前回から間が空いてしまいましたが、ペースを上げての第4回です。前回からの続きでインデックスを扱います。その中でも特に、手品の種の部分にあたるインデックスのアルゴリズムに焦点を当てます。難しい話になるのではと心配されるかもしれませんが、大丈夫です。ここではアルゴリズムの特徴と特性を理解していただくのが目的で、その詳細についての難しい話はありません。ここで読んでいる皆さんはDBMSの開発者ではなく使用者でしょうから、特徴・特性をふまえてどのような使い方をするべきかを学んでください。 利用されるアルゴリズム まずは、実際にどのようなアルゴリズムがどのくらい使われているか、というのを以下に示します。 この図はあくまでもイメージです。しかし、B-Treeのみが圧倒的に使われているというのは本当に現実です。確かに、インデックス作成時に標準のままアルゴリズムをなにも指定しない場合、B-Treeで作られる
SQLクエリでストリームデータ分析系の操作ができるNorikraを、LINEに勤務する田籠氏がOSSで公開。「ユーザーフレンドリーなストリーム処理を理解している初のソフトウェア」だという。 SQLでスキーマレスなストリーム処理ができるオープンソースのサーバーソフトウェア「Norikra」が2014年5月20日、「バージョン1.0.0」としてリリースされた。作者の田籠聡氏がブログで発表した。併せて新しいロゴも公開している。 NorikraはLINEに勤務するプログラマーの田籠氏が開発したソフトウェアで、ライセンスはGPLv2を利用している。スキーマレスなイベントストリーム(「target」と呼ばれる)を特徴としており、データのインプット/アウトプットはJSONオブジェクトとして扱える。 NorikraはEsperというストリームデータ用ライブラリをベースに、より使いやすい実装を目指して開発さ
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か? 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery(Googleクラウドの大規模クエリサービス)について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。(Fluentd Meetupでの)プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる(これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも)。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
経営者とたくさん会える就職先は? 質問者C:慶応大学4年生です。就職活動を終えています。私は、こういうベンチャーの方々が世界に日本を発信するような企業をつくっていくことにすごく賛成だけれども、私にはできないと思ったんです。0から1をつくるとか、私はちょっと違うと思って。でもそれができて、経営者にたくさん会える、経営者に向き合えて、資金の調達ができるということで投資銀行かな、と思い選びました。 田中:どう思いますか? ちなみに今僕もベンチャーキャピタルやっていますが、投資銀行や金融系の会社では一切働いたことがありません。 よく、ベンチャーキャピタルやるにはどうしたらいいですか? と聞かれます。もちろん金融系ルートで来る人も多いと思いますが、アメリカのベンチャーキャピタル産業を見ると、ほとんどが投資銀行やお金を扱う業者から来ているのではなく、ベンチャー出身の人が圧倒的に多い。彼らのほうが全体的
株式会社ガリバーインターナショナル(本社:東京都千代田区、代表取締役会長:羽鳥兼市、以下:ガリバー)は、ガリバーのWEBマーケティング業務を専属で行う子会社である株式会社スマートコネクト(本社:東京都千代田区、代表取締役会長:羽鳥由宇介、以下:スマートコネクト社)を2014年8月13日に設立致しました。 スマートコネクト社は、ガリバーのインターネット広告運用業務、自社メディアの開発・運用業務、マーケティングデータ解析・分析業務を行います。多様なメディアと最新のアドテクノロジーを総合的に活用していくしていくことで、WEBマーケティングの高度化・効率化を目指します。 また、スマートコネクト社の取り組みの第1弾として、ヤフー株式会社の子会社でデータアナリティクス・コンサルティング事業を手掛ける株式会社Qubitalデータサイエンス(以下Qubitalデータサイエンス)の協力のもと、ガリバーのマー
米ガートナー、2014年版ハイプサイクルを発表。IoT、3Dプリントなどが期待のピーク、ビッグデータ、インメモリDBは幻滅期へ 現時点で黎明期(Innovation Trigger)を上っているのは、Brain-Computer Interface(脳結合インターフェイス)やHuman Augmentation(人間拡張)、Quantum Computing(量子コンピュータ)、Smart Robots(知能を持つロボット)、Biochips(バイオチップ)など。 期待のピーク(Peak of Inflated Expectations)にあるのは、Internet of ThingsやWearable User Interfaces、Consumer 3D Printingなど、いままさに盛り上がっているおなじみのテクノロジー。 そして幻滅期にさしかかっているのがBig Data、In-
米旅行雑誌コンデナスト・トラベラーが、世界で最もフレンドリーではない、愛想の悪い都市ランキング2014年版を発表。読者アンケートに基づいて集計されたワースト10は以下のようになった。 最もフレンドリーでない都市ワースト10 1位 ヨハネスブルグ(南アフリカ) 2位 カンヌ(フランス) 3位 モスクワ(ロシア) 4位 パリ(フランス) 5位 マルセーユ(フランス) 6位 北京(中国) 7位 フランクフルト(ドイツ) 8位 ミラノ(イタリア) 9位 モンテカルロ(モナコ) 10位 ナッソー(バハマ) 不名誉なワースト1位に輝いてしまったのは、南アフリカのヨハネスブルグ。街の美しさは世界でも指折りだが、安全面が不安材料とのことで、「1人で旅行するのは危険」という声も。旅行者の中には、何もサービスを受けていないのにチップを強要されたという人もいるという。 ワースト2位はリゾート地として知られる南フ
ども、takiponeです。 Google Compute Engineには、AWSのセキュリティグループに相当するファイヤーウォール機能があります。今回は、AWSセキュリティグループとの比較と基本的な使い方をご紹介してみます。 ファイヤーウォールの概要 名前の通り、VMインスタンスと他のホストとの通信を制御するセキュリティ機能です。OSには依存せず、VMインスタンスの外側、GCEのネットワークインフラで動作します。 AWSセキュリティグループとの比較 できることはほぼ同等です。共通の機能について以下の通り示します。 セミステートレスなので片方向の定義でよい 複数のVMインスタンスに共通の設定を適用できる IPアドレスに拠らないターゲット指定ができる 拒否ルールは設定できない AWSセキュリティグループは、ファイヤーウォールのルールセットとアクセス許可のターゲットをセットにして1つのグルー
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