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Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

This is the November 2024 issue of the monthly DB-Engines Ranking of database management systems. You can find the complete and most up-to-date ranking at DB-Engines.com. RankDBMSScoreChanges1.Oracle1317.01+ 7.572.MySQL1017.80-4.953.Microsoft SQL Server799.81-2.284.PostgreSQL654.34+ 2.185.MongoDB400.93-4.286.Redis148.64-0.996.Redis148.64-0.997.Snowflake142.50+ 1.908.Elasticsearch131.64-0.208.Elast

Sub-second queries at any scaleExecute OLAP queries in milliseconds on high-cardinality and high-dimensional data sets with billions to trillions of rows without pre-defining or caching queries in advance. High concurrency at the lowest cost Build real-time analytics applications that supports 100s to 100,000s queries per second at consistent performance with a highly efficient architecture that u

Rapidly create and deploy models for complex applications in cybersecurity, predictive maintenance, risk management, fraud detection, and many other areas.

膨大な量のデータを小型の機体に保存できるハードディスクドライブ(HDD)は、PCに内蔵されていたり外付けのストレージとして使用されていたりと、現代人の生活に浸透しています。そんなハードディスクは一体どのようにデータを読み書きしているのかが分かるムービー「How do hard drives work?」を、教育系ムービーを多数制作しているTED Edが公開しています。 How do hard drives work? - Kanawat Senanan - YouTube 地上から1mmの高さで、25秒で地球を1周する飛行機を思い浮かべてみてください。 この地球を手のひらサイズに縮めたものが、「HDDの世界」です。 一体、どうやって大量のデータを小さな機体に保存しているのでしょうか？ HDDの内部には、高速で回転するディスク(プラッタ)が何枚も重なっています。 それぞれのディスクの表面では

Open Source Open-sourcing PalDB, a lightweight companion for storing side data LinkedIn’s data products give our members recommendations, analytics and insights. As we continue to invent more products that leverage data for our members, we need to push the envelope in our data processing capabilities and do more with less. One issue that often comes up is what to do to improve the usability and me

秘密分散方式のスケールアウトストレージをLinuxソフトウェアで実現する「IzumoFS」、東京大学発のスタートアップが発表 複数のLinuxサーバを束ねて、仮想的な1台のNASストレージサーバを構築するソフトウェア「IzumoFS」を、東京大学発のスタートアップ企業IzumoBaseが発表しました。 IzumoFSの大きな特長は2つ。1つは、複数のノードへストレージデータを分散する方式として、秘密分散方式を採用していることです。秘密分散とは、データを暗号化する際に複数に分解し、それぞれを分散して保存すること。 分解保存されたそれぞれの部分は、個別には元の情報を復元することはできず、安全性が高いとされています。 もう1つの特長はPtoPアーキテクチャによるスケールアウトが可能な点です。分散ストレージを構成するすべてのノードが共通の機能を備え、クライアントからのNFS、CIFS、iSCSIに

同じデータストア内に異なるデータモデルを適合させるためのケーススタディ。 最近になって、”多言語パーシステンス”という考えが新たに登場し、ポピュラーになってきました。参考として、 Martin Fowlerが自身のブログに投稿した素晴らしい記事 をご覧ください。Flowerの基本的な考えを解釈すれば、大規模なソフトウェアアーキテクチャにおけるパーシステンス層の異なる部分に対して、適切なデータモデルを色々と使うことは有益である、ということになります。このことから、例えば、永続的に構造化されるリレーショナルデータベースには表形式のデータ、非構造化データ向けのドキュメントストアにはオブジェクトライクなデータ、ハッシュテーブル向けのキー/バリューストアには高度に関連付けられた参照データ向けのグラフデータベースを使うこともできるということです。従来の考え方では、これは同一のプロジェクト内で複数のデー

リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを

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ENGLISH FOLLOWS BELOW こんにちは、たむたむ(@tamtam180)です。 SmartNewsでは主に広告の配信サーバを書いています。 最近、PipelineDBというContinuous Queryをサポートする製品を導入したのでそのレポートを書きます。 なお、セットアップ方法は本家のサイトを見れば誰でも出来るので、そのあたりは割愛します。 競合にあたる製品としては、NorikraやAzureのStream Analyticsがあり、日本のエンジニア界隈ではNorikraを好んで使用していると思います。 私がPipelineDBを導入した理由は、PipelineDBがPostgreSQL(9.4)をベースにしているため、弊社が導入しているダッシュボードツール、Chartioとの相性が良かったからです。 PipelineDBとは PipelineDBは、PostgreS

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In the complaint filed on Monday, the DOJ wrote that “Adobe has harmed consumers by enrolling them in its default, most lucrative subscription plan without clearly disclosing important plan terms.”