PostgreSQLクエリ実行の基礎知識 ～Explainを読み解こう～
2. 自己紹介 • 氏名下雅意美紀 • 所属TIS株式会社 • 経歴入社1年目 • PostgreSQL歴＝ 入社歴 • 業務で勉強する以外にも、前回のJPUGのしくみ分科会にも 参加したり(http://thinkit.co.jp/story/2014/07/01/5074)、 PGEConsにも参加したりとコミュニティ活動なども通して日々 PostgreSQLの勉強をしています。 2 3. PostgreSQLクエリ実行の基礎知識 ～Explainを読み解こう～ アジェンダ ・PostgreSQLのクエリ実行の概要 ・Explain実行結果(問い合わせプラン)の読み方 ・Explain演算子の種類 ・問い合わせプランを変更させる ・実際のデバック例 3 目標 クエリチューニングで使用するExlpainコマンドが出力する実行 計画を読めるようになりましょう。 PostgreSQLがクエリ
Glibc malloc internal
2. 今日は何の話？ libc でもっとも良く使われる関数、 malloc と free の実装の解説 もっと一般的に言うと、プロセスのアドレス空間のうち、 heap 領域とよばれる、場所を操作する関数の説明 解説というと聞こえはいいが、そんな大層なものじゃない 3. Linux での process address space model kernel stack text mmap data bss heap 矢印はデータ量の増加と ともに、伸びる方向 使用中 使用中 使用中 今日は、ここ、 heap と呼ばれる領域のお話 low high free free free 4. 古典的 malloc プログラミング言語 C （いわゆる K&R) で紹介された初期の Unix の malloc 実装 使用中 使用中 使用中 free listの head 使用中 ・ free list を
Redisの特徴と活用方法について
30. 30 ・ノードに0-16384の数字(slot)を割り振る。 ・リクエストのキーを計算して、対象のサーバを判別する。 [HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384] クラスタリングの概要 [slot 0-5460] [slot 5461-10922] [slot 10923-16383] ①サーバを選んで命令 ②対象のサーバを判別して命令を転送 node1 node2 node3③命令を実行して結果を返す
超実践 Cloud Spanner 設計講座
1. 超実践 Cloud Spanner 設計講座 知ってることを全て紹介します！ Proprietary Samir Hammoudi aka サミール クラウドカスタマエンジニア JULY 21, 2017 2. Cloud Spanner とは？ Google のマネージド・スケーラブル・リレーショナルデータベース・サービス 完全マネージドのグローバルスケールで DB サービス1 2 3 4 ゾーン間・リージョン間の自動 synchronous レプリケーション スキーマ、ACID トランザクション、SQL Google内部では、既に５年以上の運用経験 (AdWords, Google Play…) 3. 注意事項：Cloud Spanner ≠ MySQL Cloud Spanner は MySQL の単なる置き換えではない ● スキーマは似てるが、分散データベースのため、MySQ
AWS LambdaとDynamoDBがこんなにツライはずがない #ssmjp
3. サーバーレスアーキテクチャ #とは • 視点1：3種類の「サーバ」を捨てていく 1. 自分で管理する物理的・仮想的な「サーバ」を捨てて、 上の「機能」だけを利用する 2. プロビジョニング単位としての「サーバ」を捨てて、 確保サーバ数から消費したリソース量への転換 3. 処理全体に責任を持つ「指揮者としてのサーバ」を捨てて、 リアクティブな非同期メッセージングでシステムを構成 • 視点2：クラウドが提供する「ありもの」を最大限に活用する 4. 続きは書籍で！ • SoftwareDesign 2016/04号 • 電子版が技評で買えます https://gihyo.jp/dp/ebook/2017/978-4-7741-8409-8 • サーバーレスの薄い本 • 電子書籍版 https://gumroad.com/l/memotr201608 • ダイジェスト https://www
connpass運営が選ぶこのコミュニティがすごい〜コミュニティマネージャーSummit2017
8. connpass グループメンバー数ランキング グループ グループ メンバ ー数 1 Bluemix Users Group 4,149 2 UI Crunch 3,662 3 IoT縛りの勉強会! IoTLT 3,652 4 D-Cube 3,518 5 東京Node学園 3,300 6 PyCon JP 3,108 7 UX MILK 2,863 8 UX Sketch 2,811 9 Jenkins勉強会 2,577 10 Docker Meetup Tokyo 2,408 (2017年1月21日現在) 9. イベント参加登録人数ランキング グループ イベント 参加登録 人数 グループ メ ンバー数 PHP Conference Japan PHPカンファレンス2016 2,250 2,310 html5j HTML Conference 2016 2,035 3,063 GD
ネットワークでなぜ遅延が生じるのか
5. プロセス遅延 (Processing Delay) パケット 出⼒先決定 ヘッダ書き換え フィルタリング QoS 統計情報取得 カプセル化 筐体内転送 • 伝送装置 • メディアコンバータ • スイッチ • ルータ • NAT装置 • 仮想化装置, IPsec, etc • 通信機器の⼊⼒インターフェイスで受信して 出⼒インターフェイスのキューへ送るまでにかかる時間 出⼒ キュー パケット ルータの例 暗号化 6. キューイング遅延 (Queueing Delay) • 通信機器の出⼒インターフェイスキューに⼊ってから 出⼒処理を⾏なうまでにかかる時間 出⼒キュー • 出⼒処理より速いペースでパケットが届くとキュー待ちが増える • 広帯域回線から狭帯域回線への転送、⼀時的な輻輳 (バーストト ラフィック) などへの対応 優先制御 キューイング スケジューリング 7. シリアル化遅延
「Googleを支える技術」の解説 2010.08.23
1. ULS Copyright © 2010 UL Systems, Inc. 社内勉強会 「Googleを支える技術」の解説 ウルシステムズ株式会社 http://www.ulsystems.co.jp mailto:info@ulsystems.co.jp Tel: 03-6220-1420 Fax: 03-6220-1402 2010年8月23日 講師役：近棟 稔 2. ULS Copyright © 2010 UL Systems, Inc. 1 書籍紹介 「Googleを支える技術」という書籍を取り上げます。 2008/3/28に出た書籍です。Google App Engineが出る数ヶ月前に、Googleが公開し ている論文等を元に西田 圭介という日本人に よって書き下ろされた本です。 内容は、Googleの開発してきたアーキテクチ ャの紹介を含んでいます。この本
Kubernetes in 20 minutes - HDE Monthly Technical Session 24
This document provides a high-level overview of Kubernetes concepts including nodes, pods, replica sets, deployments, services, secrets, configmaps, ingress, daemon sets, and pet sets. It discusses how Kubernetes manages and schedules containers across a cluster and provides mechanisms for updating applications, handling traffic, and configuring containers. The presentation encourages attendees to
親に知ってほしい受験勉強
小学校以降〜大学受験まで、学年に関係なく、受験を控えている or 受験をするかもしれない子どもの親に向けて、親にこそ知っておいて欲しい効率的な勉強方法を有給ニート中の有り余るヒマを注ぎ込んでまとめてみたスライド。Read less
最速でリリースするためのAndroidアプリデザイン
3. Sync 2015年8月リリース ビジネスチャットアプリ AlbertEinstein.xls 川崎 禎紀 og_image.zip 青山 直樹 outToMeeting.png profile_2015.ppt 今井 貴之 Team Wantedly Desktop.psd 森田 直樹 12:30 AlbertEinstein.xls 川崎 禎紀 og_image.png 青山 直樹 outToMeeting.png profile_2015.png 今井 貴之 Team Wantedly Desktop.png 森田 直樹 12:3012:30 Sync Android & iOS Team Wantedly @川崎 禎紀 ありがとうございます。 Welcome to the team ! Genki Yogi Group User Growth 弥真 岩永 勇輝 フィラース 37分
Netflix and Containers - Titus
Slides from the 2016/01/28 Advanced Amazon Web Services (AWS) Meetup. Netflix overviewed the usage of containers at Netflix. We covered technologies we are working on in the runtime (Titus) and developer experience (Newt). We talked about how the Titus container management system was different from others and our journey with Docker, Mesos, Netflix Fenzo and eventually Amazon Elastic Container Ser
PostgreSQLアンチパターン
37. 積み重なるWHERE句 -- 有効なアカウントのブログを取ってきたい場合 SELECT * FROM blog INNER JOIN users ON users.id = blog.user_id AND users.delete_flag = 0 WHERE blog.delete_flag = 0 38. 積み重なるWHERE句 -- 有効なアカウントのブログを取ってきたい場合 SELECT * FROM blog INNER JOIN users ON users.id = blog.user_id AND users.delete_flag = 0 WHERE blog.delete_flag = 0 ユーザの削除フラグを見る 39. 積み重なるWHERE句 -- 有効なアカウントのブログを取ってきたい場合 SELECT * FROM blog INNER JOIN users
Scaling LinkedIn - A Brief History
LinkedIn started in 2003 with 2700 members in the first week and has since grown to over 400 million members globally. It initially had a monolithic Java application called Leo serving all pages and using a single SQL database. To scale, LinkedIn developed its first dedicated service for the member connection graph and another for search. It later introduced replica databases, extracted services f
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Goのサーバサイド実装におけるレイヤ設計とレイヤ内実装について考える
Goでヤフーの分散オブジェクトストレージを作った話 Go Conference 2017 Spring
小規模でもGKE - DevFest Tokyo 2016
Dockercon State of the Art in Microservices
Developer Infrastructure in Devlove Kansai
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon EC2 スポットインスタンス & Auto Scaling
