フルパワーで加速するGPUの咆哮を聞け!最先端GPUでPostgreSQLを20倍高速化!?:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
GPUってあるだろ? グラフィックス・プロセッシング・ユニット。 コンピュータの中で最も高速な部品はなんといってもGPUだ。 たとえばnViditaの最新SoCであるTegra K1。 CPU部は単精度で73.6ギガFLOPS(フロップス)、だがGPU部は364.8ギガFLOPSだ。 これが30万円する最新のGPUボード、GeForce GTX TITAN Zになると、なんとびっくり、8テラFLOPSだ。 これはIntelの最高級IA-64チップ、Xeon ES-2687Wの198.4ギガFLOPSを大きく上回る。 Core i7は92ギガFLOPSに過ぎない。 ちなみにかつて数億円したスーパーコンピュータ、Cray-2はわずか1.9ギガFLOPSに過ぎず、今のコンピュータがどれだけ速いか窺い知れる。JAMSTECの地球シミュレータは131テラFLOPSだが、追いつかれるのは時間の問題だろ
DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな
ここのところ、javaccとawsに魅了されている米林です。 よく使うDB(Oracle/MySQL/PostgreSQL/SQLServer)における設計時のサイズ見積もりで使うサイトの備忘録。 あとは、OracleからのPython情報。 Oracle Oracle 物理設計 http://www.oracle.com/technology/global/jp/columns/skillup/oracle9i/index.html 領域サイズ見積もり http://otn.oracle.co.jp/document/estimate/index.html OTNにログインする必要ありますがオンラインで見積もりが出来ます。 アカウント持っていない人は、この見積もりツールを使う目的でアカウントを作ってみてはいかがでしょうか。 OLTP系とDWH系においてブロックサイズを考慮し、DWH系はブ
PostgreSQLを本当に高速化したい人のための10のポイント | 独り言v6
空気を読まずにPostgreSQLのを高速化する10のポイント - 象と戯れ -空気を読まずにPostgreSQLのを高速化する10のポイント - 象と戯れ - postgresqlグループ.の元エントリを読んで思うところがあったのだが、 PostgreSQLを高速化する16のポイント だからそんなせまっくるしいところでトンチンカンにdisる暇あるんだったら自分のブログでお好みの議論を書くかさもなきゃ/dev/nullにでも吐けとやんわりと言ってるんだよハゲ。 というわけでｗ。 だよねｗ。 まあ正直、上記元ネタのほうには色々突っ込みどころ満載なのだが、それは置いておくとしてL.starなりの高速化ポイントを一度書いておかないと、と思ったので記す。ただ、L.starはもうPostgreSQL界隈から離れて久しいので、必ずしも最新の内容を網羅していないことに注意されたし。また、出来るだけPos
Ywcafe.net
Ywcafe.net This Page Is Under Construction - Coming Soon! Why am I seeing this 'Under Construction' page? Related Searches: Free Credit Report music videos Migraine Pain Relief Best Mortgage Rates Credit Card Application Trademark Free Notice Review our Privacy Policy Service Agreement Legal Notice Privacy Policy
pgpoolを使ったPostgreSQLのレプリケーション
こんばんは、牧野です。 前回、その前の前とPostgreSQLのチューニングについてでしたが今日もPostgreSQL関連で、PostgreSQLでのレプリケーションについてです。 MySQLの場合、別のソフトウェアを使わなくてもMySQLだけでレプリケーションを実現できますが、PostgreSQLの場合は別途専用のソフトが必要になります。 今回はそんなソフトの1つ、pgpool-II(以下pgpoolと書いています）を使ったレプリケーションを紹介します。 pgpoolを使うと、PostgreSQLで手軽にマルチマスタ方式のレプリケーションを実現できます。 他にも、コネクションプーリング、アクティブスタンバイ、slony-I等のレプリケーションソフトと組み合わせたマスタ・スレーブ方式のレプリケーション、時間がかかる検索処理を複数サーバで並列処理させる（パラレルモード）というようなことができ
PostgreSQLパフォーマンスチューニングのために ～重いSQLの見つけ方～ : アシアルブログ
<?php $db = pg_connect('dbname=test'); $sql = " CREATE TABLE artist ( artist_id serial primary key, name text not null ) "; pg_query($sql); $sql = " CREATE TABLE music ( music_id serial primary key, artist_id integer not null, title text not null ) "; pg_query($sql); for ($i = 0; $i < 10000; $i++) { $a_name = serialize(time() + $i); $sql = "INSERT INTO artist(name) VALUES('{$a_name}')"; $res = pg_
memcached＋PostgreSQLで実現するハイパフォーマンスWebアプリケーション構築（1/4） ― ＠IT
本稿の前提環境 memcached 1.2.5 データベース：PostgreSQL 8.3.1 OS：CentOS 5（Linux kernel 2.6 ） シェル：bash CPU：Intel Core2Quad 9660 2.4GHz RAM：PC2-6400 8GBytes memcachedは、Danga Interactiveによって開発されたオープンソースのメモリキャッシュサーバです。 メモリ上にデータを保存するのでmemcachedを終了するとデータが失われますが、（OracleやMySQLといった）RDBMSと比較するとけた違いの高速レスポンス性能を有し、数千万件という大量のデータを扱ってもほとんど性能が劣化しないという特徴があります。 機能は限界まで切り詰められ、基本的にはキーとデータの組（以下、itemと呼びます）の保存と検索と削除しかできません。 にもかかわらず、me
PostgreSQLの手軽なSQLチューニング
こんばんは、牧野です。 今日は前々回の話題に戻って、PostgreSQLのチューニングの話です。 この前は重いSQLをどうやって見つけるか紹介しました。今回は処理を速くするためのSQLの具体例を紹介します。 １．インデックスを使う 以前も書いたので省略しますが、データ数が多くなってくると（数万件以上とか）インデックスが正しく使えているかどうかで負荷のかかり方が大きく変わってきます。 複数カラムの条件検索の場合は、必要に応じて複合インデックスを作成します。その時は、プログラムの方でWHERE句の順番に気をつけましょう。 ２．VACUUMとREINDEX 特にバッチプログラムで頻繁にデータ更新を行うようなテーブルがある時は要注意です。VACUUMをしないままで運用していくと大変なことになる場合があります。バッチ処理の後等定期的にVACUUMするようにしましょう。 自動バキュームを使うのも有効で
【特集】期待度大のバージョンアップ - PostgreSQL 8.3の改良点を徹底分析 (1) はじめに - PostgreSQL 8.3の大きな4つの改良点 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
現在ベータテスト中のPostgreSQL 8.3は、久々にストレージ部分に手が入るなど、大きな改良が加えられている。ストレージの基本構造部分に手が入るのは、筆者の記憶では、2001年リリースのPostgreSQL 7.1以来のことである。 8.3の改良点は、大きく分けて以下の3つになる。 1. 性能面での改良 HOT(Heap Only Tuple)という新しい仕組みがストレージ部分に導入され、従来PostgreSQLが苦手としていた、大規模データベースにおける更新処理性能が大幅に改善されている。そのほか、マルチセッションでのキャッシュ効率の向上などが目につくところである。 2. データベース運用管理機能の改良 PostgreSQLに限らず、データベースの適切な管理/運用は難しい。それだけで1つの職業になるほどだ。8.3では、より適切な管理が行えるように、ログ項目が増えているほか、適切なイ
LudiaFrontPage - Ludia Wiki
TypeError 'dict' object is not callable If you want to report a bug, please save this page and attach it to your bug report. Show debugging information Report bug Visit MoinMoin wiki Traceback A problem occurred in a Python script. Here is the sequence of function calls leading up to the error, in the order they occurred. /home/groups/l/lu/ludia/python/lib/python2.4/site-packages/MoinMoin/request.
textsearch-ja: Project Home Page
形態素解析を使用した、組み込み型の日本語全文検索です。 この textsearch-ja プロジェクトは PostgreSQL コミュニティによる pgFoundry の中のプロジェクトです。 ダウンロード : ソースコードのほか、Windows 用バイナリもダウンロードできます。 バグレポート メーリングリスト への参加 概要 日本語テキストの全文検索を行います。 PostgreSQL 8.3 で追加された組み込みテキスト検索を拡張するため、 英語文書の検索と同様の方法で、日本語文書を検索することができます。 検索は形態素解析を利用した単語単位で行われます。 形態素解析には MeCab を使用しています。 利点として、GIN または GiST インデックスをベースにしているため、全文検索用のインデックスがリカバリ可能であることが挙げられます。 また、既に tsea
【ハウツー】PostgreSQLの高速化と高信頼化を実現する「pgpool-II」を使ってみる (1) pgpool-IIの概要 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
pgpool-IIの概要 「pgpool-II」とは、PostgreSQLの高速化と高信頼化を目的としたミドルウェアである。pgpool-IIは、下図のようにクライアントとPostgreSQLの間に入る形(プロキシ形式)で動作する。なお、データベースクライアントはPostgreSQLサーバへ接続するのではなく、pgpool-IIへ接続することになる。 pgpool-IIは現在、pgpool Development Groupにより開発が継続されている。ライセンスには修正BSDライセンスを採用しており、ソースコードが公開されているので自由に利用することができる。ソースコードはhttp://pgfoundry.org/projects/pgpoolからダウンロードすることができる。なお、2007年10月1日現在のpgpool-IIの最新バージョンは1.2.1である。 pgpool-IIはさまざ
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