第1回 大規模データではRDBMSのどこがボトルネックになるのか？ | gihyo.jp
RDBMSはオワコン？ 「右を向いても左を向いても“ビッグデータ”というキーワードが闊歩する時代に、いまさらRDBMSの話題？」 本連載のタイトルを見てそう思われたかもしれません。 「ディスクベースのRDBMSはオワコン、これからは○○（お好きなアーキテクチャを入れてください）の時代だ！」 とおっしゃる方もいるかと思います。 しかし、むしろ多くの企業がビッグデータに注目しているおかげで、RDBMS側でも大規模データを取り扱うニーズが増えています。 大規模データを取り扱う時にボトルネックとなる5つのポイント 数百ギガバイトといったレベルのRDBMSであれば、現場のエンジニアの方にとってはあたりまえの世界でしょう。しかし、テラバイトを大きく超えたデータを扱う場合には、ボトルネックの傾向が変化するのはご存じでしょうか。 次の図は、RDBMSにまつわるボトルネックを示したものです。 図1 大規
Android開発でのパフォーマンスTips(1) | Techfirm Android Lab
googleは公式ドキュメントとしてAndroid開発におけるパフォーマンス設計のベストプラクティスを公開しています。 Designing for Performance | Android Developers どんなに優れたUIであってもパフォーマンスの悪いアプリはユーザにとって使いにくいものになってしまいます。 アプリのパフォーマンスチューニングは重要です。 今回は公式ドキュメントをベースにパフォーマンス設計のベストプラクティスのご紹介です。 Javaの世界で当たり前だったものが、Androidの世界では通用しないものも多々あるので覚えておきたいです。 基本的な考え方 Androidで良好なパフォーマンスを得るための基本的な考え方は 無駄な処理はしない 無駄なメモリは使わない ことです。以降に出てくる原則はすべてこれにのっとったものです。 オブジェクト生成は避ける オブジェク
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