【ハウツー】新機能満載! Pure Java DBの最新版「HyperSQL 2.0」を試してみよう (1) 大幅な変更が加えられ、コアは完全マルチスレッドに | エンタープライズ | マイコミジャーナル
5年の開発期間を経てリリースされたHyperSQL 2.0 2010年6月、Pure JavaデータベースHSQLDBの最新版となるHyperSQL 2.0がリリースされた。前バージョンとなるHSQLDB 1.8のリリースから実に5年の開発期間を経てリリースされたことになる。コードは大幅な書き換えが行われ、コア部分は完全にマルチスレッドで動作するようになった。 また、2フェーズロック、MVCC(多重バージョン並行処理制御)をサポートし、トランザクション制御レベルとして従来サポートされていたSERIALIZABLEとREAD COMMITTEDに加えてREPEATABLE READとREAD UNCOMMITTEDが新たに追加されている。 まずは動かしてみよう それでは実際にHyperSQLを動かしてみよう。 ダウンロードしたディストリビューションのhsqldb/binディレクトリに格納され
独り言v6 » VoltDBは何故早いのかは問題ではない。何をするためのシステムなのかが問題だ
ちょっと小旅行に出ている間にアクセスが伸びていて、おかげさまで前回のVoltDBのエントリが大人気だったようだ。まだまだ書き足りない部分がいっぱいあったので、補足する意味も込めて書き足してみたい。それは、H-Storeが従来型RDBMSとどれほど異なったシステムか、ということだ。インターフェースの話や大まかな話はしたが、前提となる部分の話はずいぶん抜けてしまっていた。 NoSQLを超えるSQLデータベース「VoltDB」。Cassnadraとベンチマーク対決！ で、実際にCassandraと比べて検討している Key-Value Benchmarking という記事が紹介されていて興味深い。で、なおかつ勝っていると言うから痛快だ。まあ個人的にはこの勝負は高々３ノードしか使っていない時点でスケーラビリティに勝るKVSにずいぶん不利な内容だな、と言わざるを得ない。せいぜい12ノードぐらいでしか
MyISAMとInnoDBのどちらを使うべきか
Twitterで話題になってたので簡単にまとめました。 ●MyISAMにしか無い機能を使いたい場合はMyISAMを使うしかない ・全文検索 (TritonnやSphinx) ・GIS ●InnoDBの利点(MyISAMの欠点) ▲障害対応系 ・クラッシュしても再起動するだけでリカバリができる ・クラッシュリカバリにかかる時間はテーブルサイズに比例するようなことはなく、コミット済みのデータは修復できる (巨大なMyISAMテーブルのREPAIRには数日単位で時間がかかることがある) ・オンラインバックアップができる ・INSERTやLOAD DATAなどを実行している途中でCtrl+Cでその更新系SQL文を止めても、テーブルは壊れないし、中途半端な状態で更新されることも無いし、スレーブが止まることも無い ▲性能系 ・行レベルロックなので並列性が高い(MyISAMはテーブルロック)。またSEL
ウノウラボ Unoh Labs: RDBで階層構造を扱うには？
yukiです。ダイエットを始めて3kg減ったと思ったら、風邪を引いて見事に1kg増量。 運動しないと駄目ですね。あと残り20kg、道のりは遠いです。 さて今回は、「RDBで階層構造を扱うには？」です。 あるサイトを構築中に階層構造をもったカテゴリ構造にすることになり、どのようにDBで扱うか悩みました。 DBはMySQLを採用していたので、この時点でぱっと頭に浮かんだ選択肢は以下のようなものでした。 XML-DBを利用する 親カテゴリレコードのプライマリIDを子カテゴリレコードに持たせる 親を含めた『絶対パス』を名称として扱い、取り出した後にパース ファイルシステムに同様のディレクトリ構造を作り、毎回パースする (1)のXMLDBはオープンソースのeXistやXindice、Yggdrasillなど様々な選択肢がありましたが、カテゴリのみの利用な割にメンテナンスコストが高すぎるので見送りま
インデックスの基礎知識
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
ウェブサービスの今後とRDBMS のサーバクライアントモデル - kazuhoのメモ置き場
CatalystCon の二次会でもちょっと話したことだけど、RDBMS のサーバクライアントモデルがウェブサービスにあっていないんだろうなと思っている。 現状の、SQL とパラメータを RDBMS サーバに投げて、RDBMS サーバ内でパース、認可、バインド、をやるってモデルはスケールアウトしない (Oracle とかどうなってるのか把握してないけど) 。実際、たとえば memcached なんかは、パース、認可、バインド、読み書きのうち、読み書き以外はすべてアプリケーションサーバで実行する構成になっている。RDBMS もそういう方向になっていけば、いいのかな、と思っている。 古典的な読み書きは１台で行うとしても、パース、認可、バインドといった機能の下に、スケールアウト可能な形でキャッシュを配置することはできるだろうし。そうするとパフォーマンスの限界がぐっと上がるはず。
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リレーショナル・データベースの世界
Amazon.co.jp: Head First SQL ―頭とからだで覚えるSQLの基本: Lynn Beighley (著), 松永多苗子 (翻訳), 佐藤直生 (監訳): 本