iOS で SQLite - FMDB の使い方 - アカベコマイリ
iOS で SQLite を簡単に扱うためのライブラリ FMDB についてまとめる。 2017/1/22 本記事のサンプルを最新の Objective-C と Swift で書き直して記事にまとめました iOS で SQLite - FMDB の使い方 2017 FMDB とは？ FMDB は SQLite を iOS の Objective-C で扱いやすくするための Wrapper ライブラリ。 GitHub で公開されている。 ccgus/fmdb インターフェースや使用感は JDBC や ADO.NET に近い。よってこれらを利用したことがあればスムーズに理解できるだろう。 FMDB の仕様準備 まず FMDB を利用したいプロジェクトで SQLite 用のライブラリを有効にする。手順は以下。 Xcode 左ペインのナビゲーションからプロジェクトを選択 右ペインに PROJECT
ソーシャルゲームのためのMySQL入門その２ | BLOG - DeNA Engineering
こんにちはこんにちは。11インチMacBook Airが欲しくてたまらないiwanagaです。 前回の記事 が幸いにもご好評を頂けた様で非常にうれしいです。嬉しくなって、ついがんばって第２弾を書いてしまいました。引き続き、ソーシャルゲームでよく使われるテーブルタイプ毎にちょっとしたテクニックを紹介していきます。 今回はちょっとライトな感じ＆読み物になってしまっていますが「ユーザID単位で1つだけ持つデータ」と「パラメータなどのマスターデータ」についてご説明したいと思います。ちなみに次回はInnoDBのデータ構造の簡単な説明と複合プライマリーキーのデータについて、その次で紹介し損ねたちょっとマニアックなテクニックや性能管理のための手法を紹介することを予定しています。 その前に。。。 先日行われた JAPAN INNOVATION LEADERS SUMMIT で弊社松信が「ソーシャルゲームの
Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった
Facebookが15日に発表した新しいサービス「Facebook Messages」は、チャットやつぶやき、そして電子メールなど、自分宛のテキストやメッセージをすべて1つのインボックスで管理できると発表されました。 同社が15カ月かけて開発してきたこの新サービスのバックエンドデータベースは、これまで同社が大規模運用してきたMySQLでも、同社が開発したNoSQLデータベースのCassandraでもなく、グーグルのBigTableをモデルとしてオープンソースで開発された分散データベース「HBase」でした。 Facebookのソフトウェアエンジニア、Kannan Muthukkaruppan氏がFacebookにポストした記事「The Underlying Technology of Messages」で、その技術的背景が紹介されています。 MySQLとCassandraが落選した理由 H
Django 1.2 マルチ DB と master/slave レプリ
Django 1.2 はマルチDB対応ができまして、master/slave レプリにも対応しているのですが、詳しく見るといろな問題が出てきます。 Django 1.2 のマルチDB対応は どのDBから、読み込むか、どのDBに書き込むかがDBルータで決める。しかし、そのルータで決める時点でリクエストオブジェクトにアクセスできないので、レプリラグのどを自動的に対応するのが難しい。 レプリケーションを使っている場合、マスターDB に書き込んだ時に、データがスレーブDBまで流れるラグがあるので、DBに書き込んだデータがすぐDBから取れない場合がある (eventual consistency)。 obj = MyModel.objects.create(content="Hello World") obj.content = "Hello World!" obj.update() # 失敗する可
djangoで複数DBを扱う - Ponsukeの日記
python, django | 23:00 | django1.2 から (?) 複数のDBを扱えるようになったぽいので試してみた。詳しくは、http://docs.djangoproject.com/en/dev/topics/db/multi-db/ 参照 まずは最新のソースをインストールする適当なディレクトリでレポジトリからソースを取得してきてインストール。 $ svn co http://code.djangoproject.com/svn/django/trunk/ $ sudo python trunk/setup.py install $ django-admin.py --version 1.2 beta 1 プロジェクトの作成特にネタが無いので、一画面だけの掲示板を作る事にする。 $ django-admin.py startproject django_bolluti
TwitterとDiggがNoSQLの「Cassandra」を選ぶ理由
スケーラブルなデータベースを実現する手段として「Sharding MySQL plus memcached」がよく知られる方法だとは、1つ前の記事「MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論」で紹介しました。 ちなみに「Sharding」（シャーディング）とは複数のデータベースにデータを分散して運用することで、ざっくりいえばShared Nothing的な分散データベース構成のことです（この記事で紹介する英文中には「Shared MySQL」（共有MySQL）との記述がありますが、これは恐らく「Sharded MySQL」（ShardされたMySQL）のミススペルではないと推測します）。 日本で（たぶん）もっともMySQLについて詳しく解説してあるブログ「漢(オトコ)のコンピュータ道」のエントリ「さらにMySQLを高速化する7つの方法」では、Sh
GitHub - sqlalchemy/sqlalchemy: The Database Toolkit for Python
SQLAlchemy is the Python SQL toolkit and Object Relational Mapper that gives application developers the full power and flexibility of SQL. SQLAlchemy provides a full suite of well known enterprise-level persistence patterns, designed for efficient and high-performing database access, adapted into a simple and Pythonic domain language. Major SQLAlchemy features include: An industrial strength ORM,
WebDBフォーラム２００９
What's New! 2009.11.23 学生奨励賞，企業賞を掲載 2009.11.20 INTERNET Watchに記事掲載されました! 連続開催情報 本フォーラムの連続開催イベントとして，情報処理学会DBS研究発表会（11月 20-21日，同会場）を開催します．大勢の参加者が予想され，活発な議論が期待 できます．なお，DBS研究発表会の発表申込〆切は，WebDBフォーラム投稿論文の 採否通知後の予定です． 趣旨 本フォーラムでは，各種特別セッションや，この分野における産学連携に関連する各種企画，Web情報システムやデータベース技術についての最新研究成果の一般発表セッション等を通じて，招待講演，研究発表，パネル討論などの形態で議論する場を設ける．また，多様なコミュニティの交流を深め，議論を行うことができるポスターレセプションを開催する． 主催
MOONGIFT: » 凄いテキストデータベース「txtSQL」:オープンソースを毎日紹介
はてなブックマークのコメントより。 昨日お伝えしたGladius DBの対抗馬として紹介したい。こちらもまた、テキストファイルをDBとして扱うことができる。さらにGladius DBへの挑戦なのか、ベンチマークを公開している。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはtxtSQL、テキストベースのデータベースソフトウェアだ。 txtSQLはGladius DBとは異なり、SQL文を解釈しない。独自の関数にアクション（SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE等）、テーブル名、データ、WHERE句などを指定して渡す必要がある。 そのため、既存のアプリケーションを乗り換えるには修正が必要になってしまうのが難点だ。だが、新規開発であれば関係ないだろう。また、その結果として高速性が売りだ。Gladius DBの10倍近いパフォーマンスが出ている。 面白いのは、サンプルアプリケーション
システム統合にSOA？ RDBMS？ bashで十分！ － ＠IT
2009/09/07 毎年夏に開催される軽量プログラミング言語（LL：Lightweight Language）をテーマにした「LLイベント」。第7回目となる「LLTV」が、2009年8月29日に東京・中野で開催された。この記事ではプログラムの一部、「大改善!!劇的ビフォーアフター」をレポートする。前編では、Rubyによるfortuneコマンドの“増築”と、Firefox拡張によるslコマンドの実装というネタ系発表をレポートした。中編ではC言語にLisp風のマクロを取り入れ、lsコマンドのソースコードを約半分に削減する匠の技をレポートした。後編となる本記事では、売り場業務が滞りがちだった販売管理システムをbashコマンドで“建て直した”という劇的ビフォーアフターの発表をレポートする。 DBを捨ててテキストファイルに変換 「100万件ぐらいの検索なら、シェルだけでも1000分の数秒でできます
データベースパフォーマンスに関する、僕が知りうる限り最高の教科書 - レベルエンター山本大のブログ
データベースの醍醐味は、パフォーマンスチューニングにあります。 チューニングによっては、同じ処理でも1時間掛かる場合もあれば、 1秒で終わるということもあり得る世界です。 僕はDBの魅力に取り付かれた者の一人です。 DBという技術の奥深さが気に入っています。 DBを極めると、どこの現場に行っても絶対に必要とされます。 また、どこの現場に行っても正解を導く方程式は一緒なので応用が利くのです。 しかし、その基本原理を体系的に学べる手段はあまりありません。 OracleMasterやMCDBAといった資格試験でも学べることは限られていて あとはWebで調べるなりマニュアルを読むなりするしかありませんでした。 とくに肝であるパフォーマンスチューニングについては、 経験則でチューニングしている部分も多いです。 Oracle、SQLServer、MySQLと色々なDBのチューニングをしてきましたが、
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
Plurk.comで使われているTokyo Cabinetをベースにしたキー/バリューデータベース·LightCloud MOONGIFT
Twitterに似たWebサービスを提供するPlurk.com。時間軸を持つことで、よりインタラクティブな印象与えるサービスだ。世界的に展開しているのでアクセス数も相当多い。そのような中で活躍するのがキャッシュサーバだ。 実践で使われている信頼性高いキー/バリューデータベース Plurk.comでは3つのデータベースが使われている。一つはMySQLもう一つはmemcached。そして最後にLightCloudだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはLightCloud、Tokyo Cabinetをベースにしたキー/バリューデータベースだ。 LightCloudはmixiなどでもお馴染みのTokyo Cabinetを利用して構築されている。ライブラリはPythonのみではあるが、他の言語へのリプレースもそれほど難しくなさそうとのことだ。実際にPlurk.comで使われているという点が
gae上でDataStore使わずにmemcacheで転置インデックス作ってみた。 - When it’s ready.
あまりテストをしてないけど、少なくとも100倍くらい速いし、まず時間かけ過ぎで落とされない。これはとても大きい。 以下、コード def uniqueInverseIndex(feed_id, text): try: ngram = NgramTokenizer(feed_id, text) ngram.setNgramArr(2) except: response.out.write('NgramTokenizer make instance is faild') try: for i in ngram.getNgramArr(): InvIndex = InverseIndex.get_or_insert( "_" +i['word_text'], word_text=i['word_text']) InvIndex.feed_id.append(db.Text('%s:%s'%(i['
２つのDBクラスをJOINしてfilterする方法ってありますか？
Either email addresses are anonymous for this group or you need the view member email addresses permission to view the original message 日本語リソースの エンティティの関連をモデリングする http://d.hatena.ne.jp/technohippy/20080717#1216315927 を見ても、キーリストと.ReferencePropertyの組み合わせのやり方だけで、joinしてfilterはできませんでした。 db.ReferencePropertyだと参照できるだけでfilterはかけられませんでした。 キーリストでつなげるやり方だと複数のプロパティにfilterかけられないし。 mysqlのjoin的な使い方ができる方法を、ご存じの方お
RDBMSをKey-Value Storageとして使う場合のパフォーマンス計測（H2, MySQL編） - kaisehのブログ
Tokyo Cabinet, QDBM, Lux IOなど、DBM同士のパフォーマンス比較はWebで良く見かけるのですが、MySQLのような普通のRDBMSをKey-Value Storage的に使用した場合、DBMと比べてどれくらい差が付くものなのかイメージが湧かなかったので、実際に計測してみました。 Javaプログラムから、Berkeley DB、H2、MySQLの3種類のストレージを使用しました。条件は以下の通りです。 Berkeley DB Java Edition 3.3.75 デフォルト設定 H2 1.1.106 jdbc:h2:file:~/dbmbench Embeddedモードで使用 デフォルト設定 DDLは以下を使用 create table casket ( id integer auto_increment primary key, key_ varchar(255
［MySQLウォッチ］第40回 パーティショニングで高速化し大量データに備える
大量のデータを1つのテーブルに格納すると何かと不便となる。処理対象が大量だけに検索をはじめとして処理時間が大きくなる。現実の生活は、手に余る大量の物を小分けにするというテクニックをよく使う。データベースでもこの手法は有効である。大量データを小分けにすることで、処理の高速化と格納効率を向上することが可能である。今回は、MySQL 5.1の新機能の筆頭に上がっているパーティショニングを解説する。 MySQL 5.1の注目機能パーティショニングとは パーティショニングとは、テーブルを分割して性能を向上させるための技術だ。MySQL 5.0でもテーブルの分割機能はあった。複数のテーブルを連結して１つのテーブルに見せかけるMARGEストレージエンジン(テーブル)、SELECTステートメントを結合するUNIONなどがある。これらの機能は、もともと別々のテーブルを結合して処理する後処理的な位置づけになる
Google Spreadsheets を簡易 SQL DB に！「Google Visualization API」 - WebOS Goodies
WebOS Goodies へようこそ！ WebOS はインターネットの未来形。あらゆる Web サイトが繋がり、共有し、協力して創り上げる、ひとつの巨大な情報システムです。そこでは、あらゆる情報がネットワーク上に蓄積され、我々はいつでも、どこからでも、多彩なデバイスを使ってそれらにアクセスできます。 WebOS Goodies は、さまざまな情報提供やツール開発を通して、そんな世界の実現に少しでも貢献するべく活動していきます。 皆さん、 Google Docs のガジェット機能はもう使ってみましたでしょうか。データをさまざまな方法で可視化するガジェットをシート上に配置できるというもので、このガジェットは自作することもできます（iGoogle ガジェットベース）。その際にスプレッドシートの情報を取得するために使われるのが、本日ご紹介する Google Visualization API で
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
pytc
