GitHub - pingcap/tidb: TiDB is an open-source, cloud-native, distributed, MySQL-Compatible database for elastic scale and real-time analytics. Try AI-powered Chat2Query free at : https://www.pingcap.com/tidb-serverless/You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
The last decade of database research and its blindingly bright future. or Database Research: A love song. · Stanford DAWN
The last decade of database research and its blindingly bright future. or Database Research: A love song. by Michael Cafarella and Chris Ré 11 Apr 2018 To go by Twitter and many hallway conversations, the database research community has been unsettled lately in a way that we have never seen before. Many people are unhappy with the review process, many types of useful work seem to be more difficult
Data cleaning is a machine learning problem that needs data systems help! – ACM SIGMOD Blog
Data cleaning is a machine learning problem that needs data systems help! When dealing with real-world data, dirty data is the norm rather than the exception. We continuously need to predict correct values, impute missing ones, and find links between various data artefacts such as schemas and records. We need to stop treating data cleaning as a piecemeal exercise (resolving different types of erro
SQLのインデックスとそのチューニングについてのオンラインブック
開発者向けのSQLインデックス解説サイト、管理についての間違いない知識を提供します。 インデックスは開発時には忘れられがちである一方で、非常に効果的なSQLのチューニング方法です。Use The Index, Lukeでは、HibernateなどのORMツールの解説にとどまらず、SQLのインデックスについて基礎から説明します。 Use The Index, LukeはSQLパフォーマンス詳解のWeb上の無料版です。サイトを気に入って頂けたら、ぜひ書籍も購入してみて下さい。また、このサイトの運営をサポートする様々なグッズも販売しています。 MySQL、Oracle、SQL ServerなどにおけるSQLのインデックスUse The Index, Lukeでは、ベンダにとらわれないインデックスの説明を心がけています。製品特有の事柄については、以下のような表示をしています。 DB2Use The
奥野幹也『理論から学ぶデータベース実践入門』はどこがダメなのか - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
言い訳から始めます。この記事を（途中まででも）読んだ人は、次のように言いたくなるでしょう。 『理論から学ぶデータベース実践入門』は良い本なのか悪い本なのか、いったいどっちなんだよ?! この本は間違いや説明不足があり、誤読されやすい表現も多く、その点では残念な本です。しかし、面白いアイディア、するどい観察も含まれていて、行間を補い深読みすれば、多くの示唆を得られる本でもあります。 よって、「良い／悪い」の二択では答えられません。良い点と悪い点の両方を、できるだけ客観的に記述するしかないのです。それをした結果、長い記事となりました。 内容： ことの発端： zhanponさんの批判 奥野本擁護と奥野本批判 僕の擁護・批判の方針 zhanponさんの指摘の再検討 1. 論理的な矛盾とデータの不整合を混同している 2. 命題論理の限界についての説明がおかしい 3. 古典論理の定義を間違えている 4.
列指向データベースのページのデータ構造 - ablog
行指向データベースは行単位でページ(Oracle Database でいうデータブロック)にデータを格納しているのに対して、列指向データベースは列ごとにページに格納している。クエリ実行時に結果セットを返す際に列別にバラバラのページに格納されているデータをどうやってタプル(レコード)に復元している*1のかと思ったがやはり行IDのようなものを持っているようだ。 行ID は C-Store では pid、MonetDB では BAT(Binary Association Tables) の oid と呼ばれている。 The Design and Implementation of Modern Column-Oriented Database Systems NSM(N-ary Storage Model): 行方向でブロック（ページ）にデータを格納する方式 DSM(Decomposition
MDM - Wikipedia
通常マスターデータは個々の情報管理アプリケーション内で定義されるが、マスターデータが適切に管理されていない場合や、複数の情報管理システムで同じマスターデータを使用する場合には、マスターデータ間の整合性が保たれない、または重複が存在するという事態が発生しうる。マスターデータの重複や不整合は、そのマスターデータと関連するデータが検索・同定できなくなる、といった不都合を生むため、マスターデータ自体を管理する必要からMDMという概念が生まれている。 MDM は、メインフレーム時代から続く古い課題であり、システム開発の度にそのアプリケーションにおいて整合性をとり品質を保つ仕組みを実装してきた。情報システムにおけるパッケージソフトウェアの適用が拡大することで、アプリケーション側でのマスターデータ管理が困難になってきたことから、MDMを行うためのパッケージソフトウェア製品も開発されてきた。 以下で行う
Laboratory for Web Algorithmics
Introduction to LAW The Laboratory for Web Algorithmics (LAW) was established in 2002 at the Dipartimento di Scienze dell'Informazione (now merged in the Computer Science Department) of the Università degli studi di Milano. Research at LAW concerns all algorithmic aspects of the study of the web and of social networks. More in detail… High-performance web crawling UbiCrawler is a scalable, fault-t
カーネギーメロンのDBに関する講義が面白いのでおすすめ - だいたいよくわからないブログ
ここに書くことによって途中でやめられなくするメソッドです。 ハッカーニュースを眺めていたら以下のようなCS系講義動画のまとめリポジトリが流れていました。 GitHub - Developer-Y/cs-video-courses: List of Computer Science courses with video lectures. へーっと思いながら何個かポチってみたところ以下に出くわしました。 15721.courses.cs.cmu.edu 英語が（自分にとって）聞き取りやすく、動画の品質（画質やスライドがちゃんと見えるかどうかといった部分）も良いものでかつ興味のある内容で出来ればスライドもおしゃれで・・・となるとなかなか少ないですが、これはかなり見やすいです。 スライドも概念図が頻繁に登場したりして、これだけでも聞き取れなかった部分などをかなり補完できます。 スケジュールページ
Data lake - Wikipedia
Example of a database that can be used by a data lake (in this case structured data) A data lake is a system or repository of data stored in its natural/raw format,[1] usually object blobs or files. A data lake is usually a single store of data including raw copies of source system data, sensor data, social data etc.,[2] and transformed data used for tasks such as reporting, visualization, advance
Big News In Databases: Fall 2016
Big News In DatabasesThere’s been a lot of big news in 2016, also when it comes to databases. Let’s have a look at the really BIG news. MySQL and MariaDB Become ModernFor a long time, MySQL and MariaDB were mostly limited to the functionality of SQL-92. Now, both of them have decided to move forward by supporting the WITH and OVER clauses in their next major release (MySQL 8.0, MariaDB 10.2). The
Open sourcing the Microsoft JDBC Driver and Maven support
We are excited to announce the open sourcing of the Microsoft JDBC Driver for SQL Server! By open sourcing the driver, we hope to get quicker feedback from the community, release on a faster cadence, and develop new features based on the scenarios Java developers need to support. Please check out the announcement video. Open sourcing the driver includes: Java source code on GitHub under MIT licens
［速報］マイクロソフト「SQL Server on Linux」のパブリックプレビュー版をリリース。RHEL、Ubuntuに加えmacOS上のDocker環境などに対応。Connect();//2016
マイクロソフトはニューヨークで開催中のイベント「Connect();// 2016」で、「SQL Server on Linux」パブリックプレビュー版のリリースを発表しました。 Scott Guthrie announces #SQLServer public preview on #Linux live at Connect(); https://t.co/brSzFs0vEf #MSFTConnect pic.twitter.com/uj8E25N7in — Microsoft SQL Server (@SQLServer) 2016年11月16日 SQL Server on Linuxは、今年の3月に同社が開発していることを初めて明らかにしました。「SQL Server v.Next」と呼ばれる次期版SQL Serverをターゲットにしており、2017年中盤にリリース予定とされてい
RethinkDB is shutting down - RethinkDB
Today I have sad news to share. After more than seven years of development, the company behind RethinkDB is shutting down. We worked very hard to make RethinkDB successful, but in spite of all our efforts we were ultimately unable to build a sustainable business. There is a lot of information to unpack – over the next few months, I’ll write about lessons learned so the startup community can benefi
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https://dl.acm.org/doi/book/10.1145/3226595
The Case for Automatic Database Administration using Deep Reinforcement Learning
GitHub - achiku/planter: Generate PlantUML ER diagram textual description from PostgreSQL tables
Salesforce is using AI to democratize SQL so anyone can query databases in natural language | TechCrunch
SOFA: An Extensible Logical Optimizer for UDF-heavy Dataflows
Time-series-database-world
