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優良企業はなぜHadoopに走るのか
ちなみに、この分析のために必要とされるMapReduceのコードであるが、そのサイズはわずか20ステップだという。Yahoo!のプレゼンテーターである、エリック・バルデシュバイラー氏によると、たとえ経験の浅いエンジニアであっても、MapReduceによるプログラミングは可能であるとされる。 また、VISAのジョー・カニンガム氏からも、貴重なデータが提供されていたので以下に紹介する。同社では、1日に1億トランザクションが発生するため、2年間で700億強のトランザクションログが蓄積され、そのデータ量は36テラバイトに至るという。こうしたスケールのデータを、従来のRDBを用いて分析するには、約1カ月の時間が必要とされてきたが、Hadoopを用いることで13分に短縮されたという。 これまでは、Yahoo!にしろVISAにしろ、膨大なデータをRDBに押し込むほかに方法はなく、その分析に数十日を要する
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、
Leo's Chronicle: XML時代の終焉 ~ XMLから再びCoddへ
先日、ACM SIGMODの日本支部大会に招いていただいて、「Relational-Style XML Query (ACM Portal http://doi.acm.org/10.1145/1376616.1376650)」について講演をしてきました。Relational-Style XML Queryは、XMLという複雑な構造をもったデータに対して、SQLのようなテーブルデータへの検索に使われる言語で問い合わせする手法です。 この研究の肝は、木構造データといわれるXMLでも、実はそのほとんどがリレーション(Microsoft Excelのようなテーブル形式のデータ）の組み合わせと考えることができ、そのテーブル構造の情報（スキーマ）を使うと、検索が非常に簡単に書けるという点です。
DBUnitでデータベーステスト [それはBooks]
業務でアプリケーションプログラミングを行っている人で、データベースを使わない案件はまれでしょう。 ほとんどがデータベースに顧客データを格納したり、マスターデータを引っ張ってきたりするはずです。 そんなデータベースとのやり取りで、SQL文を書いたが、それがほんとうに合っているのか?、 単体テスト時にテストデータを毎回手動でデータベースに入れては、 プログラムで引っ張ってきた値と等しいかをチェックするのはばかばかしい、 データを更新してはみたが、ほんとうに更新されているのかを確認しないといけない、 なんて作業はとてもめんどくさくて憂鬱な作業ですよね。 そんな時に威力を発揮するのが、DBUnitという、 データベースに関係する単体テストを自動で行ってくれるツールです。 もちろん、どんなテストケースがあるのかは自分で書かなければいけませんが、 意図しているデータや、更新されたはずの
DBエンジンを最大限に生かすバッチアプリの作り方
データベース管理システム＝データ加工エンジンと心得よ 用語辞典※などを参照すると、「データベース」という言葉は1950年代に米軍で使われ始めたようです。各地に点在していた膨大な情報を1か所の基地（Base）に集めたことからData Base（データの基地）という言葉が生まれ、ここから「特定のテーマに沿ったデータを集めてコンピュータ上で管理し、容易に検索／抽出などの再利用をできるようにしたもの」という意味を表すようになりました。 このデータベース、皆さんは有効活用されているでしょうか？ 普段からOracleなどを扱っている技術者でも、データベースを単なる「データの保管場所」としてしかとらえてない傾向があります。データの加工／集計は外部のプログラム言語で行い、データベースは結果を格納する入れ物としてしか活用していないのです。 もちろん、データベースを使用する第一の目的は、整合性／トランザクショ
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