最近話題の「カラム型データベース」とはどんな仕組みのデータベースか？
トランザクション処理を重視する一般的なデータベースは、1行ごとにデータを扱う。カラム型データベースはそれとは異なり、列方向にまとめでデータを扱うことで集計作業などを得意とし、データウェアハウス用途などに用いられている。 「カラム型」あるいは「カラムストア型」「列指向型」などと呼ばれるデータベースの話題が目立つようになってきました。 例えばSAPのHANA、IBMが買収したNetezza、ヒューレット・パッカードが買収したVertica、オラクルのExadata、それにNoSQLの代表的なデータベースCassandraなどがカラム型データベースの機能を備えています。また、マイクロソフトの次期SQL Serverにもカラム型データベース機能が統合されると伝えられています。 とはいえカラム型データベースは最近登場した技術ではなく、Sybase IQでは10年以上前から採用されていた仕組みでした。
スクレイピングするなら ScraperWiki 使うといいよ - ヤルキデナイズドだった
Web ページからデータを抽出してデータベースに突っ込むことに性的興奮を覚えるみなさん、 ScraperWiki 使うとキモチイイですよ。以上です。 そうではないみなさんには少々の説明が必要かと思いますので少々書きます。 ScraperWiki はスクレーパ（Web ページをスクレイピングするスクリプト）とスクレイピングで得られたデータを共有しようぜっという Web サービスです。Wiki と名が付いていますが Wiki っぽいページ構成になってるわけではなく、スクレーパやデータを誰でも編集できるようにして成果を共有するという理念が Wiki と共通しているのが由来みたいです。 ScraperWiki を使うとスクレーパを作るのがラクになります： Web ベースのエディタでスクレーパを書き、その場で実行できる PHP、 Python または Ruby が使える（HTML パーサなどのモジュ
データベースの最近の変化と動向
データベースのおさらい 今の世の中は、「情報」がすべてと言っても良いぐらいの状況になっています。日進月歩ならぬ“秒進分歩”の勢いで、次々と新しい情報が生まれ、流通し、広がっています。 大量の情報が出回る中で、それらの情報を効率よく管理し、活用することは、非常に重要になっています。このような、「データを収集・管理し、活用するためのシステム」のことを総称して、「データベース」（Database）と呼んでいます。 広い意味では、「大量のデータを集めたもの」をデータベースと捉えることもできます。例えば、図書館は大量の本を集めた場所ですが、図書館もデータベースだと言えなくもないです。また、紙の住所録や電話帳も、データベースの一種だと言えます。 ただ、狭い意味でデータベースと言えば、コンピュータを使って、データを電子的に管理するシステムのことを指します（図1）。今回の連載で取り上げるのも、もちろんこの
第2回 トランザクションを知ればデータベースがわかる―「データ復旧」「同時実行制御」を行う“不完全な”しくみ（2） | gihyo.jp
DBアタマアカデミー 第2回トランザクションを知ればデータベースがわかる―「データ復旧」「同時実行制御」を行う“不完全な”しくみ（2） トランザクションが「終わる」のはいつか ところで、前回で私は、「『障害発生前に終了しているトランザクションの変更は救う』というのが耐久性（D）の定義だ」と述べましたが、このときの「終了している」とはどういう意味なのでしょう。言い換えると、トランザクションは、いったいいつ「終わる」のでしょう。 COMMIT／ROLLBACKには時間がかかる 直観的に考えれば、それは「COMMIT（またはROLLBACK）が実行されたとき」です。そして、ここにおいて私たちとDBMSとの間に認識のズレはありません。障害発生前にCOMMITまでたどり着いたトランザクションは、障害後にも救われます。そんなの当たり前のことではないか、と思うかもしれませんが、DBMSの内部処理とい
SQLを使うなら理解しておきたいアルゴリズム？(というか、select文の書き方) - where・order by・join・group by - 何かしらの言語による記述を解析する日記
SQLのselect文の書き方の覚書です。 なお、本文中の動作確認は「mysql Ver 5.0.67」で行いました。 2009/10/05 13:30 追記 予想外に多くのアクセスとブクマをいただき、正直驚いております。 本文はsqlの内部処理には一切触れておりません。ごく普通のsqlの書き方にのみ触れています。 釣りのつもりはありませんが、釣られたと感じた方にはごめんなさい。 目次 説明に使用するデータ構造？(というかテーブル) 抽出(where句) ソート(order by句) ソートの例(昇順) ソートの例(降順) 結合(join句) 集計(group by句) 関連記事 説明に使用するデータ構造(というかテーブル) select文の使い方を説明するために、以下のようなテーブルを使います。 create table countries ( name nvarchar(30), cu
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
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