぐらい、Chrome は速く「感じる」。 このブラウザは、ユーザーへの「速さの見せかた」に、気を遣ってデザインされ
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