■概要 以前、C#でのデータ処理について解説した。今回は、同様のデータ処理を、C#以外のプログラミング言語ではどうしているのか、(C#も含めて)以下の5つの言語を比較しながら説明していく。 C# Scala Python Ruby F# 結果としてできることは似ているのだが、その内部的な実装方法は言語ごとにさまざまである。 ■データ処理のおさらい 概念的には、「データ処理」というのは、Figure 1に典型例を示すように、条件選択や変換など、小さな処理単位に分けて、それをつないでいく形を取る。
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MySQL の勉強をせずにフレームワーク等で SQL を書かずに Web サイトを構築していました。データ数も2万件程度でしたので、そこまで困ることはありませんでしたが、今回100万弱の商品データを扱う機会ができたので、MySQL のチューニングや発行する SQL について見直す機会がありました。 この記事では MySQL を高速化するのに行った対策など勉強したものを自分用にメモしておきました。 条件式で比較するカラムにインデックスを使用して高速化 商品コードで存在しない商品を見つけて、商品をDBに登録するという処理を行っている場合、4万件超えたころから処理に2秒以上かかるようになってきます。12万件超えた頃には10秒程度かかるようになってしまいましたが、商品コードのフィールドに対してカラムインデックスを貼ることで0.2秒に短縮することができました。 MySQL のリファレンスにも以下のよ
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