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データベース実践講義 ―エンジニアのためのリレーショナル理論 (THEORY/IN/PRACTICE) 作者: C.J.Date,株式会社クイープ出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2006/02/01メディア: 大型本購入: 4人 クリック: 170回この商品を含むブログ (52件) を見る 実はまだ完読してないのだけど、結構刺激的で面白い本なのでブログ再開ついでに紹介してみよう。 まず断っておく必要があるのは、この本は、SQLや特定ベンダのRDBMSの取り扱い方のノウハウ本ではないということ。その意味でこの本を読むことで即座に実践に何かを活用できるかは不明である。彼は関係モデルの祖であるCoddと共同作業をしていた時期があったこともあってか、この本では本来RDBの基礎であるべき(と彼が主張する)リレーショナルモデルをきっちり理解しなければならないという主張で一貫しており、こ
At MySQL Connect 2013, I talked about how we used MySQL 5.6 at Facebook, and explained some of new features we added to our Facebook MySQL 5.6 source tree. In this post, I'm going to talk about how we made full table scan faster in InnoDB. Faster full table scan in InnoDB In general, almost all queries from applications are using indexes, and reading very few rows (0..1 on primary key lookups and
An ultra-fast, ultra-compact, crash-proof, key-value, embedded data store Symas LMDB is an extraordinarily fast, memory-efficient database we developed for the OpenLDAP Project. With memory-mapped files, LMDB has the read performance of a pure in-memory database while retaining the persistence of standard disk-based databases. Bottom line, with only 32KB of object code, LMDB may seem tiny. But it’
FrogApps 技術ブログ始めました! RailsやiOS、HTML5の情報を発信中!! → http://qiita.com/teams/frogapps ここ数年、位置情報を使ったアプリ・サービスが増えましたが、GPSから取得出来る緯度経度だけではデータとして使いにくい事があります。 GoogleのGeocodingサービスなどで、緯度経度から住所への変換ができますが、件数や速度の問題があります。 そこで、国土交通省のデータを元に、緯度経度から住所への変換を行ってみましょう。 国土数値情報ダウンロードサービス http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03.html から全都道府県を選択。最新の情報を全都道府県分選択します。 PostGISのセットアップ http://trac.osgeo.org/postgis/wiki/
「第3回 MongoDB 勉強会 in Tokyo」 : ATND 先週土曜日(2011年5月14日)にフューチャーアーキテクトさんのセミナールームにて行われたMongoDBの勉強会に行ってきました。 MongoDBの仕様・機能などの体系的な話からチューニングの話、開発に利用する話、プロダクションとして運用している話と、バランスよくまとまっていてとても勉強になりました。 RDBとの違いや特有の挙動をきちんと把握して利用すれば、十分プロダクションで利用出来るというビジョンが見えました。 詳細は各発表者の方のスライドを見るとわかると思いますが、当日会場でメモしたものでダイジェスト的にまとめました。 MongoDB勉強会は毎月開催(予定)しているそうなので、興味を持たれた方は是非参加して見てください。 MongoDBコミュニティー:MongoDB JP | Google グループ 【発表1】Mo
Ruby Sequel is a lightweight database toolkit for Ruby.Sequel provides thread safety, connection pooling and a concise DSL for constructing database queries and table schemas. Sequel also includes a lightweight but comprehensive ORM layer for mapping records to Ruby objects and handling associated records. Sequel supports advanced database features such as prepared statements, bound variables, mas
非RDBだのKey-Valueだのと騒がしい今日この頃ですが皆様いかがお過ごしでしょうか。私は元気です。先日、ベイエリアクラウド勉強会で教えてもらったHow FriendFeed uses MySQL to store schema-less data(FriendFeed流・スキーマレスデータのMySQLへの格納)を適当に翻訳してみますよ。(原文はCreative Commonsライセンス) 背景 FriendFeedではすべてのデータをMySQLに格納している。利用者の増加に伴い、FriendFeedのデータベースも拡大してきた。現時点では2億5000万件以上の記事が登録されており、これにコメントやお友達一覧のお気に入りなどのデータが加わる。 データベースの急成長に伴ない、規模に関する課題にも段階的に対処してきた。基本的な対処はおこなってきたつもりだ。具体的には、読み取り専用スレーブの
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